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Glosario / Guía para elegir e implementar

Grounding

El grounding es el principio de vincular las salidas de la IA a material fuente verificable, de modo que cada afirmación pueda rastrearse hasta una evidencia y no hasta los patrones internos del modelo.

La generación aumentada por recuperación (RAG) es una implementación habitual —incorporar documentos al prompt—, pero el grounding también incluye consultas a datos estructurados y la exigencia de citas.

El objetivo es que las respuestas reflejen tus registros reales, no una invención plausible.

Ejemplo práctico

Ejemplo: cuando un comercial pide a un asistente el estado de renovación de una cuenta, un sistema con grounding responde desde el campo del CRM con un enlace al registro, en lugar de inferir la respuesta solo a partir del nombre de la cuenta.

Qué evaluar antes de invertir

  • Pregunta si las respuestas pueden incluir citas o enlaces a la fuente y si puedes exigirlo en temas sensibles.
  • Prueba con una pregunta cuya respuesta no está en tus fuentes: ¿el sistema lo admite o produce una respuesta segura pero inventada?
  • Pregunta de qué fuentes puede tirar el sistema y si puedes excluir contenido web no verificado.

Limitaciones y decisiones

Contrapartida: el grounding limita lo que el asistente puede decir, así que las respuestas se vuelven más estrechas y a veces menos fluidas, y depende de que tus datos fuente estén completos y actualizados.

Unos datos de entrada malos siguen produciendo respuestas ancladas pero erróneas.

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