En los últimos años, los modelos de lenguaje de gran escala (LLM, por sus siglas en inglés) como GPT o Claude han demostrado habilidades impresionantes para generar texto coherente y útil. Sin embargo, siguen arrastrando una limitación crítica: su tendencia a las “alucinaciones”, es decir, a inventar hechos con plena confianza. Frente a este problema estructural, investigadores y empresas tecnológicas están mirando más allá del enfoque exclusivamente estadístico. Es ahí donde entra en juego la inteligencia artificial neurosimbólica, una aproximación que combina el aprendizaje automático de tipo conexionista con sistemas basados en lógica simbólica. Esta vía promete no solo reducir los errores, sino también aumentar la explicabilidad y el control de los sistemas de IA.

La propuesta no es del todo nueva, pero está adquiriendo fuerza gracias a avances en arquitectura híbrida y a una creciente presión por parte de usuarios, reguladores y empresas que necesitan fiabilidad. Empresas como Conjecture o Symbolica están apostando por esta integración como solución a los errores recurrentes que presentan los grandes modelos generativos actuales. ¿Qué aporta exactamente la IA neurosimbólica? ¿Hasta qué punto puede mejorar la precisión de las respuestas? Y, sobre todo, ¿estamos ante un nuevo camino que logre superar los límites actuales del deep learning puro?

El problema de las alucinaciones en los LLM

Los grandes modelos de lenguaje, como los desarrollados por OpenAI, Anthropic o Google DeepMind, se entrenan sobre enormes cantidades de texto. Sus respuestas son resultado de complejas correlaciones estadísticas entre palabras. Pero esta misma estadística carece de una comprensión semántica profunda o de mecanismos internos para comprobar la veracidad de las afirmaciones.

Por ejemplo, al preguntar a un modelo actual sobre una cita histórica o una fórmula científica, puede generar una respuesta plausible pero incorrecta. Según diversos estudios, la tasa de “alucinaciones” puede oscilar entre el 3 % y el 27 %, dependiendo del dominio y del tipo de pregunta. Esto representa un obstáculo para aplicaciones críticas, desde el asesoramiento legal hasta el uso médico o científico.

Técnicamente, estos modelos son buenos estimadores de probabilidad condicional (P(next_token | context)), pero no tienen acceso a una base de conocimiento estructurada que funcione como un sistema de verificación de hechos. Aquí es donde entra la IA neurosimbólica como solución alternativa.

¿Qué es la inteligencia artificial neurosimbólica?

La IA neurosimbólica trata de combinar lo mejor de dos mundos: el aprendizaje automático tipo red neuronal (neural) con los sistemas de razonamiento basados en reglas y lógica (simbólicos). A diferencia de los LLM actuales, que actúan como cajas negras, los enfoques neurosimbólicos permiten explicabilidad, verificación y mayor control.

Por ejemplo, un sistema neurosimbólico puede usar una red neuronal para interpretar lenguaje natural y traducirlo a una representación simbólica estructurada (como un grafo de conocimiento), sobre el cual se puede aplicar razonamiento lógico. Así, si un modelo afirma que “la penicilina fue descubierta en 1928 por Alexander Fleming”, puede verificar esa afirmación con una base de conocimiento predefinida.

En términos técnicos, la arquitectura típica neurosimbólica incluye:

• Un módulo de percepción (basado en redes neuronales) para extraer información del entorno.

• Un motor de razonamiento simbólico que opera sobre representaciones estructuradas.

• Un sistema de interacción que puede retroalimentar ambos componentes.

Symbolica y Conjecture: dos apuestas por el enfoque híbrido

Entre las iniciativas más prometedoras está Symbolica, una startup británica que ha rediseñado por completo la forma de entrenar modelos, enfocándose desde el principio en estructuras simbólicas. No buscan entrenar modelos que predigan la siguiente palabra, sino que actúan sobre árboles sintácticos y relaciones semánticas. Su objetivo no es solo evitar errores, sino construir sistemas más robustos y verificables desde el punto de vista lógico.

Por su parte, Conjecture, con sede en Londres, adopta una perspectiva filosófica y técnica sobre los riesgos del alineamiento de la IA. Para ellos, la IA actual puede resultar peligrosa no solo por lo que dice, sino por la incapacidad de auditar y entender cómo lo dice. Su modelo apuesta por combinar redes neuronales con módulos simbólicos capaces de detener una inferencia cuando se detecta una contradicción lógica.

Ambas compañías están en etapas tempranas, pero sus enfoques plantean una crítica implícita a las Big Tech y sus modelos puramente conexionistas. En lugar de escalar indefinidamente la cantidad de parámetros, proponen arquitecturas que permitan estructuras de control más sólidas.

Limitaciones actuales y desafíos técnicos

Integrar redes neuronales con lógica simbólica no es trivial. Uno de los principales desafíos es la “interfaz semántica”: ¿cómo traducir correctamente las salidas de un sistema estadístico en representaciones simbólicas útiles y no ambiguas?

Además, el razonamiento simbólico es costoso desde el punto de vista computacional. A diferencia de los modelos neuronales, que paralelizan bien en GPUs, los motores lógicos tienden a secuencialidad y reglas contextuales que ralentizan el procesamiento. Por eso, la mayoría de enfoques neurosimbólicos usan arquitecturas mixtas donde solo ciertas tareas se delegan a la parte simbólica.

Otro problema es la generación de conocimiento simbólico estructurado. Esto requiere no solo ontologías robustas, sino herramientas capaces de mantenerlas actualizadas y libres de ambigüedad semántica. A pesar de estas limitaciones, el potencial de mejora en fiabilidad y trazabilidad está llevando a más actores a explorar esta vía.

Un nuevo paradigma para la IA fiable y auditable

La necesidad de sistemas de IA más confiables está creciendo. Las aplicaciones en derecho, medicina, ingeniería o ciencia exigen modelos que no solo generen texto, sino que lo hagan de forma controlada, verificable y transparente.

El enfoque neurosimbólico no busca reemplazar a los LLM, sino complementarlos. Al integrar razonamiento lógico, se pueden construir sistemas que sean capaces de decir “no sé” cuando falta información, en lugar de inventarla. También se abren posibilidades para mecanismos de “explicación”, donde el sistema puede detallar por qué llegó a una conclusión, algo crítico en ámbitos regulados.

Algunas métricas ya muestran beneficios: en tareas de QA (question answering) sobre dominios técnicos, modelos híbridos han superado en un 15-20 % a los LLM estándar en exactitud de respuesta. También presentan menor varianza en preguntas complejas que requieren cadenas de razonamiento.

Reflexiones finales: ¿hacia dónde vamos?

El interés creciente en IA neurosimbólica revela una necesidad estructural: superar los límites del aprendizaje profundo puramente conexionista. No se trata de abandonar los grandes modelos, sino de dotarlos de herramientas para razonar, verificar y fallar con dignidad.

No todo está resuelto. Las arquitecturas híbridas aún están en construcción y carecen de la madurez que tienen los LLM actuales. Pero su potencial para sistemas confiables y seguros está atrayendo inversión, talento e investigación.

Las empresas que lideren esta transición no serán necesariamente las más grandes, sino las que entiendan que la próxima etapa de la inteligencia artificial necesita tanto potencia como estructura.