En el vertiginoso mundo del marketing digital, las herramientas de Inteligencia Artificial (IA) se han convertido en aliadas indispensables. Modelos de Lenguaje Grande (LLM) como Gemini, GPT-4 o Claude prometen optimizar flujos de trabajo, generar contenido y analizar datos complejos. Sin embargo, no todo lo que brilla es oro. Un fenómeno conocido como “alucinación” de la IA está generando dolores de cabeza y resultados imprecisos, poniendo en jaque la confianza en estas tecnologías.

 

¿Qué son las alucinaciones de la IA?

 

Las alucinaciones de la IA ocurren cuando un modelo de lenguaje genera información que parece plausible y coherente, pero que es completamente falsa o incorrecta. No se trata de un simple error, sino de una invención. Un ejemplo claro y reciente lo constaté en mi emprendimiento, Entropika: al solicitar un análisis de datos de leads y tráfico web desde Google Orgánico y Google Ads, el modelo no solo procesó la información, sino que inventó fuentes de tráfico inexistentes como Meta, WhatsApp y TikTok.

Esta invención es particularmente peligrosa en el análisis de datos, ya que un error de este tipo puede llevar a decisiones estratégicas equivocadas y a la pérdida de recursos.

 

El factor de riesgo: sesgo de confirmación y el ‘efecto experto’

 

Uno de los principales peligros de estas alucinaciones es cómo interactuamos con la información que nos entregan. Los usuarios, especialmente aquellos sin experiencia, pueden aceptar la información como verdadera sin cuestionarla. A esto se suma el llamado «efecto experto», donde la forma en que la IA presenta la información (con un lenguaje profesional, estructurado y seguro) nos hace confiar en su respuesta, sin importar cuán absurda sea. Es un sesgo de confirmación digital.

 

Testimonios y la voz de la comunidad

 

Este problema no es un caso aislado. Las redes sociales están llenas de testimonios de usuarios frustrados por las respuestas falsas de los LLM.

• «Le pedí a una IA que me diera 10 libros de ficción y me inventó 3 autores y títulos que no existen. Tuve que ir a Google a verificar uno por uno.» – @AnalistaDigital
• «La IA me escribió un resumen de un caso legal y citó una ley y un caso que eran totalmente falsos. Me di cuenta antes de enviar el informe, pero fue un susto enorme.» – @Abogado2punto0

Cita de experto: «El mayor desafío de la IA no es su capacidad para generar información, sino nuestra capacidad para discernir lo que es real de lo que es una fabricación. Debemos entender que estos modelos son herramientas probabilísticas, no repositorios de la verdad absoluta,» afirma la Dra. Elena Ríos, investigadora en IA aplicada en la Universidad de Santiago.

 

Lo que dice la academia: el origen de la alucinación

 

Estudios académicos han explorado el origen de estas fabricaciones. La investigación de Google AI publicada en 2023, «Rethinking the Role of Hallucination in Large Language Models,» sugiere que las alucinaciones no son simplemente un error de codificación. En cambio, son un subproducto del proceso de aprendizaje de la IA. . Los modelos, entrenados en vastos conjuntos de datos, aprenden patrones y relaciones. Sin embargo, cuando se enfrentan a una consulta para la que no tienen una respuesta concreta, en lugar de decir «no lo sé», el modelo predice la siguiente palabra más probable basándose en los patrones que ha aprendido, lo que a menudo lleva a una invención.

 

Conclusión: hacia un uso crítico de la IA

 

Las alucinaciones de la IA son un recordatorio crucial de que, si bien la tecnología es poderosa, no es infalible. Para quienes trabajamos en publicidad digital y análisis de datos, la verificación humana es y seguirá siendo un pilar fundamental.

Utiliza los LLM como un punto de partida para ideas o como una ayuda para la redacción, pero nunca confíes ciegamente en sus datos sin una doble verificación. Tu experiencia personal con Entropika subraya la importancia de este enfoque. La alfabetización digital de hoy no solo se trata de saber usar las herramientas, sino de saber cuestionarlas. La IA es una excelente herramienta para potenciar tu trabajo, pero tú sigues siendo el experto, el filtro final y el responsable de los resultados.