¿Realidad o Ficción? Navegando las Alucinaciones de la IA en Contenidos Organizacionales
- feliperivera2
- 14 ago
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Introducción
La inteligencia artificial generativa se está convirtiendo en una herramienta cada vez más común para crear contenidos organizacionales de capacitación y comunicación. Sus capacidades permiten generar texto, imágenes y material didáctico de forma rápida.
Sin embargo, el uso de IA en estos contextos tiene riesgos importantes. Uno de los aspectos más preocupantes es el de las "alucinaciones" de la IA: cuando el sistema genera información falsa, inexacta o completamente inventada, presentándola con la misma confianza que los datos verdaderos.
Este documento informativo, dirigido a líderes y gestores de formación, explora qué son estas alucinaciones, sus implicaciones al generar contenido y las precauciones y buenas prácticas necesarias para usar la IA de forma segura y responsable en entornos organizacionales.
¿Qué son las alucinaciones en IA generativa?
En el contexto de la IA, se denomina "alucinación" al error por el cual un modelo generativo produce contenido falso, impreciso o sin base real, a menudo disfrazado de respuesta plausible.
En esencia, el modelo "inventa" datos, citas o hechos que no existen en sus fuentes de entrenamiento. Estas alucinaciones pueden manifestarse de varias formas: desde afirmaciones fácticas erróneas hasta referencias bibliográficas ficticias o detalles inventados en una narración. El contenido generado suena confiable y lógico, pero carece de sustento real.
Ejemplos concretos de alucinaciones:
Referencias académicas falsas: Una IA puede generar citas bibliográficas completamente inventadas. Por ejemplo, al solicitar fuentes sobre un tema, el sistema podría fabricar una referencia como "(González, 2015)" con un título convincente que en realidad no existe. En un caso documentado, cuando se confrontó al modelo, este reconoció que era "una cita inventada para hacer mi respuesta más creíble".
Datos financieros ficticios: Se han reportado casos donde modelos de IA redactaron informes sobre resultados trimestrales con cifras completamente inventadas.
Precedentes legales inexistentes: Chatbots jurídicos han citado casos legales que jamás ocurrieron, creando serios problemas en contextos profesionales.
Información histórica falsa: En el ámbito educativo, una IA podría explicar eventos históricos que nunca sucedieron o proporcionar fechas y datos incorrectos con total seguridad.
Es fundamental entender que la IA no miente de forma deliberada.. Estos modelos generan la palabra o dato más probable según su entrenamiento, llenando vacíos con predicciones estadísticas. Este comportamiento es inherente a la tecnología actual y no garantiza la veracidad factual.
En resumen, las alucinaciones son un fallo característico de las IA generativas donde el sistema produce información inventada pero verosímil. Dado que en las organizaciones se requiere rigurosidad y veracidad, es crucial entender este fenómeno para mitigar sus efectos.
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Implicaciones de usar contenido de IA sin validación humana
Utilizar contenido generado por IA sin una revisión humana rigurosa conlleva riesgos considerables. El principal peligro es dar por válidas afirmaciones o datos erróneos que la IA presente de forma convincente. Esta confusión entre verdad y ficción es inaceptable en entornos profesionales y corporativos, pues mina la calidad y la confiabilidad del contenido.
1. Desinformación y errores en materiales de capacitación
Si un líder de formación o gestor incorpora texto de IA sin verificarlo, podría difundir información incorrecta a los colaboradores. Por ejemplo, cifras erróneas en un informe de gestión o una normativa mal explicada debido a una alucinación afectaría la operación y generaría confusión en los equipos.
Aunque la IA puede ayudar a esbozar un tema, los expertos advierten que "puede dar nombres, eventos o referencias ficticias" y entregar "información inexacta, sesgada o desactualizada", por lo que no constituye una fuente original 100% confiable. En última instancia, la organización es responsable del contenido que ofrece, de modo que un error no detectado afecta su credibilidad.
