FundamentaciónGrounding
Atar cada frase de la respuesta a una fuente real
- La fundamentación es atar lo que dice la IA a una fuente real. Es un paso distinto de solo tener el material al lado.
- Cada frase tiene que estar conectada a qué punto exacto de qué material salió. Eso es estar atada.
- Incluye también no decir algo que no tiene dónde engancharse. Responder "no está en el material" también es fundamentación.
- Que haya una fuente pegada no significa que esté atada del todo. Hay que comprobar aparte si el original dice realmente eso.
- Atar bien a la fuente reduce las alucinaciones, y cuando algo sale mal, es más fácil rastrear dónde se torció.
Contenido
1La analogía
Un barco de pesca, al llegar a un buen lugar, primero tira el ancla. El agua parece tranquila, pero no deja de empujar el barco sin parar, así que si no se engancha la cadena, diez minutos después uno termina tirando la caña en un lugar completamente distinto. Desde arriba del barco es difícil notarlo: el paisaje sobre el agua se parece en todas partes.
Las frases que arma la IA tienen esa misma corriente. La fuerza con la que encadena una idea tras otra es tan grande que, aunque empezó mirando la fuente, unas frases después ya se fue hacia algo que no está en esa fuente. Por eso se le engancha una cadena a cada frase: esta frase está atada a este punto exacto de esta fuente. Esa tarea de atar lo que se dice a una fuente real es la fundamentación.
Si en el fondo no hay dónde enganchar, el ancla gira en el aire sin agarrar nada. En ese caso, en vez de forzar al barco a quedarse quieto, se cambia de lugar o se acepta que hoy no se puede. Del mismo modo, no decir nada cuando no hay fuente también forma parte de esta tarea.
2En detalle
Lo verosímil pesa más que lo bien fundado
La IA escribe texto eligiendo, según lo acumulado hasta ese momento, la palabra que sigue. Este método es muy bueno para encadenar frases con fluidez. El problema es que fluidez y veracidad son cosas distintas.
Por eso, aunque se le ponga la fuente al lado, es común que la respuesta se escape de esa fuente. Copia con precisión tres líneas de la fuente y, en la cuarta, agrega su propia suposición del estilo "por lo tanto, en casos así suele pasar que". Como el hilo suena tan natural, a quien lee le cuesta notar dónde está el límite. Así como la corriente empuja el barco, la fuerza de seguir encadenando empuja la frase hacia afuera de la fuente.
Se le engancha una cadena a cada frase
La forma más común de atar es hacer que junto a cada frase se ponga la fuente. Es distinto de poner una lista de bibliografía al final de toda la respuesta. Solo marcando de qué punto exacto salió cada frase se puede comprobar.
También se usa el método de acotar el rango con una instrucción. Algo como "usa solo lo que está en el material dado, y no escribas nada que no esté ahí" define el límite con claridad. A veces se pide por separado qué parte hay que copiar tal cual y qué parte se puede reformular.
Fijar el formato de la respuesta también ayuda mucho. Si se le pide escribir una línea de afirmación junto a la línea del original que la respalda, la frase que no quedó atada salta a la vista enseguida.
Si no hay dónde enganchar, no se dice nada
Esta es la parte más difícil. Tanto para una persona como para la IA, decir "no lo sé" no es una respuesta agradable de dar. Una frase con apariencia razonable parece más útil que no decir nada.
Por eso hay que definir de antemano qué hacer cuando no hay fuente. Responder que no está si no está en la fuente, separar lo seguro de lo incierto, volver a preguntar cuando haga falta confirmar. Si esto no se define, el modelo rellena el vacío con lo que ya sabía de antes.
En el trabajo, esta regla muchas veces importa más que la calidad de la respuesta. Una sola respuesta equivocada puede volver inútiles diez respuestas correctas.
Comprobar si la cadena quedó bien enganchada
No basta con quedarse tranquilo porque hay una fuente puesta. Pasa más seguido de lo que parece que el número está puesto, pero el original dice otra cosa. Si llega un tramo del tema parecido, el modelo lo toma igual como fuente.
Por eso hace falta verificar. Elegir los tramos de la respuesta donde un error sería grave (números, fechas, nombres, condiciones) y comprobarlos contra el original es lo básico. Cuando la escala crece, también se usa comparar de forma automática la frase de la respuesta con el tramo original y pasarle a una persona solo lo que no coincide. Equivale a tirar de la cadena del ancla con la mano una vez, después de haberla enganchado.
Un paso distinto de traer el material
Traer el material y dejarlo al lado tiene su propio nombre. RAG (Retrieval-Augmented Generation, generación aumentada por recuperación). Equivale a llevar el barco a un buen lugar.
La fundamentación viene después. Aunque el lugar sea bueno, si no se engancha la cadena, el barco se sigue empujando. Por eso pasa que se le da un buen material y aun así la respuesta se escapa de ahí. Traer bien el material y hacer que se hable solo dentro de ese rango son dos cosas que hay que cuidar por separado.
Al revés, también se puede hablar de fundamentación sin ningún material. Atar la respuesta al valor que devolvió una calculadora o al resultado de una consulta a una base de datos es la misma tarea. Sin importar qué tipo de fuente sea, lo que marca la diferencia es si existe esa cadena que une lo dicho con la fuente.
3Con más precisión
La fundamentación es el nombre general del trabajo que conecta lo que produce el modelo con una fuente externa y lo mantiene dentro de ese límite. Incluye desde poner el material de referencia en el prompt, hasta hacer que cada frase lleve su fuente, hasta comparar la fuente con la respuesta para filtrar frases que no coinciden. En un sentido más amplio, también nombra el trabajo de conectar el lenguaje con algo fuera de las palabras, como una imagen, un valor de sensor o una base de datos.
Hay puntos donde la analogía no encaja. Al tirar de la cadena del ancla, con la mano se siente si quedó bien enganchada, pero la fuente que pone el modelo no se distingue solo por su apariencia. Aparece un número puesto incluso en tramos que en realidad no lo respaldan, y a veces se mezclan varios tramos y se arma una frase que no está en ninguno de ellos. Marcar la fuente es solo un dispositivo que facilita la comprobación, no la reemplaza: hace falta, además, una revisión aparte que compare si la respuesta se quedó de verdad dentro de la fuente.
4Pruébalo
5Malentendidos comunes
Es fácil pensar que, si hay una fuente puesta, ya está comprobado el fundamento, pero en realidad hay casos donde solo está el número pegado y el original no dice eso.
Es fácil creer que con solo darle el material ya se logra la fundamentación, pero en realidad, incluso con el material al lado, se cuelan frases con suposiciones agregadas.
Es fácil pensar que fundamentación es lo mismo que búsqueda, pero en realidad la búsqueda es traer el material, y la fundamentación es atar lo que se dice a ese material.
7Resumen en una línea
En resumenLa fundamentación es, como enganchar el ancla de un barco para que no lo arrastre la corriente, atar cada frase que dice la IA a una fuente real, y no decir nada cuando no hay dónde engancharla.
¿Has visto un error o tienes una analogía mejor? Sugerir una corrección · Última actualización2026-09-02