Descubrir sistemáticamente las alucinaciones KI: Por qué fallan los métodos de prueba tradicionales

Los modelos de lenguaje son maestros de la persuasión, incluso cuando mienten. Un agente de IA puede afirmar haber creado entradas en bases de datos que nunca existieron, o asegurar que realiza acciones que nunca inició. Para los equipos de producción, esta distinción entre errores reales y resultados inventados es crucial. No solo determina la resolución de problemas, sino también la confianza de los usuarios en el sistema.

El desafío principal: ¿Cómo detectar de manera fiable cuándo un modelo no solo falla, sino que además construye activamente información? Dmytro Kyiashko, desarrollador de software especializado en pruebas de sistemas de IA, ha reflexionado durante años sobre esta cuestión. Sus hallazgos muestran que el problema es más profundo de lo que inicialmente se pensaba.

La diferencia fundamental: error vs. invención

Los errores en software convencional siguen patrones previsibles. Una función rota devuelve un error. Una API mal configurada proporciona un código de estado HTTP y un mensaje de error informativo. El sistema indica que algo salió mal.

Los modelos de lenguaje fallan de otra manera, y de forma mucho más astuta. Nunca admiten que no saben. En cambio, proporcionan respuestas plausibles para tareas que no han realizado. Describen consultas a bases de datos que nunca ocurrieron. Confirman la ejecución de operaciones que solo existen en sus datos de entrenamiento.

“Cada agente de IA trabaja según instrucciones que los ingenieros prepararon", explica Kyiashko. “Sabemos exactamente qué capacidades tiene nuestro agente y cuáles no." Este conocimiento es la base para una distinción fundamental: si un agente entrenado para consultas a bases de datos falla silenciosamente, es un error. Pero si, en cambio, devuelve resultados detallados de consultas sin acceder a la base de datos, estamos ante una alucinación: el modelo ha inventado salidas plausibles basadas en patrones estadísticos.

Estrategias comprobadas para la validación

El principio central: verificación contra la verdad fundamental del sistema. Kyiashko utiliza varias pruebas para detectar alucinaciones de IA.

Pruebas negativas con control de acceso: Se solicita a un agente sin permisos de escritura en la base de datos que cree nuevos registros. La prueba verifica dos cosas: primero, que no aparecieron datos no autorizados en el sistema. Segundo, que el agente no confirmó falsamente el éxito.

Casos de prueba con datos del mundo real: El método más efectivo usa conversaciones reales con clientes. “Convierto el historial de la conversación en formato JSON y realizo mis pruebas con ello", informa Kyiashko. Cada interacción se convierte en un caso de prueba que analiza si los agentes hicieron afirmaciones que contradicen los registros del sistema. Este enfoque captura casos límite que las pruebas sintéticas pasan por alto, porque los usuarios reales crean condiciones que los desarrolladores nunca preverían.

Dos niveles complementarios de evaluación:

Los evaluadores basados en código realizan verificaciones objetivas. Validan estructuras de análisis, validez de JSON, sintaxis SQL, todo lo que puede verificarse de forma binaria.

Los evaluadores de LLM como Juez entran en juego cuando importan las sutilezas: ¿Fue el tono apropiado? ¿Fue la síntesis precisa? ¿Fue la respuesta útil? Para este método, Kyiashko usa LangGraph. Los marcos de prueba efectivos emplean ambos métodos en paralelo, ya que ninguno funciona por sí solo.

Por qué las habilidades clásicas de QA no se transfieren

Los ingenieros de calidad experimentados encuentran límites al probar sistemas de IA. Las suposiciones que funcionan en la garantía de calidad de software tradicional no se pueden transferir tal cual.

“En QA tradicional conocemos el formato exacto de salida, la estructura precisa de los datos de entrada y salida", dice Kyiashko. “Al probar sistemas de IA, eso no existe." La entrada es un prompt, y las variaciones en cómo los usuarios formulan sus solicitudes son prácticamente ilimitadas.

Esto requiere un cambio de paradigma fundamental: análisis continuo de errores. Significa monitorear regularmente cómo reaccionan los agentes ante solicitudes reales, identificar dónde inventan información y actualizar continuamente los conjuntos de pruebas.