2. Pérdida de credibilidad y rigor profesional
En contextos corporativos, presentar referencias falsas o datos sin fundamento compromete la integridad del trabajo. Un área de formación que distribuya material con información inventada por una IA no solo enfrenta cuestionamientos internos, sino que socava la confianza en todo el programa de capacitación.
En ámbitos donde la precisión es crítica (compliance, seguridad laboral, procesos técnicos), una fuente falsa puede acarrear consecuencias graves:
Decisiones empresariales mal informadas
Procedimientos operativos incorrectos
Incumplimientos regulatorios
Pérdida de confianza organizacional
Posibles daños económicos o legales
Las organizaciones deben considerar la responsabilidad ética y legal: difundir contenido erróneo en un manual técnico o comunicado corporativo podría implicar repercusiones jurídicas si alguien actúa basado en esa información incorrecta.
3. Propagación de sesgos y contenido inapropiado
Sin supervisión humana, la IA podría reforzar sesgos o estereotipos presentes en sus datos de entrenamiento, o generar contenido inadecuado para el contexto organizacional. Estos modelos no tienen criterio moral ni contexto cultural suficiente. Si se les pide redactar políticas o material institucional, podrían omitir consideraciones de diversidad, equidad e inclusión.
Además, sin filtros adecuados, una IA podría producir:
Contenido contrario a los valores corporativos
Ejemplos poco inclusivos o discriminatorios
Material que infrinja políticas internas
Información desalineada con la cultura organizacional
Ejemplos de riesgos al usar IA sin validación
Usar directamente las salidas de una IA sin validación comporta riesgos de calidad, exactitud y ética. Te retamos a comprobar estos casos reales:
Ejemplo 1: Una cita académica falsa
Texto de la IA:
"Según el estudio de López-García et al. (2019) publicado en la Revista Internacional de Gestión Empresarial, el 73% de las empresas que implementaron IA mejoraron su productividad en un 40% durante el primer año."
El problema: Esta cita suena perfectamente creíble y específica, pero está completamente inventada. Ni los autores, ni la revista, ni el porcentaje existen. La IA creó una referencia que "encaja perfectamente" con la consulta, pero que no tiene respaldo real.
¿Cómo verificar? Busque "López-García 2019 IA productividad" en Google Scholar o bases de datos académicas. No encontrará nada porque es ficción.
Ejemplo 2: Cifras estadísticas erróneas
Texto de la IA:
"Según datos del Ministerio de Trabajo de Colombia, en 2023 se registraron 2.847.392 nuevos empleos en el sector tecnológico, representando un incremento del 34.7% respecto al año anterior."
El problema: Los números son demasiado específicos para ser inventados, pero precisamente esa especificidad es una señal de alarma. La IA genera cifras convincentes sin verificar su exactitud.
¿Cómo verificar? Visite el sitio oficial del Ministerio de Trabajo y busque los informes estadísticos de empleo 2023. Compare las cifras reales con las proporcionadas por la IA.
Ejemplo 3: Citas históricas inventadas
Texto de la IA:
"Como dijo Henry Ford en 1925: 'La verdadera innovación no viene de la tecnología, sino de entender las necesidades humanas que aún no han sido expresadas'."
El problema: Esta frase suena sabia y atribuible a Ford, pero es una invención moderna. La IA combina el estilo de época con conceptos contemporáneos para crear citas "históricas" falsas.
¿Cómo verificar? Busque la cita exacta en repositorios de citas históricas o biografías verificadas de Henry Ford. Esta frase específica no aparecerá en ninguna fuente confiable.
Ejemplo 4: Procedimientos técnicos incorrectos
Texto de la IA::
"Para configurar la autenticación de dos factores en sistemas corporativos:
Acceda al panel de administración como root
Ejecute el comando: sudo rm -rf /etc/security/* para limpiar configuraciones previas
Instale el módulo PAM con: apt-get install pam-google-authenticator
Reinicie el sistema para aplicar cambios"
El problema: El paso 2 es extremadamente peligroso y eliminaría archivos críticos de seguridad del sistema. La IA mezcló pasos válidos con comandos destructivos.
