Sistemas KI en la producción: Cómo detectar y prevenir sistemáticamente las alucinaciones

Los modelos de lenguaje no son solo programas defectuosos: inventan hechos con absoluta seguridad. Un Agente de IA podría asegurar que ha creado conjuntos de datos que ni siquiera existen, o afirmar haber realizado operaciones que nunca tuvieron lugar. Esta distinción fundamental entre error y confabulación determina cómo los equipos de producción garantizan la fiabilidad de sus sistemas de IA. Dmytro Kyiashko, especializado en la validación de sistemas inteligentes, se ha dedicado a una cuestión crítica: ¿cómo se puede demostrar sistemáticamente cuándo un modelo distorsiona la verdad?

Por qué la detección de errores tradicional en IA fracasa

El software convencional indica estados erróneos. Una función dañada lanza una excepción. Una interfaz mal configurada proporciona códigos de error estandarizados con mensajes informativos que muestran inmediatamente qué falló.

Los modelos generativos actúan de manera completamente diferente. Confirman la finalización de tareas que nunca iniciaron. Citan consultas a bases de datos que nunca ejecutaron. Describen procesos que solo existen en sus datos de entrenamiento. Las respuestas parecen plausibles. El contenido es ficticio. Esta forma de confabulación escapa a la gestión clásica de errores.

“Cada Agente de IA sigue instrucciones diseñadas por ingenieros", explica Kyiashko. “Sabemos exactamente qué funciones tiene nuestro agente y cuáles no." Este conocimiento se convierte en la base de la distinción. Si un agente, entrenado en consultas a bases de datos, falla en silencio, hay un error. Pero si, en cambio, devuelve resultados detallados sin haber consultado nunca la base de datos, se trata de una alucinación. El modelo construyó salidas probables basándose en patrones de entrenamiento.

Dos métodos complementarios de evaluación

Kyiashko emplea dos enfoques de validación diferentes y complementarios.

Evaluadores basados en código realizan la revisión objetiva. “Los evaluadores de código funcionan de manera óptima cuando los errores son objetivamente definibles y se pueden verificar mediante reglas. Por ejemplo, la comprobación de estructura JSON, sintaxis SQL o integridad del formato de datos", dice Kyiashko. Este método detecta problemas estructurales con precisión.

Pero algunos errores resisten la clasificación binaria. ¿Fue apropiado el tono? ¿Incluyó el resumen todos los puntos esenciales? ¿La respuesta proporciona ayuda real? Para estos casos, se emplean evaluadores LLM como Juez. “Se usan cuando el error requiere interpretación o matices que la lógica de código pura no puede captar." Para ello, Kyiashko utiliza LangGraph como marco de trabajo.

Ninguno de los enfoques funciona de forma aislada. Los sistemas de validación robustos combinan ambos métodos y capturan diferentes tipos de alucinaciones que un solo método pasaría por alto.

Validación contra la realidad objetiva

El enfoque de Kyiashko se centra en la verificación contra el estado actual del sistema. Si un agente afirma haber creado conjuntos de datos, la prueba verifica si estos conjuntos existen realmente. La afirmación del agente es irrelevante si el estado objetivo la refuta.

“Utilizo diferentes formas de pruebas negativas — pruebas unitarias y de integración — para detectar alucinaciones en LLM", explica. Estas pruebas solicitan acciones que no están permitidas al agente y verifican si, por error, el agente indica éxito y el estado del sistema no ha cambiado.

Una técnica prueba contra limitaciones conocidas. Se pide a un agente sin permisos de escritura en la base de datos que genere nuevas entradas. La prueba valida que no se hayan creado datos no autorizados y que la respuesta no afirme éxito.

El método más efectivo usa datos de producción reales. “Tomo conversaciones históricas con clientes, las convierto en formato JSON y ejecuto mis pruebas con ese archivo." Cada conversación se convierte en un caso de prueba que verifica si el agente hizo afirmaciones que contradicen los registros del sistema. Este método detecta escenarios que las pruebas artificiales pasan por alto. Los usuarios reales crean condiciones límite que revelan errores ocultos. Los registros de producción muestran dónde los modelos alucinan bajo carga real.

Pruebas RAG: cuando el agente debería inventar en lugar de investigar

Un tipo específico de prueba evalúa Retrieval-Augmented Generation (RAG). Kyiashko verifica si los agentes usan el contexto proporcionado en lugar de inventar detalles. La prueba plantea una pregunta para la cual el contexto relevante está disponible y comprueba si el agente realmente extrajo información de ese contexto o, en cambio, alucinó.

Esto es especialmente crítico en sistemas que trabajan con fuentes de datos externas. Cuando un agente afirma que “el documento X contiene”, sin verificarlo, se trata de una alucinación clásica de RAG. La prueba de Kyiashko revisa posteriormente el documento y detecta la desviación, similar a cómo se eliminarían marcas de agua ocultas o manipuladas para verificar la autenticidad: primero asegurar la integridad, luego confiar en la fiabilidad.

