Uno de los momentos más memorables en la reunión de primavera de AHTD (Association for High Technology Distribution) de la semana pasada llegó durante la sesión de Dan Chuparkoff sobre IA y el futuro de la distribución de automatización. La diapositiva en pantalla decía: "¿Cuándo vamos a corregir el bug de alucinaciones de la IA?" Pero Chuparkoff no lo planteaba como una crítica a los proveedores y modelos de IA. Estaba señalando algo más importante: las alucinaciones no son un bug. Son una característica. Y hasta que nuestra industria lo internalice de verdad, seguiremos apostando mal en la implementación de IA.
Qué ocurre realmente dentro de un LLM
Los modelos de lenguaje grandes no recuperan hechos como lo hace un motor de búsqueda. Generan respuestas prediciendo la palabra siguiente más probable estadísticamente, dado todo lo que vino antes en la conversación. Están optimizados para fluidez y coherencia, y son extraordinariamente buenos en ambas. El problema es que fluidez y exactitud factual son cosas distintas, y los LLM están construidos fundamentalmente en torno a la primera.
Los modelos de lenguaje no están diseñados para ser enciclopedias o bases de datos de hechos. Están pensados para modelar cómo los humanos usamos el lenguaje. En cuanto a exactitud factual, solo funcionan cuando probabilidad y verdad coinciden. Si hay un vacío en su conocimiento, lo rellenarán con lo que resulte más probable, sin importar si es cierto.
Esto no es una limitación temporal a la espera de un parche en la próxima versión del modelo. Un análisis formal publicado en 2024 y actualizado a principios de 2025 demuestra matemáticamente que los LLM no pueden aprender todas las funciones computables y, por tanto, alucinarán inevitablemente si se usan como resolvedores generales de problemas. Una carta publicada en Nature en marzo de 2025 reiteró la misma conclusión, argumentando que las confabulaciones de la IA son integrales al funcionamiento de estos modelos: una característica, no un bug. Incluso OpenAI, en su propia investigación publicada, reconoce que las alucinaciones siguen siendo un reto fundamental para todos los modelos de lenguaje grandes, y que los métodos de evaluación actuales crean los incentivos equivocados al fomentar adivinar en lugar de ser honestos sobre la incertidumbre.
Así que la pregunta no es cuándo lo vamos a corregir. La pregunta es: ¿cómo construimos en torno a ello?
Por qué esto importa tanto en la distribución industrial
En un contexto general de consumo, una alucinación es un inconveniente. Le preguntas a un chatbot sobre un hotel y te da horarios ligeramente incorrectos. Verificas. Sigues adelante.
En la distribución industrial, las apuestas son distintas. Pide a un asistente de IA que recomiende una configuración de variador para una carga de motor y una clasificación ambiental concretas, y te dará una respuesta segura y técnicamente fluida. Usará la terminología correcta. Hará referencia a familias de productos reales. Y aun así puede darte la configuración equivocada; no porque esté roto, sino porque hace exactamente lo que fue diseñado para hacer: generar la respuesta más plausible según los patrones de sus datos de entrenamiento.
Piensa en lo que eso significa en la práctica. Compatibilidad de módulos fieldbus que depende de números de revisión de firmware concretos. Relés de protección de motor donde dos números de parte casi idénticos determinan si una máquina se apaga de forma segura o no. Conjuntos de parámetros de variador que cambian según el entorno de instalación de formas que no son obvias solo por el nombre del producto. Estos no son casos límite. Son la realidad diaria de las ventas técnicas en nuestra industria. Una recomendación incorrecta no solo genera una mala experiencia de cliente. Erosiona la confianza de un ingeniero que lo recordará, retrasa un proyecto del que alguien responde, y en algunos casos crea consecuencias reales en la planta.