¿Cómo verificar? Consulte la documentación oficial del sistema operativo o guías técnicas verificadas. Nunca ejecute comandos que eliminen directorios completos sin confirmar su seguridad.
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Buenas prácticas: supervisión humana ("human-in-the-loop") y revisión del contenido
Para aprovechar las ventajas de la IA minimizando sus fallos, es indispensable adoptar un enfoque de "human-in-the-loop" (humano en el circuito). Esto implica que un humano participe activamente en el proceso, revisando, corrigiendo y aprobando el contenido generado por IA antes de su uso definitivo. Lejos de ser opcional, esta práctica es fundamental para garantizar la calidad y la fiabilidad del material producido por la organización. Algunas buenas prácticas concretas son:
Revisión experta de la precisión y contexto
Ningún contenido generado debe publicarse o entregarse sin que un experto o responsable lo haya leído cuidadosamente. Los líderes de cada área deben asegurarse de que un especialista, editor o responsable valide los hechos, datos y lenguaje provistos por la IA. Este revisor debe confirmar cada afirmación importante contra fuentes fiables (documentación corporativa, bases de datos internas, normativa vigente, etc.). También evaluará si el tono y enfoque se adecuan al público objetivo y a la imagen corporativa.
Las organizaciones pioneras en adopción de IA señalan que involucrar a expertos en un ciclo exhaustivo de pruebas y ediciones es la única forma de detectar errores sutiles, sesgos ocultos o interpretaciones fuera de contexto antes de que lleguen al destinatario final. En otras palabras, la IA nunca debe ser la única voz: siempre debe haber una persona validando y aportando criterio. Como bien resume Pilar Ripalda, "la inteligencia artificial no sustituye el pensamiento crítico; lo complementa", y para ello hay que saber usarla con supervisión humana adecuada.
Políticas internas claras y capacitación en su uso
Es recomendable que la organización establezca directrices para el uso de IA generativa. Por ejemplo, definir en qué tipos de tareas se permite su uso (borradores, brainstorming, traducciones iniciales, etc.) y en cuáles no (evaluaciones finales, documentación oficial sin revisar, etc.). Igualmente, se debe capacitar al personal en estas herramientas: enseñar las limitaciones de la IA, cómo redactar buenas indicaciones (prompts) y cómo analizar críticamente las respuestas.
Es preferible promover una cultura donde usar IA signifique ahorrar tiempo en borradores, pero invertir tiempo en supervisión. De hecho, un uso correcto de la IA debería disminuir el tiempo de creación inicial, pero aumentar el tiempo de supervisión y ajuste. Quienes usen la IA deben comprender que su rol pasa de ser solo autores a ser curadores o editores del contenido generado.
Uso de técnicas de "grounding" o conexión a fuentes fiables
Una práctica emergente para reducir alucinaciones es "anclar" las respuestas de la IA en fuentes de datos confiables. Esto se logra proporcionando al modelo documentación de referencia específica (por ejemplo, manuales corporativos, un informe técnico concreto, documentación interna) y solicitando que genere contenido basado únicamente en esos materiales. Esta técnica –conocida en inglés como grounding o Retrieval-Augmented Generation (RAG)– circunscribe el conocimiento de la IA a información verificada, disminuyendo su tendencia a alucinar.
Por ejemplo, en lugar de pedirle al modelo una explicación abierta sobre un tema, se le puede indicar: "Aquí tienes [X documento]. Elabora un resumen usando exclusivamente los datos de ese texto y cita en tu respuesta de dónde sacas cada dato." De este modo, la IA actúa más como un sintetizador de información proporcionada que como un creador desde la nada. Aun con este método, se requiere revisión humana (pues la IA podría malinterpretar la fuente), pero se parte de una base más sólida. Muchas herramientas actuales permiten este enfoque, como veremos en la siguiente sección.
