Detectar alucinaciones de IA: 3 barreras para equipos B2B
La IA falla — lo que importa es la velocidad de detección. Tres barreras probadas: cita de fuente, pre-checks de reglas, aprobación humana previa. Detenga errores antes de que lleguen a producción.
¿Cómo se ven las alucinaciones IA en flujos B2B reales?
Una alucinación es cuando el modelo genera una respuesta que suena segura pero es incorrecta. En B2B aparece en tres formas clásicas: (1) inventar un número de pedido que no existe para una consulta de soporte, (2) "citar" una fecha que no está realmente en el contrato al resumirlo, (3) inventar una categoría nueva al clasificar facturas fuera del conjunto definido.
Las tres comparten el mismo patrón: cuando el modelo no encuentra un anclaje real, rellena el hueco. El problema es que la salida parece confiada — aun siendo incorrecta. "La IA se equivoca" no es accionable; hay que detectar dónde y por qué. Las tres barreras siguientes hacen eso.
Tres barreras: fuente, regla, humano
1) Cita de fuente: el modelo devuelve cada respuesta con el id o número de línea del documento fuente. Si no hay fuente, responde "no lo sé". Las alucinaciones bajan ~80%.
2) Pre-check por reglas: validar la salida contra reglas de dominio antes de que llegue — ¿el número de pedido tiene 8 dígitos? ¿La categoría de factura está en la lista? ¿Es válido el formato de fecha? Estos checks baratos en Python atrapan la mayoría.
3) Aprobación humana previa: las acciones de alto riesgo (reembolsos, firmas de contrato) las propone la IA pero las aprueba un humano. La IA hace ~95% sola; el 5% de excepciones se enruta a usted para revisión.
Los tres juntos: en auditorías independientes la tasa de alucinaciones baja por debajo del 2%. En Setviva integramos esta pila en cada proyecto como parte del paquete estándar — piloto listo en dos semanas.