Por qué la IA se inventa cosas en una empresa, y qué hay que montarle alrededor

Una IA alucina cuando da una respuesta falsa o sin sentido con toda la seguridad del mundo. IBM lo describe como resultados que «no tienen sentido o son completamente inexactos». En una empresa casi siempre pasa por lo mismo: el modelo contesta sin tener delante la información de la empresa, y rellena el hueco con lo que le parece probable.

Fuente, consultada el 29 de septiembre de 2026: IBM, ¿Qué son las alucinaciones de IA?

En resumen

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   Qué es una alucinación

   Una respuesta falsa o sin sentido, dada con la misma seguridad que una correcta.

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   Por qué pasa en una empresa

   Porque el modelo contesta sin la información de la empresa delante y rellena el hueco.

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   Cómo se reduce

   Conectando las herramientas, centralizando la información, automatizando y adaptando, en ese orden.

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   La última red

   Una persona revisa lo importante antes de que llegue a nadie.

Qué necesita la IA para ser útil

Lo hemos visto en casi todos los clientes: la IA puede ayudar mucho, pero las empresas no están preparadas para dársela. Lo que necesita para ser útil es el contexto de la empresa, con un acceso seguro y ordenado a su información. Con eso responde con datos actuales; sin eso, contesta de memoria.

La IA es el motor. Lo que casi nadie monta es el chasis: lo que permite aprovechar esa potencia y llevarla hacia donde quieres, sin que el coche derrape en cuanto aprietas el acelerador.

Las cuatro piezas del chasis

Lo que hay que montar alrededor del motor tiene cuatro piezas, y el orden importa:

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   Conectar las herramientas que ya se usan

   El correo, las carpetas, el ERP, el CRM. No se sustituye nada: se conecta a lo que ya hay, que es lo que la gente ya sabe usar.

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   Centralizar allí toda la información

   Que la información de un proyecto o un expediente viva en un sitio y sea buscable. Sin esto, automatizar solo multiplica el desorden.

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   Automatizar la gestión y los procesos

   Tanto con IA como sin ella. Si tu proceso comercial requiere cinco pasos antes de cerrar un cliente, se automatizan las tareas que suceden en medio y el comercial solo se ocupa de lo realmente importante.

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   Adaptar el sistema a medida

   Como somos desarrolladores de software, podemos crear módulos nuevos dentro del sistema. Pero lo importante es que la primera base ya da resultados sin llegar aquí.

Con qué herramientas se conecta hoy: las integraciones

Nos pasó a nosotros

Nuestro extractor de tareas lee la transcripción de cada reunión y propone los encargos, y una persona los valida antes de que lleguen a nadie. El 17 de agosto empezó a proponer tareas que nadie recordaba haber pedido. Ninguna era inventada del todo: todas se habían hablado alguna vez. El extractor no distinguía entre «hay que hacer esto» y «¿te acuerdas de cuando hicimos aquello?», así que repasar en voz alta lo ya hecho volvía a crear el encargo. Le faltaba saber qué era pasado, no inteligencia.

La solución en caliente fue dejar de grabar durante los repasos. Y como había una persona validando, el fallo fue una molestia y no un desastre.

Cómo funciona esa validación: la IA sacaba las tareas de la reunión, y también se las inventaba

¿Cómo se mide lo que devuelve?

Si a una persona le quitas las tareas repetitivas y le evitas los errores que salen de copiar datos de un sitio a otro, ¿cuánto más rinde? Esa es la pregunta que hay que hacerse antes de mirar el precio de ninguna herramienta.

En mi caso no lo tengo medido con reloj, pero la sensación es que rindo varias veces más que antes. ¿Cómo deberíamos calcular esto entonces? ¿En ahorro de tiempo, o en multiplicación de la capacidad humana? Calcularlo es complicado, pero no imposible. Cada vez que nos adaptamos más a entender la IA y a saber cómo pensar en ella, descubrimos nuevas formas de hacer más eficiente nuestro tiempo, cosa que realmente es adictiva.

Preguntas frecuentes

¿Se pueden eliminar del todo las alucinaciones?

No. Se reducen mucho con contexto, con formatos de respuesta cerrados y con una persona que revisa lo importante antes de que salga.

¿Hay que cambiar las herramientas que ya usamos?

No. El primer paso es conectarse a las que ya hay, que son las que la gente ya sabe usar.

¿Qué pasa con la información confidencial?

Es la pregunta que hay que hacerle a cualquier proveedor: quién puede ver qué, dónde se guarda y si se usa para entrenar algún modelo.

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