"Metamos todo en un RAG" no es la respuesta
Una respuesta habitual en la industria ahora mismo es: "Tenemos Copilot en la empresa. Conectaré el LLM a nuestro catálogo de productos y hojas de datos con RAG." RAG significa Retrieval-Augmented Generation, y la idea básica es sólida: en lugar de depender de lo que el modelo aprendió en el entrenamiento, recuperas documentos relevantes de tus propias fuentes de datos y se los das al modelo antes de que genere una respuesta. Es un enfoque de "libro abierto". El modelo lee antes de escribir.
Pero un RAG ingenuo no resuelve el problema. Es un punto de partida que rápidamente muestra sus propios límites cuando se aplica a la complejidad de los datos reales de productos industriales.
El primer problema es cómo RAG recupera información en realidad. Las implementaciones estándar convierten tus documentos en vectores numéricos y recuperan los fragmentos más cercanos a la consulta entrante. Esto funciona bien para encontrar conceptos, pero es catastrófico para encontrar especificidades. Una búsqueda vectorial estándar puede devolver datos completamente equivocados porque la distancia semántica entre términos similares es insignificante para un modelo de embeddings, incluso cuando esa diferencia es la que separa una respuesta correcta de una alucinación.
Para datos de productos industriales, esto es un problema serio. Una consulta sobre un módulo gateway con una variante de protocolo concreta se parecerá semánticamente a docenas de otras hojas de datos de gateway del mismo fabricante. El modelo recupera las coincidencias más cercanas, que pueden ser la familia de producto correcta pero la configuración equivocada. Luego genera una respuesta que suena autoritaria y está construida sobre una base incorrecta.
El segundo problema es la naturaleza del conocimiento de productos industriales. Los marcos RAG estándar pueden malinterpretar o alucinar significados de términos especializados ausentes en sus datos de entrenamiento. Los catálogos industriales no están escritos para consumo de IA. Contienen tablas, matrices de números de parte, reglas de compatibilidad condicionales, planos dimensionales, historiales de revisión y referencias cruzadas entre docenas de familias de productos. Dividir ese contenido en fragmentos de texto e incrustarlo en una base de datos vectorial destruye la estructura relacional que hace que la información tenga sentido.
El tercer problema es que el LLM sigue generando la respuesta final. Incluso con contexto recuperado, surgen alucinaciones cuando el modelo asigna mayor probabilidad a una secuencia de generación incorrecta o sin anclaje que a una alternativa factualmente fundamentada. Alimentar al modelo con mejores documentos reduce las alucinaciones. No las elimina, especialmente cuando la consulta exige razonar sobre múltiples restricciones a la vez.
Investigaciones publicadas entre 2024 y 2025 identificaron al menos siete puntos de fallo distintos en sistemas RAG que abarcan calidad de recuperación, estrategia de fragmentación, longitud de contexto, reranking y la propia tendencia del modelo a confabular cuando el contenido recuperado es ambiguo o incompleto. Los equipos de IA empresarial han invertido recursos significativos descubriendo estos puntos de fallo a la fuerza.
"Pero los agentes de IA ya escriben código complejo con fiabilidad, ¿eso no lo resolverá también?"
Es una pregunta justa, y si has usado Claude Code o herramientas similares recientemente, probablemente te la hayas hecho. Claude Code ya autoriza aproximadamente el 4% de todos los commits en GitHub, y en una encuesta de febrero de 2026 a 15.000 desarrolladores fue calificada como la herramienta de desarrollo más valorada, con un 46%. La capacidad es real. Entonces, ¿por qué la misma trayectoria de progreso no acabaría resolviendo el problema de alucinaciones en el conocimiento de productos industriales?
La respuesta se reduce a una palabra: verificabilidad.
Cuando un agente de IA escribe código, hay una comprobación de verdad inmediata y determinista disponible. El código compila o no compila. Las pruebas pasan o no pasan. Claude Code ejecuta pruebas e itera sobre los fallos automáticamente. Cuando las pruebas fallan, lee los errores, corrige el código y vuelve a ejecutar la suite hasta que todo pasa. El bucle de retroalimentación es estrecho, automatizado e inequívoco. Las alucinaciones en el código se detectan y corrigen en la misma sesión, a menudo antes de que un humano las vea.