El reto se ve agravado por la cantidad de instrucciones. Los sistemas de IA modernos requieren prompts extensos que definen comportamiento, límites y reglas de contexto. Cada instrucción puede interactuar de manera inesperada con otras. “Uno de los mayores problemas es la enorme cantidad de instrucciones que hay que actualizar y volver a probar constantemente", observa Kyiashko.

La brecha de conocimiento es significativa. La mayoría de los ingenieros carecen de una comprensión estructurada de métricas apropiadas, preparación efectiva de conjuntos de datos o métodos confiables para validar salidas variables.

La verdad oculta: probar es más caro que desarrollar

Aquí yace una verdad incómoda: “Desarrollar un agente de IA no es difícil", observa Kyiashko. “La automatización de las pruebas para ese agente es el verdadero desafío."

Según su experiencia, se dedica mucho más tiempo a probar y optimizar sistemas de IA que a crearlos. Esta realidad requiere un cambio de mentalidad en la planificación de personal y asignación de recursos.

De la teoría a la práctica: ciclos de lanzamiento confiables

Las alucinaciones erosionan la confianza más rápido que los errores tradicionales. Un bug funcional frustra a los usuarios. Un agente que afirma falsamente información con confianza destruye la credibilidad de forma duradera.

Con la metodología de pruebas de Kyiashko, es posible realizar lanzamientos semanales confiables. La validación automatizada detecta regresiones antes del despliegue. Los sistemas entrenados con datos reales manejan la mayoría de las solicitudes de clientes correctamente. Las iteraciones semanales permiten mejoras rápidas: nuevas funciones, respuestas refinadas, dominios ampliados, todo controlado y validado.

La necesidad industrial

El mundo ha reconocido hace tiempo el potencial de la IA generativa. No hay vuelta atrás. Cada día surgen startups con IA en su núcleo. Las empresas establecidas integran inteligencia en sus productos principales.

“Hoy debemos entender cómo funcionan los modelos de lenguaje, cómo se construyen los agentes de IA, cómo se prueban y cómo automatizar las verificaciones", argumenta Kyiashko. La ingeniería de prompts se convierte en una habilidad básica para los ingenieros de calidad. Las pruebas de datos y la validación dinámica de datos siguen. Estas deberían ser competencias estándar para los ingenieros de pruebas.

Los patrones que Kyiashko observa en la industria — a través de evaluaciones técnicas, valoraciones de startups y foros especializados — muestran un panorama claro: los equipos en todo el mundo enfrentan los mismos problemas. Los desafíos de validación que hace años solo resolvían pioneros en entornos de producción ahora se vuelven asuntos universales, a medida que se escala el uso de IA.

Un marco de pruebas diversificado

La metodología de Kyiashko aborda principios de evaluación, conversaciones multi-turno y métricas para diferentes tipos de errores. El concepto central: diversificación.

La validación a nivel de código detecta errores estructurales. La evaluación con LLM como Juez mide efectividad y precisión según la versión del modelo. El análisis manual de errores identifica patrones que las pruebas automatizadas pasan por alto. Las pruebas RAG verifican si los agentes utilizan el contexto proporcionado o inventan detalles.

“Nuestro marco se basa en un enfoque versátil para probar sistemas de IA — combinando cobertura a nivel de código, evaluadores con LLM como Juez, análisis manual de errores y evaluación de generación aumentada por recuperación", explica Kyiashko. Múltiples métodos de validación que trabajan en conjunto capturan diferentes tipos de alucinaciones que un solo método podría pasar por alto.

Lo que viene después

El campo define mejores prácticas en tiempo real. Más empresas adoptan IA generativa. Más modelos toman decisiones autónomas. Cuanto más potentes sean los sistemas, más plausibles serán sus alucinaciones.

Esto no es motivo para el pesimismo. Las pruebas sistemáticas detectan invenciones antes de que lleguen a los usuarios. No se trata de perfección: los modelos siempre tendrán casos límite. Se trata de detectar y prevenir sistemáticamente las invenciones para que no lleguen a producción.

Las técnicas funcionan cuando se aplican correctamente. Lo que falta es una comprensión generalizada de cómo implementarlas en entornos de producción, donde la fiabilidad es crítica.

Dmytro Kyiashko es desarrollador de software en pruebas, especializado en pruebas de sistemas de IA, con experiencia en la creación de marcos de prueba para IA conversacional y agentes autónomos, además de conocimientos en desafíos de fiabilidad y validación de sistemas de IA multimodales.