La brecha de conocimiento en Ingeniería de Calidad

Ingenieros de QA experimentados enfrentan dificultades cuando prueban sistemas de IA por primera vez. Sus supuestos probados no se pueden transferir.

“En QA clásico, conocemos exactamente el formato de respuesta, los formatos de entrada y salida", explica Kyiashko. “Al probar sistemas de IA, nada de eso existe." La entrada es un prompt, y las variaciones en cómo los usuarios formulan solicitudes son prácticamente ilimitadas. Esto requiere una supervisión continua.

Kyiashko llama a esto “análisis continuo de errores”: revisión periódica de las respuestas del agente en interacción con usuarios reales, identificación de información inventada y expansión de las suites de pruebas en consecuencia.

La complejidad aumenta con la cantidad de instrucciones. Los sistemas de IA necesitan prompts extensos que definan comportamiento y límites. Cada instrucción puede interactuar de forma impredecible con otras. “Uno de los grandes problemas en los sistemas de IA es la enorme cantidad de instrucciones que deben actualizarse y probarse constantemente", observa.

La brecha de conocimiento es significativa. La mayoría de los equipos carecen de métricas claras, preparación efectiva de conjuntos de datos o métodos confiables de validación de salidas que varían en cada ejecución. “Construir un Agente de IA es relativamente sencillo", dice Kyiashko. “Automatizar las pruebas de ese agente es el verdadero desafío. Según mis observaciones, se dedica más tiempo a probar y optimizar que a desarrollar."

Infraestructura práctica de pruebas para escalabilidad

La metodología de Kyiashko integra principios de evaluación, evaluaciones de diálogo multi-turno y métricas para diferentes tipos de alucinaciones. El concepto central: cobertura diversificada de pruebas.

La validación a nivel de código detecta errores estructurales. La evaluación LLM como Juez permite valorar efectividad y precisión, dependiendo de la versión del modelo utilizada. El análisis manual de errores identifica patrones generales. Las pruebas RAG verifican si los agentes usan el contexto proporcionado en lugar de inventar detalles.

“El marco se basa en un enfoque de prueba diversificado. Utilizamos cobertura a nivel de código, evaluadores LLM como Juez, análisis manual de errores y evaluaciones RAG." Múltiples métodos de validación colaboran para detectar patrones de alucinación que enfoques aislados pasarían por alto.

De lanzamientos semanales a mejora continua

Las alucinaciones socavan la confianza más rápido que los errores técnicos. Una función defectuosa frustra a los usuarios. Un agente que afirma falsamente información crea una pérdida de credibilidad duradera.

La metodología de Kyiashko permite lanzamientos semanales confiables. La validación automatizada detecta regresiones antes del despliegue. Los sistemas entrenados con datos reales manejan correctamente la mayoría de las consultas de clientes.

La iteración semanal impulsa ventajas competitivas. Los sistemas de IA mejoran con nuevas funciones, respuestas refinadas y expansión a nuevas áreas. Cada iteración se prueba. Cada lanzamiento se valida.

El cambio en Ingeniería de Calidad

Las empresas integran IA a diario. “El mundo ya ha visto los beneficios, así que no hay vuelta atrás", argumenta Kyiashko. La adopción de IA se acelera en todos los sectores: más startups surgen, las empresas establecidas integran inteligencia en productos clave.

Al desarrollar sistemas de IA, los ingenieros deben entender cómo probarlos. “Hoy en día, debemos saber cómo funcionan los LLM, cómo se construyen los Agentes de IA, cómo se prueban y cómo automatizar esas verificaciones."

El Prompt Engineering se convierte en competencia básica de los Ingenieros de Calidad. Las pruebas de datos y la validación dinámica siguen esa tendencia. “Deberían ser habilidades fundamentales ya."

Los patrones que Kyiashko observa en la industria — a través de la revisión de artículos de investigación en IA y evaluación de arquitecturas de startups — confirman este cambio. Surgen problemas idénticos en todas partes. Los desafíos de validación que resolvió hace años en producción ahora se vuelven requisitos universales, a medida que las implementaciones de IA escalan.

Lo que depara el futuro

El campo define mejores prácticas mediante errores en producción y mejoras iterativas en tiempo real. Más empresas usan IA generativa. Más modelos toman decisiones autónomas. Los sistemas son más potentes, lo que hace que las alucinaciones sean más plausibles.

Pero las pruebas sistemáticas detectan invenciones antes de que los usuarios las encuentren. La detección de alucinaciones no busca la perfección: los modelos siempre tendrán casos límite donde inventen. Se trata de identificar y prevenir sistemáticamente esas invenciones para que no lleguen a producción.

Las técnicas funcionan si se aplican correctamente. Lo que falta es una comprensión generalizada de cómo implementarlas en entornos productivos, donde la fiabilidad es crucial.

Sobre el autor: Dmytro Kyiashko es Desarrollador de Software en Pruebas, especializado en pruebas de sistemas de IA. Ha desarrollado marcos de prueba para IA conversacional y agentes autónomos, y estudia los desafíos de fiabilidad y validación en sistemas de IA multimodales.