El crecimiento de la Inteligencia Artificial, además de revolucionar la forma en la que nos conectamos con la tecnología, va acompañado de la necesidad de continuar su desarrollo y capacitación de equipos para garantizar que su uso sea efectivo. 

De lo contrario, es posible que al aplicar un modelo de lenguaje nos encontremos con lo que se denomina “alucinaciones”: respuestas que a simple vista pueden ser correctas, pero que no se condicen con la realidad o están fuera de contexto. Por ejemplo, algunos LLMs a los que se suele recurrir pueden arrojar información que a primera mano podemos tomar como veraz, pero que al corroborar nos encontramos con que está desactualizada.

Este tipo de situaciones se produce porque los modelos de IA están diseñados para predecir la palabra o frase más probable basada en patrones aprendidos de datos, en lugar de verificar la veracidad de la información generada. Para las organizaciones, es fundamental detectarlo y evitarlo dentro de sus equipos y/o con sus asesores, ya que podrían tener un impacto negativo en la relación con el cliente y los canales de atención.

¿Cuál es el impacto de las alucinaciones en las dinámicas con el cliente? 

• Desinformación: Las alucinaciones pueden llevar a que la IA proporcione información incorrecta o engañosa a los clientes. Esto puede resultar en confusión, decisiones erróneas o pérdida de confianza en la tecnología.
• Impacto en la reputación: Si una empresa utiliza un sistema de IA que regularmente proporciona información incorrecta, su reputación puede verse seriamente afectada. Los clientes pueden percibir a la empresa como poco confiable o incompetente.
• Mala experiencia del Usuario: Los clientes esperan recibir respuestas precisas y útiles. Las alucinaciones pueden frustrar a los usuarios y reducir la efectividad de las interacciones automatizadas. 
• Problemas legales: En sectores como la salud, finanzas o servicios legales, las alucinaciones pueden generar riesgos legales si la IA ofrece asesoramiento incorrecto que lleva a decisiones perjudiciales.

La implementación y seguimiento de la evolución de los LLMs por profesionales con expertise en desarrollo de IA puede contribuir a crear experiencias seguras y efectivas con el cliente. En este sentido, hay ciertas recomendaciones para un rendimiento efectivo:

• Sistemas de verificación y validación: Implementar mecanismos que verifiquen la información generada por la IA antes de presentarla al usuario.
• Entrenamiento con datos de alta calidad: Asegurarse de que los modelos se entrenen con datos bien estructurados, verificados y representativos de la realidad. 
• Uso de modelos híbridos: Combinar la IA generativa con sistemas de recuperación de información que proporcionen datos actualizados y precisos. 
• Instrucciones y restricciones claras: Configurar el modelo con instrucciones más específicas sobre cómo responder, limitando su capacidad para generar contenido no factible. 
• Monitoreo y ajuste continuo: Implementar un sistema de monitoreo continuo para detectar y corregir alucinaciones en tiempo real.
• Transparencia y avisos a los usuarios: Informar a los usuarios que la IA puede generar respuestas incorrectas y proporcionarles medios para verificar la información o solicitar ayuda adicional. 

Las alucinaciones en IA son uno de los desafíos a considerar en tu estrategia de IA, para generar soluciones de alta precisión y confiabilidad. Mediante una combinación de estrategias de verificación, monitoreo y transparencia es posible mitigar su impacto y mejorar la efectividad de las soluciones de interacción con clientes.