¿La IA miente? Una ejecutiva de Red Hat revela el fallo que amenaza a todas las compañías

Victoria Martínez Suárez, gerente de Desarrollo de Negocios de IA en Red Hat LATAM, explica en una entrevista que las alucinaciones de la IA no son un error puntual, sino parte del propio mecanismo de los modelos generativos. La experta ha identificado tres obstáculos principales: el coste de operación, la privacidad de los datos y las alucinaciones de la IA y sus sesgos.

Herramientas como ChatGPT o Gemini funcionan bien en pruebas pequeñas, pero el coste por uso crece con cada petición y cada usuario. Lo que ayer era asumible para diez personas, mañana se vuelve inasumible para mil. Por eso muchas pruebas piloto triunfan y, al escalar, se paran en seco. Aquí es donde empiezan a pesar los números y los límites técnicos.

La privacidad es el segundo muro, más alto en Latinoamérica. Necesitas controlar dónde viven tus datos, y la mayoría de modelos operan en servidores externos. En varios países, la normativa exige que la información permanezca en territorio nacional. Salvo excepciones como los centros de datos de Amazon y Microsoft en Chile, tus datos suelen viajar fuera, y cumplir la ley se complica.

Si no sabes cómo llega un modelo a su respuesta, no sabes cuándo se ha inventado algo. Las alucinaciones de la IA pueden pasar desapercibidas si el sistema no deja rastro de su “razonamiento”. Red Hat impulsa la “cadena de pensamiento”, una técnica que desglosa, paso a paso, el proceso seguido. Es vital en biología, química y otros ámbitos regulados.

Ese rigor no es opcional en proyectos como VitalOcean, centrado en proteger áreas marinas. Ahí, la trazabilidad de cada decisión evita daños reales y permite auditar el sistema. Te afecta aunque no trabajes en ciencia: si el modelo justifica su respuesta, tú puedes validarla, corregirla y enseñar mejor al sistema para que no repita una alucinación de la IA.

La arquitectura también marca diferencias. Red Hat apuesta por modelos pequeños, especializados y abiertos, en vez de grandes modelos genéricos. Con esta estrategia, vas a poder asignar tareas concretas a un agente legal, otro contable y otro científico, y actualizar cada pieza sin tocar el resto. Ganas control de errores, reduces el coste computacional y mejoras la privacidad.

La apertura importa por un motivo claro: sabes con qué datos se entrenó el sistema. Esa transparencia permite detectar sesgos y corregirlos, y genera confianza para auditorías internas y regulatorias. Aquí, una sola palabra pesa mucho: Red Hat. Su enfoque “caja blanca” facilita la rendición de cuentas y limita las alucinaciones de la IA en producción.

Para vigilar el comportamiento, Red Hat usa “Guardianes”, sistemas que monitorizan respuestas y comportamientos indeseados. Uno está entrenado específicamente en ética siguiendo métricas de UNESCO y OCDE. Evalúa si el modelo actúa de forma ética, útil, honesta o peligrosa. Si detecta un desvío, lanza una alerta o deriva a revisión humana. La supervisión humana no se pierde, se refuerza.

Estos Guardianes miden sesgo, empatía y coherencia en casos reales. No es cosmética. Es la forma práctica de mantener el control antes de que una alucinación de la IA llegue a un cliente o a un informe crítico. Como resume Martínez Suárez: “Las alucinaciones son parte inherente de la tecnología y hay que gestionarlas”.

Hay otro frente que no conviene olvidar: la seguridad. La IA también impulsa herramientas de ciberataque. Necesitas controlar tu infraestructura, evitar conexiones directas entre modelos y fuentes internas, y apoyarte en protocolos seguros como MCP y Agent-to-Agent. Con todo, una arquitectura híbrida y responsable, que combine componentes open source y servicios externos, ayuda a cerrar puertas sin frenar la innovación.

Cómo detectar y reducir alucinaciones de la IA en empresas en 2025

Si lo llevas a la práctica, vas a poder bajar riesgos sin frenar proyectos. Empieza por lo esencial y mide temprano, no al final del despliegue.

1. Define casos de uso y umbrales: qué es aceptable y qué no, con revisión humana obligatoria.
2. Activa Guardianes: evalúan ética, sesgo y coherencia y escalan incidencias a personas.
3. Elige modelos pequeños y abiertos, con datos locales y trazabilidad tipo “cadena de pensamiento”.

Modelos pequeños y abiertos: menos coste y más control

Un conjunto de modelos especializados suele equivocarse menos que un único modelo gigante. Cada pieza aprende su tarea y se audita mejor. Sabes qué actualizar, qué medir y cómo aislar errores. Y si una respuesta parece sospechosa, el historial de razonamiento te permite detectar una alucinación de la IA sin frenar toda la operación.

Mira también el calendario. Según Martínez Suárez, 2025 y 2026 marcarán la madurez de los agentes inteligentes en las empresas. El rol humano no desaparece. La tendencia es a una inteligencia aumentada: los agentes automatizan tareas repetitivas y tú decides el cierre. Esa combinación reduce costes y, a la vez, contiene las alucinaciones de la IA.

La inteligencia artificial ya forma parte de tu vida cotidiana. Si eliges modelos abiertos y especializados, integras Guardianes y refuerzas la trazabilidad, vas a poder aprovechar su valor sin ceder el timón. Con todo, el equilibrio se construye cada día: menos opacidad, más control y menos alucinaciones de la IA en los procesos que sostienen tu negocio.