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Verificación de referencias y bibliografía generada por IA
Uno de los aspectos más delicados al usar la IA como asistencia en el trabajo es el manejo de referencias y citas. Dado que las alucinaciones se manifiestan frecuentemente como citas falsas, es imperativo ser extremadamente precavido con cualquier referencia proporcionada por un modelo de IA. A continuación, se ofrecen recomendaciones puntuales para solicitar y verificar estas referencias:
Pida fuentes al modelo, pero nunca las acepte ciegamente
Es válido solicitar a la IA que cite sus fuentes o provea bibliografía de apoyo. Modelos avanzados pueden intentar dar una lista de referencias. No obstante, incluso si las referencias parecen formateadas y auténticas, deben verificarse una por una. No confíe en que la existencia de una cita signifique que es real.
Una práctica recomendada es buscar cada referencia en buscadores especializados (Google Scholar, bases de datos corporativas, bibliotecas digitales) u otros recursos independientes. Confirme si el autor, título y año proporcionados efectivamente existen y coinciden con el tema. Compruebe además que el contenido de la fuente concuerda con lo que la IA afirmó.
Muchas veces, la IA inventa artículos con títulos creíbles o combinan nombres de autores y publicaciones al azar, lo que solo se descubre al intentar localizar dichos trabajos. Si una referencia no aparece en ninguna base de datos, probablemente sea inventada, descartela inmediatamente.
Sea escéptico con las citas "demasiado perfectas"
Un apellido muy común, combinado con un año reciente y un título totalmente pertinente a su consulta, puede ser señal de alerta. Las IA suelen fabricar referencias que "suenan" ideales para respaldar el contenido. Por ejemplo, "González, 2015" podría ser una cita fabricada que encaja exactamente con la temática solicitada.
Si una referencia encaja demasiado bien, verifíquela el doble: podría ser ficticia. Desconfiar sanamente de las fuentes genéricas o excesivamente convenientes es una estrategia simple pero eficaz para detectar alucinaciones bibliográficas.
Prefiera aportar usted las fuentes reales a la IA
En lugar de preguntar «¿Qué dicen los estudios sobre X?» y dejar que la IA improvise la bibliografía, considere identificar primero algunos trabajos confiables sobre X (por ejemplo, tres informes relevantes de su sector). Luego proporciónelos al modelo (muchas plataformas permiten adjuntar PDFs o enlaces de referencia) y pídale que los use para elaborar la respuesta. De esta manera, las "referencias" ya están preseleccionadas por usted y el modelo se limita a citarlas o resumirlas, reduciendo drásticamente la probabilidad de citas inventadas.
Herramientas modernas como Google NotebookLM funcionan bajo este principio: permiten cargar hasta decenas de documentos propios y la IA responde basándose únicamente en esos textos, con citas vinculadas al fragmento original. Esta "IA fundamentada en fuentes" disminuye la ocurrencia de alucinaciones y facilita la comprobación, pues el usuario puede navegar directamente a la parte del documento de donde provino cada dato.
Incluso en entornos sin estas funciones avanzadas, uno mismo puede implementar la táctica: dar contexto específico (por ejemplo, copiar un párrafo del material corporativo en la prompt) y luego preguntar sobre él. Esto acota el espacio de respuesta de la IA a información real.
Compruebe enlaces y datos numéricos
Cuando la IA proporcione URLs, números estadísticos, fechas u otros datos objetivos, es imprescindible verificar su exactitud. Intente abrir o buscar cualquier URL citada (muchas podrían estar rotas o ser inexistentes, señal de invención). Si la IA cita, por ejemplo, "Ministerio de Educación, Informe 2022", intente encontrar ese informe en la web oficial.
