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Cuando pensamos en asistentes conversacionales por voz, es fácil imaginar una inteligencia artificial infalible: un sistema que nunca titubea, siempre tiene la información a mano y responde con precisión científica a cada consulta, sea la que sea. La realidad, sin embargo, es mucho más matizada —y, en ocasiones, inquietante— especialmente cuando la conversación se produce en un entorno tan complejo como una llamada telefónica.

Más allá de la ilusión de certeza

La IA generativa, y en concreto los modelos de lenguaje (LLMs), han supuesto una revolución en la automatización de la atención al cliente. Pero hay una verdad incómoda: estos sistemas han sido entrenados para tener respuesta para todo, no necesariamente para decir siempre la verdad. Esto se traduce en lo que los expertos denominan “alucinaciones”: el modelo responde con información que parece plausible, pero es inventada, errónea o, simplemente, incoherente. No es que la IA intente engañar; es que su única misión es continuar la conversación de la forma más natural posible, aunque eso suponga “rellenar” huecos con datos que nunca existieron. Pensemos en un agente telefónico de IA atendiendo a un cliente que pregunta por los requisitos para cancelar un servicio bancario. Si el modelo no dispone de información actualizada, intentará deducir o inventar una respuesta para no dejar al usuario sin contestación. El resultado puede ir desde una inexactitud menor hasta un error que cause una reclamación o, peor aún, una violación de normativas internas.

¿Por qué no basta con pedirle a la IA que “no alucine”?

Uno de los enfoques más intuitivos —y extendidos— para mitigar los riesgos de las alucinaciones es introducir reglas explícitas en los prompts: “No respondas si no tienes la información”, “No inventes datos”, “Reconoce cuando no sepas la respuesta”. Sin embargo, en la práctica, estas instrucciones genéricas son solo un parche, no una solución definitiva.

La razón es técnica y fundamental:

• Los modelos de lenguaje no “saben” lo que saben. No tienen un conocimiento explícito de sus límites, solo predicen la siguiente palabra o frase basándose en patrones estadísticos presentes en los datos con los que fueron entrenados.

• Incluso si la instrucción es clara, el modelo puede interpretarla de forma ambigua o parcial, sobre todo si detecta señales contradictorias en el contexto o si el prompt anterior sugiere que debe “intentar ayudar” cueste lo que cueste.

• Además, los LLMs no tienen acceso a fuentes externas de verificación en tiempo real (a menos que se les dote explícitamente de esa capacidad), por lo que no pueden comprobar si un dato que generan es real o inventado. Lo más habitual es que “rellenen” el vacío con lo que consideran más probable o útil según su entrenamiento.

Incluso las versiones más avanzadas de IA pueden “alucinar” en tareas simples, como reconocer no saber algo, porque esa conducta no se deriva de una comprensión genuina de la ignorancia, sino de ejemplos previos de frases como “no lo sé” aprendidas en el corpus.

Por tanto, las reglas genéricas ayudan, pero no garantizan nada. La única forma robusta de evitar alucinaciones peligrosas es combinar la IA con controles externos: verificación de respuestas, límites estrictos a la información disponible, y sistemas de validación fuera del propio modelo.

La potencia de la IA convertida en vulnerabilidad

Sin embargo, uno de los mayores peligros de la inteligencia artificial conversacional no es tanto su capacidad de error, sino la sensación de seguridad y competencia que proyecta. La fluidez y naturalidad con la que los LLMs responden puede hacernos olvidar que, en realidad, no entienden ni el contexto ni las consecuencias de sus palabras. Esta ilusión de inteligencia nos lleva a cometer el error —cada vez más común— de delegar en la IA tareas delicadas, como la verificación de interlocutores antes de autorizar operaciones sensibles o de revelar información confidencial. En la práctica, esto es una mala praxis que abre la puerta a riesgos significativos:

• Los LLMs carecen de mecanismos sólidos para distinguir interlocutores legítimos de potenciales atacantes. Si la IA recibe señales ambiguas o incompletas, puede entregar información a quien no debe, o saltarse pasos de validación cruciales.

• Un atacante puede explotar la sobreconfianza en la IA, utilizando ingeniería social o manipulando el flujo de la conversación (prompt injection) para obtener datos sensibles que nunca deberían haber sido accesibles.

• Además, si se introducen contraseñas, claves de acceso o datos personales en los prompts —con la expectativa de que la IA los procese, valide o filtre— no existe garantía de que esa información no quede expuesta accidentalmente en respuestas futuras o a través de accesos no autorizados.

La falsa sensación de control y privacidad que ofrece la IA puede resultar costosa: ningún modelo garantiza una compartimentalización perfecta de la información, y en muchos casos ni siquiera es posible auditar con precisión cómo se han gestionado internamente los datos sensibles. Por eso, delegar la seguridad o la gestión de datos críticos en un modelo de lenguaje no solo es arriesgado, sino que puede ser directamente explotado en nuestra contra si un usuario malicioso sabe cómo presionar los puntos débiles del sistema.

