Las herramientas de Inteligencia Artificial generativa (ChatGPT, Midjourney, DALL·E…) pueden acelerar tareas habituales en una ONG: redactar borradores, resumir documentos o proponer ideas de campaña. El problema llega cuando la IA “alucina”: genera contenido que parece correcto, pero es falso o sin base. No es un error puntual; es parte de cómo funcionan estos modelos: rellenan huecos con la salida estadísticamente más probable, no con la verdad.
¿Por qué la Inteligencia Artificial generativa "alucina"?
Las alucinaciones no son el resultado de un fallo malicioso, sino de la naturaleza misma de cómo funcionan estos modelos. Aquí tienes algunas de las razones principales:
- Datos de entrenamiento imperfectos o sesgados: si los datos de origen están desactualizados o contienen errores, la IA puede replicarlos.
- Ventana de contexto limitada: si la petición supera lo que la IA “tiene a la vista”, inventa para completar la respuesta.
- Predicción, no comprensión: optimiza la probabilidad de la siguiente palabra; la salida más probable no siempre es correcta.
- Sin conocimiento del mundo: no distingue intrínsecamente entre hecho y opinión; solo asocia patrones de texto.
Consecuencias de las alucinaciones de la IA
Las alucinaciones pueden tener implicaciones importantes, especialmente en campos donde la precisión es tan importante como en el ámbito legal o médico, un error o una invención del modelo podría llevar a decisiones incorrectas o peligrosas. En el sector informativo, podría propagar desinformación o fake news.
¿Y para el Tercer Sector? Hemos identificado algunos riesgos específicos de las alucinaciones de la Inteligencia Artificial para el Tercer Sector:
- Subvenciones y convocatorias: puede inventar requisitos, fechas o criterios de evaluación. Un error aquí quema tiempo y opciones de financiación.
- Cumplimiento y legal: puede citar normativas inexistentes o versiones obsoletas (protección de datos, contratación pública, fiscalidad del mecenazgo).
- Impacto y métricas: puede atribuir metodologías o resultados sin fuente, afectando informes a patronatos o financiadores.
- Comunicación y reputación: una cifra o contexto inventado en web, mailing o redes puede erosionar confianza en minutos.
- Inclusión y sesgos: si no se revisa, puede reproducir estereotipos en imágenes o textos, especialmente en colectivos vulnerables.
Cómo mitigar los efectos de las alucinaciones de la Inteligencia Artificial generativa en el día a día de una entidad sin ánimo de lucro
Te facilitamos un listado de acciones imprescindibles para poder evitar errores debido a las alucionaciones de la IA:
- Verificación sistemática: contrasta datos clave con fuentes oficiales (BOE, portales de convocatorias, webs institucionales).
- Relleno de contexto: aporta a la IA datos internos (políticas, cifras, estilos) en la propia petición para reducir invenciones.
- Fuentes citables: pide siempre referencias o enlaces verificables; si no puede darlos, trátalo como borrador, no como hecho.
- Especialización: usa modelos o plantillas enfocadas a tu área (por ejemplo, subvenciones de tu comunidad autónoma) y actualízalas.
- Flujos “human-in-the-loop”: la IA propone; una persona valida antes de publicar o enviar.
- Versionado y control de cambios: registra qué texto proviene de IA y quién lo revisó, para trazabilidad.
Sabemos que la IA es una herramienta poderosa, pero como cualquier otra, requiere de supervisión y juicio crítico. Las alucinaciones IA no son un error fatal, sino una característica intrínseca de la tecnología actual. Entender su origen y sus limitaciones es el primer paso para utilizarlas de manera responsable y segura.