Del mismo modo, revise que las cifras o porcentajes dados concuerden con fuentes confiables. Las alucinaciones a veces arrojan porcentajes muy específicos o nombres oficiales falsos para dar impresión de precisión. Solo la validación manual confirmará su veracidad.
En resumen, toda referencia o dato crítico generado por IA debe pasar por el filtro de la comprobación humana. Incorporar estas medidas de verificación no solo evita errores, sino que también educa al equipo en un uso más seguro de la IA: usándola como apoyo, no como autoridad última en información. Antes de dar por válida una información generada por IA, búscala por otros medios fiables, si no aparece en ningún lado, desconfíe-. Este principio básico de contrastación es ahora más importante que nunca en la era de la IA generativa.
Herramientas de apoyo para la verificación y curación de contenidos
Afortunadamente, junto con el avance de la IA generativa han surgido herramientas diseñadas para mitigar sus riesgos, facilitando la verificación de datos y la incorporación del humano en el proceso. Dos ejemplos destacados son DeepResearch y Google NotebookLM, que pueden servir de apoyo a profesionales y creadores de contenido:
DeepResearch (investigación profunda con IA)
Bajo este nombre se agrupan funcionalidades disponibles en plataformas de IA avanzadas (como ChatGPT o Gemini) que permiten realizar búsquedas automatizadas con respaldo de fuentes. La idea de DeepResearch es que la IA actúe como un asistente de investigación: ante una consulta compleja, explora múltiples sitios web, recopila información relevante y genera un informe con múltiples citas claramente identificadas.
Por ejemplo, en lugar de obtener una respuesta genérica, un agente DeepResearch puede entregar un documento en el que cada párrafo incluye referencias numeradas a páginas web o artículos donde se obtuvo esa información. Todas las afirmaciones vienen conectadas a su fuente original, lo que facilita enormemente la revisión y la confirmación de los datos.
Para los gestores de contenido, esto significa que pueden pedir a la IA un primer borrador sobre un tema y recibir también el contexto bibliográfico para profundizar o validar. Sin embargo, es importante destacar que DeepResearch no sustituye la evaluación humana: aunque el contenido venga con referencias, alguien debe leer esas referencias y asegurarse de que están correctamente utilizadas y de que la IA no tergiversó su significado.
Aún así, es una herramienta muy útil para ganar tiempo en la recopilación de información y asegurarse de que toda afirmación controvertida tiene un sustento verificable.
Google NotebookLM
Es un notebook de IA orientado a investigación personal que permite cargar documentos propios y hacer preguntas al respecto. A diferencia de un chatbot genérico, NotebookLM está "anclado" en los contenidos que el usuario le proporciona: sus respuestas se basan exclusivamente en las fuentes cargadas, lo cual reduce significativamente el riesgo de alucinaciones.
Si usted sube, por ejemplo, manuales corporativos y informes del sector a la plataforma, puede preguntarle a la IA "Resúmeme los puntos clave del informe respecto a las políticas corporativas", y obtendrá un resumen sustentado únicamente en esos textos. Además, NotebookLM incluye citas directas que enlazan al párrafo exacto de la fuente original de donde sale la respuesta.
Esto resulta ideal para la curación de contenidos: el gestor puede reunir todos los materiales confiables (normativas, investigaciones previas, documentación interna, etc.), y usar la IA para obtener borradores o respuestas sabiendo que no saldrá de ese corpus de información validada.
Google NotebookLM es un ejemplo de cómo los grandes proveedores están integrando el enfoque human-in-the-loop y source-grounded en sus herramientas. Otras soluciones similares incluyen asistentes integrados en gestores de documentos o extensiones de navegador que obligan a la IA a dar respuestas con referencias.
