¿Qué son las alucinaciones de IA y cómo afectan a la generación de contenido y toma de decisiones?

La IA aplicada al marketing ha cambiado totalmente la forma con la que las marcas conectan e interactúan con la audiencia. Sin embargo, y a pesar de todo el trabajo que puede hacer una herramienta dotada de inteligencia artificial, la parte humana sigue siendo imprescindible, ya que este tipo de tecnología no está exenta de errores o sesgos, que es lo que se conoce como alucinaciones de IA. 

¿Qué son las alucinaciones de IA?

Aunque el término alucinación suele asociarse a una acción humana, ya que consiste en inventarse cosas, también puede darse en una herramienta dotada de IA. Sin embargo, la inteligencia artificial no miente o se inventa cosas de forma expresa como sí lo haría una persona, sino que genera un texto erróneo porque no dispone de datos suficientes. 

Definición y ejemplos prácticos

Las alucinaciones de IA son datos ofrecidos por el sistema que, aunque se presenten de una forma coherente, contienen información errónea. No se trata de un fallo en el software, sino de una respuesta que se ofrece porque el sistema no dispone de datos suficientes, porque hay sesgos en la información o a causa de la propia complejidad del lenguaje humano, que le ha llevado a hacer una interpretación incorrecta. 

Por ejemplo, un asistente virtual creado con IA podría generar una respuesta falsa para un cliente porque no ha extraído la información de la fuente correcta. Otro ejemplo sería el de un modelo de IA que se inventa la existencia de una herramienta de traducción porque, simplemente, le parece coherente y lógico que exista dentro de ese contexto de la conversación. De hecho, y como ejemplo real, ChatGPT respondió a una petición con que la coronación de Carlos III fue el 19 de mayo de 2023, cuando en realidad fue el 6 de mayo de 2023.

En ningún caso la IA da una información falsa de forma intencionada, pero sí que este tipo de errores pueden tener consecuencias negativas, de ahí que siempre deba verificarse todo.

Por qué ocurren en modelos como ChatGPT, Gemini o Claude

Cualquier modelo de IA, incluido ChatGPT, Gemini y Claude, entre otros; pueden tener alucinaciones porque no tienen una base de conocimiento integrada, sino que generan respuestas basándose en patrones y gracias a que han sido entrenados con grandes cantidades de texto. Esto significa que, si el entrenamiento se ha dado con datos incompletos o desactualizados, el modelo de IA puede inventarse la respuesta extrayendo patrones similares. También pueden darse las alucinaciones en IA por una falta de validación de los hechos, ya que este tipo de herramientas no verifica que la información obtenida sea correcta. O, incluso, puede que una pregunta o petición ambigua les lleve a una respuesta errónea.

Cómo afectan las alucinaciones de IA al marketing digital

No se puede confiar en la generación automática de contenido de una herramienta basada en IA. Todos los datos deben supervisarse para evitar la difusión de información errónea o engañosa, ya que los errores en modelos de lenguaje pueden afectar de forma negativa a las personas, profesionales o empresas que divulguen después dicha información.

Riesgos en generación de contenido y respuestas erróneas

Uno de los riesgos del uso de IA es que cuando esta se utiliza para generar contenido, ya sea para blogs, redes sociales o páginas web; o cuando se utiliza para generar respuestas automatizadas para clientes, una información incorrecta puede desinformar, lo que afectaría directamente a la credibilidad y confianza depositada en la marca. O, dicho de otra forma, transmitir mensajes erróneos sobre productos o servicios o dar respuestas incorrectas, aunque sea de forma no intencionada, puede dañar de forma significativa la imagen de marca. Además, si se comparten estadísticas falsas o se hacen afirmaciones erróneas, se puede llegar hasta errores legales o éticos, como la de darle la auditoría de un estudio a otra persona.

Impacto en SEO, comunicación de marca y confianza

Un contenido inventado por IA con errores también puede afectar al SEO, ya que es algo que los motores de búsqueda penalizan. Además, este tipo de errores también puede afectar a la imagen de marca, ya que puede generar confusión u ofender a la audiencia; o incluso generar desconfianza en el público. Por todo esto es fundamental supervisar y verificar los datos que ofrece una IA.

¿Se pueden evitar o minimizar las alucinaciones?

Aunque el tema de las alucinaciones pueda afectar a la confiabilidad de la IA, ya que estas no pueden evitarse ni eliminarse por completo, sí es posible reducirlas o, lo más importante, detectarlas con una correcta supervisión o un uso responsable de este tipo de tecnología.

Validación humana y supervisión

Una de las formas más efectivas de evitar o minimizar las alucinaciones de la IA es aplicando una revisión o validación humana antes de publicar o utilizar el contenido. Esto implica que expertos en el tema revisen toda la información generada por IA, comprobando datos, cifras, citas y fuentes; así como que comprueben que no hay incoherencias o falsas afirmaciones.

Integración con fuentes externas y RAG

También pueden utilizarse los sistemas RAG o Retrieval-Augmented Generation, que combina la generación de contenido con el análisis de datos de fuentes externas confiables. Es decir, se puede conectar la IA a una base de datos interna y a artículos o fuentes confiables para que genere un contenido preciso y con un porcentaje mínimo de riesgo de error.

Mejores prácticas en el uso de IA generativa

También hay algunas prácticas o consejos extra que pueden ayudar a utilizar la IA generativa de forma correcta y a reducir las alucinaciones, como formular las preguntas o instrucciones de forma clara, sin dar lugar a dobles sentidos o interpretaciones erróneas; actualizar los modelos de IA o complementarlos con datos actualizados; entrenar a los equipos de marketing sobre los diferentes tipos de IA y sus usos; y no confiar plenamente en el contenido generado por una herramienta de IA.

¿Qué implicaciones tienen para los equipos de marketing y data?

Las alucinaciones de IA no solo afectan al contenido, también a la forma en la que se llevan a cabo campañas de marketing o la forma en la que los equipos afrontan algunas acciones. Esto significa que, más allá de detectar posibles errores en la información, los equipos de marketing y data deben desarrollar nuevas habilidades.

Nuevos retos en gestión de calidad

Como agencia de inteligencia artificial que lleve a cabo acciones de marketing digital, la incorporación de una IA generativa implica verificar la totalidad del contenido, evaluar el rendimiento de la IA, tanto en temas de velocidad como de creatividad y precisión; y gestionar errores en tiempo real, sobre todo en canales de respuesta inmediata, como chatbots.

Transparencia, ética y responsabilidad en el uso de IA

Para que la confianza que deposita un usuario en la marca no se vea afectada, siempre deberá informarse que la interacción está siendo generada por una IA, así como también deberá evitarse la difusión de información errónea y asumir siempre la responsabilidad del contenido publicado. Todo esto significa que el equipo de marketing, más allá de saber utilizar una herramienta de IA, deberá conocer los aspectos legales, éticos y estratégicos que estén relacionados con la inteligencia artificial para no cometer errores que puedan dañar a la marca.