Las alucinaciones de la IA son esto: le pides un dato, te lo da con total seguridad, lo usas y resulta que es falso. No es una avería que vaya a arreglar la próxima versión. Aquí tienes por qué pasa, en qué tareas puedes fiarte y en cuáles no, lo que le costó a un abogado en Canarias y la rutina de tres frases que usamos para trabajar con Claude sin sustos.
Qué son las alucinaciones de la IA, con una fecha que no existe
Una alucinación de la IA es una respuesta falsa que la herramienta da con la misma seguridad que una verdadera. No duda, no avisa y no cambia el tono. Simplemente, el dato no existe.
Un ejemplo de oficina. Le pasas a Claude un pliego de cuarenta páginas y le preguntas la fecha límite de entrega. Te contesta «el 15 de octubre», con su hora y todo. Revisas el pliego y esa fecha no aparece por ningún lado.
No te ha mentido (mentir exige saber la verdad y ocultarla). Ha rellenado un hueco con lo que más se parecía a una respuesta correcta. Y eso es justo lo que lo hace peligroso.
Por qué la IA se inventa cosas (y lo dice tan segura)
La pregunta que se hace todo el mundo después del primer susto es por qué la IA se inventa cosas si parece saberlo todo. La respuesta está en cómo funciona.
Un modelo de lenguaje no consulta una base de datos. Escribe palabra a palabra, eligiendo en cada paso la continuación más probable según todo lo que leyó al entrenarse. Es como el autocompletar del móvil, pero con muchísima más lectura detrás.
Cuando le preguntas algo que conoce bien, la continuación más probable coincide con la verdad. Cuando le preguntas algo que no sabe, sigue habiendo una continuación probable. Solo que ahora probable ya no significa cierta.
¿Y por qué no dice «no lo sé»? Te cuento. Para el modelo, recordar y construir son la misma operación. Nada dentro del proceso le avisa de que se está inventando algo, porque está haciendo exactamente lo mismo que cuando acierta.
Por eso el nombre engaña. «Alucinación» suena a fallo raro, y es el mismo mecanismo que le hace redactar bien un correo, visto desde el otro lado. Una persona que no sabe algo titubea o cambia de tema; aquí no hay ninguna de esas pistas.
Dónde se inventa más y dónde casi nunca
Las alucinaciones de la inteligencia artificial no se reparten al azar. Dependen de si le pides que recuerde o que trabaje sobre algo que tú le das.
| Lo que le pides | Riesgo | Por qué |
|---|---|---|
| Cifras, porcentajes, estadísticas | Alto | Un número con buena pinta es facilísimo de fabricar. |
| Leyes, artículos, sentencias | Alto | Tienen un formato muy regular: fácil de imitar, difícil de pillar. |
| Citas y fuentes («según un informe de…») | Alto | Mezcla nombres reales con títulos que no existen. |
| Lo que pasó hace poco | Alto | Queda fuera de su fecha de corte y rellena el hueco. |
| Datos de tu empresa (precios, plazos, clientes) | Alto | No los tiene. Si no se los das, los construye. |
| Resumir un documento que le pegas | Bajo | La fuente está delante, en la conversación. |
| Reescribir, traducir, cambiar el tono | Bajo | Transforma lo que hay; no aporta información nueva. |
| Ordenar una lista o sacar una tabla de un texto | Bajo | Trabaja sobre tu material, aunque conviene mirar que no falte nada. |
La regla sale sola: cuanto más material le das tú, menos margen tiene para inventar. Por eso resumir documentos con IA sale bien casi siempre, y «dime qué dice la ley sobre las vacaciones» sale mal más veces de las que parece.
48 sentencias que no existían: el caso de Canarias
Esto no es teoría. En febrero de 2026, el Tribunal Superior de Justicia de Canarias multó con 420 euros a un abogado que presentó un recurso con 48 citas de jurisprudencia falsas. Se las había sugerido una herramienta de IA generalista y no las comprobó. Lo cuenta la nota del Consejo General del Poder Judicial.
Lo interesante es lo que dijo el tribunal. No castigó usar IA. Castigó no revisar: habló de «quiebra del deber básico de supervisión humana» y de que la herramienta debe ser «asistencial y nunca decisoria». Las sentencias se podían comprobar gratis en la base de datos pública de jurisprudencia.
Cambia «sentencia» por «cifra de ventas» o «plazo del contrato» y es cualquier oficina. Quien copia un dato inventado en un informe para un cliente responde igual que si lo hubiera sacado de un foro. En un despacho pesa más (lo contamos en IA para despachos de abogados), pero la lección es la misma para todos.
