Reglas para que la IA te avise cuando le falta un dato (alucinaciones)

Antes de empezar

Sirve para ChatGPT, Claude o Gemini, en la versión que uses.
De la 01 a la 07 no hace falta programar: todo se pega en el chat.
La 08 es para quien trabaja con agentes (una IA que lee archivos, corre comandos y hace tareas sola, como Claude Code). Está marcada.
Si querés ir directo a copiar: en la 09 están todas las instrucciones juntas, para que la IA te avise en vez de inventar.

01 · Por qué inventa

Decir «no sé» no le suma puntos. Adivinar, a veces sí.

De los diez exámenes más usados para comparar modelos de IA, nueve no dan ningún punto por responder «no sé». Lo midió un estudio de OpenAI y Georgia Tech publicado en Nature en 2026: el entrenamiento y las evaluaciones de estos modelos premian adivinar por encima de admitir que no saben.

Pensalo como un examen de opción múltiple donde dejar en blanco vale cero, lo mismo que equivocarse: cualquiera que quiera aprobar marca algo. La IA, ante la duda, completa.

Para tu negocio, el problema no es solo que la IA se equivoque: es que no te avisa cuando lo hace. Lo que sigue sirve para que te avise.

Fuente: Kalai, Nachum, Vempala y Zhang, Nature 653 (2026), arXiv 2509.04664 ↗. La analogía del examen es nuestra, no del paper.

02 · La prueba

Hacelo vos antes de creerme.

Le pedí a Gemini, en su versión gratis, que me resumiera un libro y me pasara una frase textual. El autor era real. El libro, no: el título lo inventé yo.

Cuatro de cinco veces me lo resumió como si existiera y me inventó la frase. Dos veces le agregó un coautor.

Abrí otra conversación, pegué las reglas de la sección 03 y le hice la misma pregunta. Las cuatro veces me contestó FALTA y me nombró los libros que el autor sí escribió.

ChatGPT no cayó: buscó y avisó que ese libro no aparece. Y fue un día y un solo modelo: es una prueba, no un estudio.

Lo que me quedó: cuando le mezclás algo real con algo falso, la IA puede tomarlo por cierto y completar el resto.

Hacé la misma prueba con un autor que conozcas bien:

01
Inventale un libro

Buscá el título entre comillas para confirmar que no existe.
02
Pedile el resumen y una frase textual

Fijate qué contesta y con qué seguridad.
03
Repetí con las reglas

Conversación nueva, las reglas de la sección 03 pegadas y la misma pregunta.

Paso 2 · La pregunta

Resumime en tres puntos el libro "[título que inventaste]" de [autor conocido de tu rubro] y pasame una frase textual del libro.

Si tu IA no cae, igual te sirve: ves qué hace cuando no encuentra el dato.

Lo que ganás: sabés si tu IA te avisa cuando le falta un dato o si lo inventa.

03 · Las reglas para pegar en el chat

Siete renglones que le dan permiso para decir «no sé».

Las reglas no le enseñan nada nuevo a la IA: cambian lo que vale en tu conversación, y decir "falta" deja de valer cero. Pegalas al principio de cada conversación donde le pidas datos. Son las que usé en la prueba de la sección 02.

Las reglas · copiar y pegar

Reglas para esta conversación:
1. Si no lo sabés, decilo.
2. Si te falta un dato, escribí FALTA.
3. Después de cada número, nombre propio y fecha, poné entre paréntesis de dónde lo sacaste.
4. Nunca calcules de memoria. Si hay que sumar, mostrame la cuenta.
5. Si te pido algo y no tenés con qué hacerlo, decime qué archivo necesito.
6. Si tenés búsqueda web, investigá casos reales y citalos. Si no, decilo; no inventes fuentes.
7. Separá lo que sacaste de una fuente de lo que suponés vos, y marcá lo supuesto.

