En los últimos meses la Inteligencia Artificial generativa se volvió tema central en muchas conversaciones. Una de las expresiones más usadas para describir su funcionamiento es “alucinaciones”.
¿Qué son las “alucinaciones”?
Se llama así a las respuestas que un modelo entrega con total seguridad, pero que son falsas, inventadas o inconsistentes con la realidad. La particularidad es que no se presentan como hipótesis o dudas, sino como certezas. Es un problema de diseño que por ahora no tiene solución. Esa seguridad aparente hace que quien recibe la respuesta pueda creerla sin cuestionar.
Ejemplos de alucinaciones en IA
- Citas atribuidas a autores que nunca las escribieron.
- Estadísticas con números precisos, pero sin ninguna fuente real.
- Fechas, nombres o direcciones que parecen plausibles pero resultan incorrectos.
En todos los casos, el problema no es solo el error, sino la convicción con la que la máquina lo presenta.
Cómo reducir alucinaciones en IA
Aunque no pueden eliminarse por completo, sí es posible mitigarlas:
- Verificación de fuentes: contrastar lo que la IA dice con referencias confiables.
- Mejor diseño de prompts: la calidad de la pregunta determina la calidad de la respuesta.
- Ser concreto: en vez de “háblame de ventas”, pedir “enumera tres tácticas de prospección digital para empresas B2B medianas”.
- Aclarar el rol: “respóndeme como si fueras un consultor de ventas senior”.
- Definir el formato de salida: “entregalo en una tabla con columnas de beneficios y riesgos”.
- Incluir contexto relevante: “considera que el cliente vende software de ciberseguridad en México”.
- Aclarar el tipo de respuesta esperado: si querés un dato duro, una opinión o que la IA te diga claramente “no tengo acceso a esa información”. Esta instrucción previa limita las alucinaciones porque marca los límites del juego.
- Rol de apoyo: usar la IA como asistente, no como verdad absoluta.
- Sistemas híbridos: combinar IA con mecanismos de búsqueda, bases de datos y validaciones humanas.
En definitiva, se trata de aceptar la limitación y establecer un método que permita separar hechos de ilusiones.
El paralelo con las ventas B2B
Curiosamente, algo similar ocurre en el mundo comercial. Los vendedores también pueden “alucinar”: confundir percepciones con hechos y transmitirlos como certezas.
Algunos ejemplos:
- “El cliente está muy interesado” porque mostró entusiasmo en una reunión.
- “El presupuesto ya está aprobado” por un comentario informal.
- “Estamos a un paso del cierre” sin ninguna confirmación oficial.
Estas interpretaciones no son malintencionadas, pero sí riesgosas. Cuando la dirección toma decisiones basadas en supuestos, la probabilidad de error crece.
Cómo reducir alucinaciones en ventas
Al igual que con la IA, lo importante es contar con procesos:
- Documentar eventos: registrar reuniones, llamados y compromisos en un sistema común.
- Corroborar toda la información con otras fuentes.
- Validar con el cliente: confirmar lo que se interpretó, en vez de asumirlo.
- Metodología clara: calificar con profundidad, lo que permite distinguir percepciones de evidencias reales.
Conclusión
La lección es doble. En IA, las alucinaciones nos muestran los límites de la tecnología y la necesidad de contrastar. En ventas, nos recuerdan que la intuición no reemplaza al dato.
En ambos casos, el desafío no es que existan alucinaciones, sino que no tengamos un método para detectarlas y corregirlas. El verdadero valor lo genera quien puede separar los hechos de las ilusiones.
