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Glosario / Guía para elegir e implementar

Mitigación de alucinaciones

La mitigación de alucinaciones es el conjunto de tácticas que previenen o contienen las afirmaciones inventadas por la IA antes de que causen daño, y va más allá de la detección, que solo identifica errores después.

Las medidas prácticas incluyen restringir qué fuentes puede usar el modelo, limitar las salidas a plantillas o redacciones aprobadas, exigir citas, bloquear la generación de campos de alto riesgo y derivar salidas dudosas a humanos.

Ejemplo práctico

Ejemplo: a un agente que redacta correos de renovación se le prohíbe generar precios o fechas; esos campos se toman directamente del CRM, y cualquier frase que el modelo marque con baja confianza se sustituye por un marcador neutro para revisión del comercial.

Qué evaluar antes de invertir

  • Pregunta qué controles concretos aplica el proveedor —restricción de fuentes, límites de salida, umbrales de confianza— y dónde se configura cada uno.
  • Prueba si el sistema puede generar afirmaciones sobre datos que nunca aportaste, como precios de competidores o logos de clientes.
  • Pregunta cómo interactúa la mitigación con la revisión humana: ¿las salidas de baja confianza se bloquean, se reescriben o solo se marcan?

Limitaciones y decisiones

Contrapartida: cada capa de mitigación reduce lo que el agente puede hacer y añade latencia o carga de revisión.

Restringir en exceso puede volver las salidas tan genéricas que pierden valor, así que los controles deben ajustarse al riesgo de cada caso de uso.

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