El conocimiento de productos industriales no tiene un bucle de retroalimentación equivalente. Si un agente de IA recomienda la configuración de variador equivocada, no hay compilador que lo detecte. El error aparece semanas después cuando una pieza llega a una instalación y es incompatible, o nunca aparece porque el ingeniero confió en la respuesta segura y siguió adelante. Las apuestas y la estructura de verificación son fundamentalmente distintas.
Y aquí está la ironía que conviene señalar: incluso en software, donde el bucle de retroalimentación es tan limpio como puede ser, los mejores agentes de codificación con IA a principios de 2026 resuelven tareas de ingeniería reales con una precisión de alrededor del 80% en benchmarks verificados. Análisis independientes muestran que las tasas de éxito caen bruscamente en tareas de varios pasos, con tasas de fallo a menudo entre el 60% y el 80% en escenarios de ejecución intensiva. Este es el estado del arte en un dominio diseñado específicamente para verificación automatizada. El problema de alucinaciones no se ha resuelto para el código. Se ha gestionado mediante bucles de retroalimentación. La distribución industrial no tiene esos bucles de retroalimentación integrados.
Hay una segunda distinción igualmente importante. Los agentes de codificación funcionan bien porque los lenguajes de programación son universales y públicos. El razonamiento que Claude Code aplica a un repositorio Python en San Francisco generaliza a uno en Tokio. Pero ningún modelo frontier se entrenará nunca con los workarounds de compatibilidad que tus ingenieros de aplicaciones han aprendido a la fuerza en cientos de instalaciones de clientes, la lógica de configuración que vive en la cabeza de tus dos mejores representantes de ventas técnicas y en ningún otro sitio, o las relaciones y excepciones de producto enterradas en miles de hojas de datos que nadie ha mapeado por completo. Ese conocimiento es propietario, relacional y se actualiza constantemente.
Qué funciona de verdad: anclaje estructurado del conocimiento
La respuesta no es renunciar a la IA en la distribución industrial. La respuesta es dejar de tratar al LLM como fuente de verdad y empezar a tratarlo como un motor de razonamiento que necesita un sustrato de conocimiento adecuado debajo, y un arnés de herramientas diseñado específicamente que lo conecte a ese conocimiento de forma fiable.
Esto significa construir una capa que represente tu conocimiento de productos no como fragmentos de texto planos, sino como conocimiento estructurado y relacional: números de parte con atributos explícitos, reglas de compatibilidad codificadas como relaciones, lógica de configuración que refleja cómo piensan realmente tus expertos técnicos, y datos conscientes de versión que conocen la diferencia entre dos números de parte casi idénticos que se comportan de forma completamente distinta en campo. Los profesionales que construyen sistemas agénticos serios reconocen cada vez más que la calidad de lo que un agente puede hacer está limitada por la calidad de las herramientas a las que tiene acceso. Un LLM general sin arnés es un motor de conversación. Un agente con un arnés bien diseñado sobre una capa de conocimiento construida a propósito es un sistema experto. El arnés no es solo una conexión API. Es un conjunto de interfaces estables y preconstruidas que el agente puede invocar para recorrer relaciones, validar compatibilidad, encontrar alternativas, comprobar especificaciones y recuperar inventario en vivo.
Crucialmente, esa capa de conocimiento debe construirse en tiempo de construcción, no ensamblarse sobre la marcha cuando un cliente hace una pregunta. La diferencia importa enormemente. Un sistema que se apresura a recuperar e interpretar documentación en tiempo de consulta es inherentemente frágil e impreciso. Un sistema que preconstruye una capa de conocimiento verificada y estructurada y la expone a la IA mediante un arnés de herramientas diseñado a propósito es estable, fiable y rápido.
Cuando un agente de IA extrae de ese tipo de capa de conocimiento mediante un arnés correctamente diseñado, la precisión mejora drásticamente. No porque el LLM se haya vuelto más inteligente, sino porque ya no está adivinando. Está razonando sobre hechos verificados y estructurados con las herramientas adecuadas para hacerlo de forma fiable en cada consulta.