Asistencia telefónica: el reto de aplicar IA con confianza

El entorno de la asistencia telefónica es especialmente propicio para que los problemas de las IA conversacionales se manifiesten con mayor gravedad. La inmediatez y la presión de dar respuestas rápidas en una llamada hacen que los modelos de lenguaje se vean obligados a improvisar constantemente, amplificando el riesgo de alucinaciones y de filtrado involuntario de información sensible. En una conversación telefónica, la interacción suele ser directa, personal y cargada de expectativas: los usuarios esperan soluciones ágiles y, muchas veces, comparten datos privados o solicitan acciones críticas en tiempo real. Esta dinámica convierte cualquier error —por pequeño que sea— en un riesgo potencialmente grave. Una respuesta inventada, una validación insuficiente o una mala interpretación de una solicitud pueden derivar en la entrega de información confidencial a la persona equivocada o en la autorización de operaciones no deseadas.

Además, la naturaleza oral de la asistencia telefónica hace que los usuarios tiendan a confiar más en la “autoridad” de la voz profesional y que la supervisión humana posterior sea limitada o inexistente. A diferencia de los canales escritos, donde las respuestas quedan registradas y pueden ser revisadas, en la voz todo ocurre en tiempo real y es más difícil detectar, auditar y corregir los errores a posteriori.

En este contexto, la conjunción de alucinaciones y sobreconfianza en la IA no es solo un problema técnico, sino también un desafío operativo y de seguridad. Delegar la gestión de tareas sensibles a la IA sin los controles y limitaciones adecuados convierte a la asistencia telefónica automatizada en un escenario especialmente vulnerable, donde un fallo puede tener consecuencias directas e inmediatas para usuarios y empresas.

¿Cómo mitigar estos riesgos?

Reconocer los riesgos de la IA conversacional en la asistencia telefónica es el primer paso. El siguiente, igual de importante, es diseñar e implementar medidas concretas para mitigar esos riesgos y construir sistemas robustos y confiables. Estas son las claves principales:

1. No exponer información sensible al LLM

Evita, en la medida de lo posible, introducir datos personales, contraseñas, claves de acceso o información confidencial en los prompts que se envían al modelo de lenguaje. Utiliza identificadores anónimos y limita los datos que el modelo puede ver y procesar. Si es necesario, separa la información sensible y gestiónala exclusivamente en sistemas tradicionales, fuera del alcance del LLM.

2. Separación de roles: IA como apoyo, nunca como única barrera

La IA debe ser un complemento, no un reemplazo, de los procesos de validación críticos. Todas las decisiones sensibles (autenticación, autorizaciones, cambios en cuentas, etc.) deben pasar por sistemas independientes y auditables, que cuenten con reglas explícitas y controles humanos si es necesario.

3. Validación y doble comprobación de las respuestas

Implementa capas de verificación adicional, especialmente para respuestas que puedan tener impacto directo en el usuario o la seguridad de la información. Esto puede incluir confirmaciones automáticas, revisiones humanas aleatorias, o la exigencia de evidencia explícita para ciertas respuestas antes de ejecutarlas.

4. Auditoría, registro y supervisión continua

Asegúrate de que todas las interacciones relevantes queden registradas para poder ser auditadas en caso de incidente o revisión de calidad. Establece políticas de revisión periódica para detectar patrones de error, posibles fugas de información o comportamientos anómalos en la IA.

5. Uso de IA en entornos controlados

Siempre que el nivel de riesgo lo justifique, despliega los modelos en entornos controlados y gestionados directamente por la organización, minimizando la exposición a terceros y limitando el tráfico externo. Las soluciones on-premise o con control total sobre el almacenamiento y procesamiento de datos añaden una capa extra de seguridad en los casos de uso más críticos.

6. Formación y concienciación de equipos y usuarios

El factor humano sigue siendo clave: tanto los desarrolladores como los usuarios finales deben entender las limitaciones de la IA. Proporciona formación sobre cómo interactuar de forma segura con asistentes conversacionales y sobre los riesgos de la sobreconfianza. Informa siempre de manera transparente sobre el papel real de la IA y dónde terminan sus competencias.

7. Diseño de prompts y sistemas restrictivos

Utiliza ingeniería de prompts que limite lo que el modelo puede generar y clarifique sus limitaciones. Refuerza con mensajes estándar cuando la IA no tenga la información suficiente (“No dispongo de ese dato”, “No puedo ayudarte con esa petición”), en lugar de permitir respuestas improvisadas. Especificar de forma explícita en la prompt de qué datos no dispone el modelo puede ser una herramienta potente a la hora de mitigar las alucinaciones

8. Actualización y mejora continua

La IA conversacional es un terreno en rápida evolución. Revisa y mejora regularmente las políticas, controles y configuraciones del sistema para adaptarlas a nuevas amenazas, vulnerabilidades o avances técnicos. Mantén la actualización constante como un principio básico de seguridad.

Respuestas inteligentes requieren controles inteligentes

La promesa de una IA conversacional que nunca se queda en blanco es poderosa, pero también encierra peligros sutiles. Las alucinaciones y la posible filtración de información no son fallos aislados, sino síntomas de una tecnología que, aunque asombrosa, sigue siendo profundamente imperfecta. En la era de la automatización, la prudencia y el diseño seguro no son opcionales: son la única garantía de que la IA sea una aliada y no un riesgo encubierto. Porque, en última instancia, la inteligencia artificial solo es tan fiable como los límites y controles que seamos capaces de imponerle.