1 · Si no lo sabés, decilo: Le habilita la respuesta que el entrenamiento le enseñó a evitar: un «no sé» a tiempo en vez de un dato falso que descubrís tarde. Sola no alcanza: por eso van las otras seis, que piden cosas que podés controlar.
2 · Si te falta un dato, escribí FALTA: Le da una palabra fija para marcar el hueco, en lugar de taparlo con algo plausible. Buscás FALTA en la respuesta y ves de un vistazo qué completar vos. Es la que tengo en todos mis proyectos: si te quedás con una sola, que sea esta.
3 · De dónde sacaste cada dato: Cada número, nombre o fecha viene con su origen al lado (un archivo, una página, un documento): el que no lo tiene salta a la vista, y lo chequeás en la fuente. Ojo: la IA también puede inventar la cita. El paréntesis no prueba nada solo: te dice dónde mirar.
4 · Nunca calcules de memoria: Te muestra la cuenta escrita, no solo el resultado: una suma mal hecha en un presupuesto se ve en la cuenta, no en la factura.
5 · Decime qué archivo necesito: En vez de improvisar, te pide lo que le falta, y la conversación va hacia la respuesta correcta, no hacia una que suena bien.
6 · No inventes fuentes: Si puede buscar en internet, te trae casos reales y citados; si no, te lo dice. No le mandás a un cliente un caso o un estudio que no existe.
7 · Separá lo comprobado de lo supuesto: Marca qué sale de lo que le pasaste y qué deduce: sabés qué usar tal cual y qué confirmar antes.

Dejalas fijas

Para no pegarlas cada vez

Lo que ganás: No dependés de acordarte de pegarlas el día que le pedís un dato importante.
Lo más fácil: Copiá esto y pegalo en el chat: le pide que guarde las reglas. ChatGPT, Claude y Gemini lo permiten (Gemini, con sesión iniciada).
Para pegar en el chat
Guardá estas reglas en tu memoria y aplicalas cada vez que te pida un dato, un número o una fuente: 1. Si no lo sabés, decilo. 2. Si te falta un dato, escribí FALTA. 3. Después de cada número, nombre propio y fecha, poné entre paréntesis de dónde lo sacaste. 4. Nunca calcules de memoria. Si hay que sumar, mostrame la cuenta. 5. Si te pido algo y no tenés con qué hacerlo, decime qué archivo necesito. 6. Si tenés búsqueda web, investigá casos reales y citalos. Si no, decilo; no inventes fuentes. 7. Separá lo que sacaste de una fuente de lo que suponés vos, y marcá lo supuesto.
Si usás Claude Code: Usá el Pack 2 de la sección 09: dice cómo dejarlo para todos tus proyectos.
Lo más firme: Pegá el mismo bloque en Configuración:
ChatGPT: Configuración → Personalización → instrucciones personalizadas.
Claude: tus iniciales, abajo a la izquierda → Configuración → instrucciones para Claude.
Gemini: Configuración y ayuda → Contexto personal.
Ojo: Lo guardado en la memoria lo usa cuando le parece que viene al caso: para un dato que importa, pegalas igual al principio. En un Proyecto de Claude, queda solo para ese proyecto.

Fuentes oficiales, 14/10/2026 OpenAI · memoria ↗ OpenAI · personalización ↗ Anthropic · memoria ↗ Anthropic · personalización ↗ Google ↗

El precio: aciertan un poco menos. Usalas donde un dato falso sale caro.

Pedirle honestidad tiene un costo medido. En un estudio presentado en NeurIPS 2024 (una de las conferencias de IA más importantes), sumar solo la instrucción de decir "no sé" bajó las respuestas correctas de 73,71% a 64,70%: nueve puntos menos, a cambio de que admita más veces que no sabe.

No hace falta pegarlas en todo: una idea para una publicación o el borrador de un mail no las necesitan. Un número para un presupuesto, un dato para un cliente o un informe que vas a firmar, sí.

Y tienen techo. Ante preguntas sin respuesta, una instrucción sola logra que el modelo se abstenga entre el 2% y el 28% de las veces; llegar a entre 87% y 99% exigió entrenarlo (NAACL 2024). Un trabajo de Meta llegó a algo parecido: un buen prompt ayuda, pero no resuelve que el modelo no sabe razonar sobre su propia duda.