Cómo evitar las alucinaciones de la IA en el trabajo
Evitarlas del todo no se puede. Reducirlas mucho, sí, y con cinco hábitos que no piden nada técnico:
- Trae la fuente a la conversación. En vez de preguntar de memoria, pega el documento y pregunta sobre él. Cambias una tarea de recordar por una de leer. Es la idea que hay detrás de RAG, hecha a mano.
- Dale permiso para no saber. «Si un dato no está, dilo en vez de estimarlo.» Una frase, y cambia mucho el resultado.
- Pide el origen de cada dato. Página, apartado o frase literal. Lo que no tiene origen, se queda fuera.
- Comprueba lo que se pueda comprobar en un minuto. Una cifra, una fecha, un artículo de una ley: antes de que salga de tu mesa.
- Desconfía más de lo que te da la razón. El dato inventado más peligroso es el que confirma lo que esperabas, porque es el que no vas a mirar.
Los tres primeros caben en un texto que puedes pegar al principio de cualquier tarea con datos:
Responde solo con lo que está en el documento adjunto. Si un dato no aparece, escribe «no está en el documento» en vez de estimarlo. Al final, haz una lista con cada cifra, fecha o nombre que hayas usado y la página de la que sale.
La última frase es la que más errores caza. ¿Por qué? Porque obliga a que cada dato tenga un origen, y un dato inventado no tiene página que señalar. Es lo mismo que recomienda Anthropic, la empresa que hace Claude, en su guía para reducir alucinaciones: dejarle decir «no lo sé», pedirle citas literales y retirar lo que no tenga cita.
Si haces la misma tarea cada semana, guarda ese texto en las instrucciones de un Proyecto de Claude (un espacio con instrucciones y documentos que se aplican a todas sus conversaciones). Así no tienes que acordarte de pegarlo.
Claude y las alucinaciones: menos, no cero
Recomendamos Claude para trabajar con documentos por un motivo comprobable: dice «esto no está en el texto» más veces que otras herramientas, y lee un contrato largo entero, así que la respuesta sale del documento y no de la memoria.
Pero menos no es cero. Si le preguntas una fecha o un artículo sin darle la fuente, también se lo inventa, y con la misma cara. La rutina de arriba vale igual con Claude que con cualquier otra.
Cada pocos meses sale un modelo que «alucina menos». Ninguno ha dejado de hacerlo; lo que cambia es cuántas veces hay que pillarlo. Y lo que no cambia con ninguno es quién firma el informe.
Por eso, saber dónde se equivoca es parte de lo que la ley pide a las empresas: desde febrero de 2025, el artículo 4 del Reglamento de IA obliga a adoptar medidas para apoyar la alfabetización en IA de quien la usa.
Un dato inventado tiene la misma cara que uno correcto. La única diferencia está en la fuente, y la fuente la pones tú.
Por dónde empezar
Por la tarea en la que más datos manejas. Esta semana, cada vez que pidas algo con cifras, fechas o nombres, pega antes el documento del que salen y añade el texto de arriba. En diez días lo harás sin pensar.
Si lo que te pasa es que las respuestas salen flojas en general, no solo con datos, mira por qué Claude da malas respuestas. Y qué tareas se delegan enteras y en cuáles se comprueba antes de enviar se practica en Claude para principiantes. Para un equipo entero, desde la página de empresas.
Preguntas frecuentes
¿Qué es una alucinación de la IA?
Una respuesta falsa que la IA da con la misma seguridad que una verdadera: una cifra, una fecha, una sentencia o una fuente que no existe. No es un fallo raro, sino una consecuencia de cómo funciona un modelo de lenguaje.
¿Por qué la IA se inventa datos?
Porque escribe eligiendo la continuación más probable, no consultando una base de datos. Cuando sabe algo, lo probable coincide con lo cierto; cuando no lo sabe, sigue habiendo una continuación probable que ya no es verdad.
¿Se pueden evitar del todo las alucinaciones de la IA?
No con la tecnología actual. Se reducen mucho pegando el documento en vez de preguntar de memoria, permitiéndole decir «no lo sé» y pidiéndole de dónde sale cada dato, pero no desaparecen.
¿Cómo detecto una alucinación?
No por el estilo: un dato inventado tiene la misma forma que uno correcto. La única vía es comprobar en la fuente todo lo que sea verificable, sobre todo lo que confirma lo que ya esperabas.
¿Qué IA alucina menos?
Los rankings cambian con cada versión y cada prueba, así que no conviene elegir por ellos. Claude admite «no está en el documento» con más frecuencia que otras si le das la fuente, pero ninguna llega a cero: la rutina de comprobar es la misma con todas.