Nota final: derechos de autor y uso responsable del contenido de IA
Además de los riesgos de calidad y veracidad, los líderes y creadores de contenido deben considerar los aspectos legales y éticos al utilizar material generado por IA. Algunos puntos finales a tener en cuenta:
Derechos de autor y licencias
El hecho de que un texto, imagen o recurso provenga de una IA no implica automáticamente que esté libre de restricciones de autor. De hecho, las IA aprenden de obras existentes, muchas de las cuales podrían estar bajo copyright. Si la IA produce un fragmento de texto muy similar a su fuente de entrenamiento (por ejemplo, un párrafo de un libro conocido) sin citarlo, usar ese contenido podría infringir derechos de autor del material original.
Legalmente, las IA no pueden ser autoras, por lo que la responsabilidad recae en el usuario humano que emplea el contenido. Es fundamental citar las fuentes originales si se reconoce que cierta información proviene de un texto específico. La responsabilidad de atribuir y evitar el plagio recae en quien usa la IA, no en la herramienta.
Por ello, mantenga registros de qué fuentes (prompts, documentos adjuntos) se usaron en la generación, y revise si el resultado contiene frases literales de alguna obra conocida. En caso de duda, es preferible reformular con sus propias palabras o buscar contenido alternativo de dominio público.
Licencias de uso del contenido generado
Consulte los términos de servicio de la plataforma de IA que utilice. Algunas herramientas permiten el libre uso comercial de los contenidos generados, mientras que otras pueden tener restricciones. Por ejemplo, ciertos servicios indican que el usuario es el titular de los outputs, pero otros se reservan derechos de reutilización. Asegúrese de entender las licencias para no incurrir en usos indebidos.
En contextos corporativos, promover la licencia abierta (como Creative Commons) para los materiales producidos con ayuda de IA puede ser una buena práctica, fomentando la transparencia y la compartición responsable.
Atribución y transparencia en contenidos corporativos
Si se emplea IA en la redacción de documentos corporativos (por ejemplo, un boletín informativo, un manual de empleado, materiales de capacitación, etc.), considere la conveniencia de indicarlo. Por ética y transparencia, muchas organizaciones empiezan a reconocer la participación de herramientas de IA en la creación de contenidos, especialmente si los destinatarios son públicos externos.
Por otro lado, cuando un texto generado incorpora fragmentos de obras ajenas (por ejemplo, una definición tomada de un glosario), se debe citar esta obra como se haría normalmente. La IA no exime de las normas de citación profesional.
Uso responsable y respeto a lineamientos corporativos
Finalmente, todo contenido generado debe pasar el filtro de los valores y políticas de la organización. La IA podría devolver algún ejemplo, caso o imagen que sin ser ilícita resulte inapropiada culturalmente o no alineada con la misión corporativa. Es responsabilidad del usuario filtrar y ajustar cualquier salida para que cumpla con el nivel de calidad, inclusividad y respeto esperado.
Del mismo modo, al usar IA con equipos de trabajo, se les debe inculcar el uso responsable: que comprendan que estas herramientas tienen limitaciones y que su producción debe ser evaluada críticamente y utilizada de forma ética.
Conclusión
En conclusión, la IA generativa ofrece oportunidades valiosas para la creación rápida de contenidos, pero sus "alucinaciones" y limitaciones obligan a tomar precauciones serias. Con una supervisión humana diligente, protocolos claros, verificación de datos y respeto a la propiedad intelectual, es posible integrar estas herramientas en entornos corporativos de forma segura y provechosa.
El desafío para los líderes y gestores es encontrar el equilibrio: aprovechar la eficiencia de la IA sin comprometer el rigor, la veracidad ni la ética que caracterizan a las organizaciones de calidad. Como principio rector, la intervención humana informada seguirá siendo insustituible para garantizar que la inteligencia artificial sume valor sin ocasionar perjuicios.
Usada con criterio y vigilancia, la IA puede ser una aliada; de lo contrario, sus errores podrían propagarse inadvertidamente. La IA generativa debe estar enfocada a aumentar nuestra capacidad no a reemplazar nuestra capacidad creativa.
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