Alucinación en LLMs

También conocido como: LLM Hallucination, AI Hallucination, Confabulation, Fabrication

Fenómeno donde un LLM genera información falsa pero presentada con alta confianza, como si fuera un hecho real.

La Alucinación (Hallucination) en LLMs es el fenómeno por el cual un modelo de lenguaje genera información factualmente incorrecta, fabricada o sin base real, pero la presenta con un tono de certeza y coherencia que la hace difícil de detectar sin verificación externa.

En el contexto de investigación de mercados, las alucinaciones representan un riesgo severo: un LLM podría inventar estadísticas de mercado, citar estudios que no existen, fabricar respuestas de consumidores en paneles sintéticos, o generar insights inconsistentes con los datos reales de la encuesta.

Las principales estrategias para mitigar alucinaciones en aplicaciones de research: (1) sistemas RAG que anclan las respuestas del modelo en datos reales; (2) prompts que instruyen al modelo a citar su fuente o admitir incertidumbre; (3) validación humana de todos los outputs críticos; (4) herramientas de detección de alucinaciones como groundedness checkers.

En Atlantia, todos los insights generados con IA pasan por revisión de expertos antes de ser entregados al cliente.