Uno de los desafíos más relevantes de la inteligencia artificial actual es la tendencia a "alucinar" respuestas convincentes pero falsas cuando no dispone de información suficiente.
En lugar de admitir que no sabe, muchas veces completa los vacíos con frases plausibles, un hecho que supone distintos tipos de riesgos en ámbitos empresariales y organizacionales.
Para enfrentar este problema surge el enfoque RAG (Retrieval-Augmented Generation), que cambia la dinámica de uso de la IA.
En vez de basarse únicamente en patrones estadísticos aprendidos de internet, el sistema consulta fuentes específicas provistas por la organización —como archivos, contratos, reportes o bases de conocimiento— y responde únicamente en base a esa evidencia.
El proceso se estructura en tres etapas: recuperación, razonamiento y generación. La recuperación es la más crítica, ya que define la información disponible para el modelo en esa interacción.
Este método introduce un cambio fundamental: la capacidad de la IA de poner límites. Si no encuentra evidencia sobre un tema, debe responder que no tiene información suficiente en lugar de inventar.
Según el AI Hallucination Rate Benchmarks 2026, las herramientas basadas en RAG reducen las alucinaciones entre un 50% y un 80% en consultas fácticas cuando la recuperación es de alta calidad.
La diferencia con los modelos tradicionales es que estos no solo se equivocan, sino que lo hacen con seguridad, lo que dificulta detectar cuándo están inventando.
RAG busca revertir esa dinámica obligando a fundamentar cada respuesta en evidencia concreta. De este modo, la IA se vuelve más honesta y transparente, mostrando incluso su ignorancia cuando corresponde.
*Por Francisco Larez, VP de Progress para América Latina y el Caribe.