Cómo se ve esto en la práctica
En ReshapeX, esta es exactamente la arquitectura que construimos. En lugar de conectar un LLM directamente a un almacén de documentos planos, construimos una capa de anclaje de conocimiento usando una estructura basada en grafo que mapea las relaciones entre productos, configuraciones, especificaciones y reglas de compatibilidad como las entendería un ingeniero de aplicaciones experimentado. La capa de anclaje opera mediante un arnés de herramientas diseñado a propósito, generado directamente desde lo que llamamos el Knowledge Construction System. En lugar de mantener integraciones directas frágiles con APIs de marcas o depender de fragmentos de texto obsoletos parseados de PDFs, el arnés da a la capa de anclaje herramientas estables y fiables: recorrer el grafo de conocimiento para relaciones de compatibilidad y cadenas de reemplazo, consultar datos relacionales estructurados sobre lo que declaran explícitamente las fuentes oficiales del fabricante, usar búsqueda semántica para consultas vagas o exploratorias, validar si los componentes funcionan juntos, encontrar alternativas para piezas discontinuadas y recuperar inventario y precios en vivo.
La capa de conocimiento no es una construcción única. Un mecanismo de sincronización continua la mantiene actualizada cuando las APIs de fabricantes se actualizan, llegan nuevos catálogos y los productos cambian su estado en el ciclo de vida. Las herramientas del arnés permanecen estables aunque el conocimiento subyacente evolucione, porque la construcción ocurre en tiempo de construcción, no en el momento en que un cliente hace una pregunta.
Esa diferencia arquitectónica es lo que lleva la precisión del techo de aproximadamente el 80% que obtienes con enfoques estándar al tipo de fiabilidad que la distribución industrial realmente exige. El problema de alucinaciones no desaparecerá por sí solo. Pero se puede diseñar en torno a él, con la capa de conocimiento adecuada, el arnés correcto y un equipo que entienda tanto la arquitectura de IA como el dominio industrial lo suficientemente profundo como para construirlos correctamente.
Referencias
[1] Xu, Z., Jiang, F., Niu, L., Sha, F., & Riezler, S. (2024, updated February 2025). Hallucination is Inevitable: An Innate Limitation of Large Language Models. arXiv:2401.11817. https://arxiv.org/abs/2401.11817
[2] Dumit, J. et al. (2025, March). AI hallucinations are a feature of LLM design, not a bug. Nature, 639(8053), 38. https://doi.org/10.1038/d41586-025-00662-7
[3] OpenAI. (2025). Why language models hallucinate. https://openai.com/index/why-language-models-hallucinate/
[4] Anh-Hoang, Tran, & Nguyen. (2025). Survey and analysis of hallucinations in large language models: attribution to prompting strategies or model behavior. Frontiers in Artificial Intelligence. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12518350/
[5] Barnett, S., Kurniawan, S., Thudumu, S., Brannelly, Z., & Abdelrazek, M. (2024). Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System. Proceedings of the 3rd International Conference on AI Engineering — Software Engineering for AI. https://arxiv.org/html/2401.05856v1
[6] Dev Community / Neuriflux. (2026, April). Claude Code is reshaping software engineering in 2026. https://dev.to/hamza_a_1dba9c327788c448f/claude-code-is-reshaping-software-engineering-in-2026-4ljf
[7] Neuriflux. (2026). Claude Code Review 2026: The Tool That Flipped the Dev Market in 8 Months. https://neuriflux.com/en/blog/claude-code-review-2026
[8] Anthropic. (2026). Claude Code. https://www.anthropic.com/product/claude-code
[9] ComputingForGeeks. (2026). OpenCode vs Claude Code vs Cursor: AI Coding Agents Compared. https://computingforgeeks.com/opencode-vs-claude-code-vs-cursor/
[10] InfoWorld. (2026, April). Enterprise developers question Claude Code's reliability for complex engineering. https://www.infoworld.com/article/4154973/enterprise-developers-question-claude-codes-reliability-for-complex-engineering.html