Los chatbots de inteligencia artificial, desde ChatGPT de OpenAI hasta Claude de Anthropic o Gemini de Google, han transformado la forma en que interactuamos con la tecnología. Sin embargo, estos sistemas todavía muestran una debilidad recurrente: las llamadas “alucinaciones”. Se trata de respuestas aparentemente coherentes, pero incorrectas, que los modelos generan con gran seguridad aunque carezcan de base factual. Este fenómeno no es anecdótico; puede tener consecuencias serias en sectores como el legal, el médico o el financiero. Comprender por qué ocurre, qué diferencias existen entre los principales modelos y qué estrategias se plantean para mitigarlo es clave para valorar el papel actual de la IA. A lo largo de este artículo exploraremos tanto ejemplos famosos como comparaciones entre sistemas como GPT-5, Claude y Gemini, apoyándonos en fuentes académicas y tecnológicas de referencia.

¿Qué significa que un chatbot “alucine”?

El término se popularizó para describir la tendencia de los modelos de lenguaje a generar información errónea pero expresada con naturalidad. Según un reportaje de Business Insider, los ingenieros de OpenAI explican que esto se debe a que los sistemas están entrenados para maximizar la coherencia y plausibilidad, no para validar hechos externos (Business Insider).

En términos técnicos, un modelo de lenguaje grande (LLM) funciona como un predictor probabilístico de secuencias. Dada una entrada, calcula la probabilidad de cada palabra siguiente basándose en patrones estadísticos aprendidos de enormes corpus de datos. Esto significa que la salida depende de distribuciones probabilísticas, no de verificaciones de verdad. De ahí que pueda inventar nombres de estudios, fechas o citas legales que “suena” correctas pero que nunca existieron.

Ejemplos célebres de respuestas inventadas

Uno de los casos más sonados se dio en 2023, cuando un abogado en EE. UU. utilizó ChatGPT para redactar una moción. El sistema generó sentencias judiciales con números de caso y jueces perfectamente detallados… que en realidad nunca habían ocurrido. El incidente mostró el peligro de confiar ciegamente en textos producidos por IA.

Claude, desarrollado por Anthropic, tuvo sus propios fallos en 2024 al resumir artículos médicos. Aunque evitaba afirmaciones categóricas falsas, tendía a mezclar autores y conclusiones, introduciendo sesgos peligrosos en un campo donde los matices son esenciales.

Incluso en contextos más ligeros, como las búsquedas de Bing impulsadas por GPT, se detectaron respuestas incorrectas sobre resultados deportivos o precios de productos. El sistema mostraba enlaces válidos, pero la síntesis generada no coincidía con la información real de las fuentes.

Comparación: GPT-5 frente a Claude y Gemini

GPT-5 (OpenAI)

La última generación de OpenAI muestra mejoras claras respecto a GPT-4. En entornos de prueba internos, se ha reportado una reducción de las alucinaciones en torno al 30-40 %. GPT-5 incorpora mecanismos para reconocer la incertidumbre, aunque sigue primando la fluidez del discurso. Su gran volumen de entrenamiento multimodal lo hace versátil, pero los errores persisten en temas muy especializados o poco presentes en datos de entrenamiento.

Claude (Anthropic)

Claude se caracteriza por su “constitutional AI”, un enfoque que impone reglas internas para limitar respuestas engañosas o dañinas. Esto lo hace más conservador, con una tendencia mayor a reconocer lo que no sabe. En pruebas académicas, Claude 2 mostró una tasa de alucinaciones del 14 %, frente al 19 % de GPT-4 en tareas de conocimiento factual, según datos publicados por la Universidad de Stanford en 2024. Sin embargo, su exceso de cautela a veces limita la utilidad práctica.

Gemini (Google)

El modelo de Google integra técnicas de retrieval o recuperación de información en tiempo real, lo que ha permitido reducir las alucinaciones al 11 % en pruebas comparativas. Aun así, se han documentado errores significativos en respuestas visuales, como gráficos o imágenes generadas con datos inconsistentes.

El problema de fondo: métricas y datos

Los sistemas actuales se evalúan por su capacidad de producir texto coherente y convincente. Como señala un análisis del MIT Sloan, esta métrica fomenta que los modelos “inventen” antes que reconocer lagunas de conocimiento (MIT Sloan). A nivel técnico, se priorizan métricas de precisión y recall en el contexto de generación, no indicadores de veracidad factual.

Además, el proceso de compresión masiva de datos durante el entrenamiento elimina matices. Al reconstruir información, los modelos rellenan huecos con probabilidades. Este mecanismo explica por qué pueden producir textos tan convincentes como incorrectos.

ChatGPT y el caso OpenAI

El artículo de Business Insider sitúa a ChatGPT en el corazón del debate. El producto estrella de OpenAI ha sido adoptado por millones de usuarios en todo el mundo, pero también ha sido el protagonista de las alucinaciones más conocidas. Lo curioso es que, a pesar de los errores, la herramienta sigue creciendo en popularidad porque el equilibrio entre utilidad y riesgo todavía resulta aceptable para la mayoría de usuarios cotidianos.

OpenAI ha implementado actualizaciones constantes en ChatGPT para mejorar su fiabilidad, desde ajustes en la temperatura de generación hasta filtros que marcan respuestas con baja confianza. Sin embargo, la estructura misma de un modelo generativo implica que el riesgo nunca podrá eliminarse por completo.

¿Cómo se pueden mitigar las alucinaciones?

• RAG (Retrieval-Augmented Generation): sistemas que conectan el modelo con bases de datos externas verificadas antes de producir una respuesta.

• Control de la «temperatura» del aprendizaje: parámetros más bajos en el muestreo reducen la creatividad, favoreciendo respuestas conservadoras.

• Entrenamiento con refuerzo humano: incorporar evaluadores que premien la veracidad y no solo la fluidez.

• Evaluaciones rediseñadas: recompensar modelos que admiten no saber algo en lugar de inventar.

IBM, en su documentación técnica, subraya que las alucinaciones son inevitables en LLMs y que la solución real pasa por sistemas híbridos donde la IA se combina con verificación humana y bases fiables.

Reflexiones finales

Las alucinaciones en IA son un síntoma de cómo funcionan los modelos de lenguaje: como predictores probabilísticos, no como verificadores de verdad. GPT-5, Claude y Gemini representan tres enfoques distintos para afrontar el problema: uno más potente, otro más cauteloso y otro más dependiente de fuentes externas. Ninguno ha resuelto el reto por completo.

El impacto práctico dependerá de cómo evolucione la interacción entre tecnología, regulación y hábitos de uso. Mientras tanto, el consejo para cualquier usuario sigue siendo el mismo: aprovechar el potencial de la IA, pero siempre con espíritu crítico y verificación adicional.