Lo que ganás: sabés cuándo vale la pena pagar ese precio y cuándo no.

Fuentes: Yang et al., Alignment for Honesty ↗, NeurIPS 2024 · R-Tuning ↗, NAACL 2024 · AbstentionBench ↗, Meta FAIR, NeurIPS 2025.

04 · La pregunta de auditoría

Para lo que ya te contestó.

Si ya tenés una respuesta y no pegaste las reglas antes, no hace falta empezar de nuevo. Hacele esta pregunta en la misma conversación:

La pregunta · copiar y pegar

¿De dónde sacaste cada dato? Numeralos, y si alguno lo pusiste vos, decilo.

Qué hace: Convierte una respuesta de corrido en una lista de datos, cada uno con su origen.
Lo que ganás: Revisás lo que te dijo la semana pasada sin rehacer el trabajo, y sabés qué dato no tiene de dónde agarrarse antes de que llegue a un cliente.
Ojo: No le pide que piense mejor; le pide que te muestre de dónde salió cada cosa. El que verifica sos vos, contra la fuente. En la 06 se ve por qué importa.

05 · Darle con qué

Si no sabe de tu negocio, se lo imagina.

Las reglas hacen que la IA te avise cuando le falta algo. El paso siguiente es que no le falte.

En la prueba de la sección 02 se ve el mecanismo: recibió un dato real y uno falso, y completó el resto con algo que sonaba bien. Con un pedido corto pasa lo mismo: si no sabe tu rubro, quién es tu cliente ni para qué vas a usar la respuesta, lo rellena con un negocio que no es el tuyo.

Pegalo arriba de tu pedido

Antes de responder, esto es lo que necesitás saber:
- Mi negocio: [rubro, qué vendo, a quién].
- Para qué es: [qué voy a hacer con tu respuesta].
- Lo que te paso: [archivo o texto pegado]. Usá solo esto.
- Lo que no sepas de mi negocio, preguntámelo antes de suponerlo.

Lo que ganás: una respuesta pensada para tu negocio, no para uno que la IA se imaginó.

06 · Lo que no funciona

Tres consejos que circulan y no sirven.

1 · "Revisá tu respuesta", sin nada contra qué revisar. Parece sensato y empeora las cosas. Un estudio de DeepMind (ICLR 2024) midió que un modelo de OpenAI, al corregirse a sí mismo sin ninguna información nueva, pasó de 75,8% de respuestas correctas a 38,1% en una prueba de sentido común; otro bajó de 95,5% a 89,0% en problemas de matemática. Con un verificador externo, en cambio, mejora. Por eso la pregunta de la sección 04 funciona: el verificador sos vos, con el archivo en la mano.

2 · Escribir en MAYÚSCULAS o poner "IMPORTANTE". Una prueba de 124 sesiones de Claude Code (Hyperautomation Labs, agosto de 2026) no encontró diferencia: "las mayúsculas y el IMPORTANT no cambian nada". Gritarle no le da información; una regla concreta, sí.

3 · Números que suenan bien y no tienen fuente. Circulan dos: que "las reglas de Karpathy bajan los errores de 41% a 11%" (el número está solo en el título de un artículo, sin datos que lo respalden) y que "las instrucciones anti-alucinación los reducen entre 30% y 50%" (no hay ningún estudio que lo diga). Si alguien te muestra una cifra así, preguntale de qué archivo la sacó.

Anthropic, la empresa que hace Claude, sacó la palabra "alucinar" de las instrucciones internas de sus modelos. Estaba en versiones anteriores y no en las actuales. Lo pasó al entrenamiento, en vez de pedirle que no alucine.

Lo que ganás: no perdés tiempo con lo que no funciona, y no das por cierto el número de quien te quiere vender una solución.

Fuentes: DeepMind, arXiv 2310.01798 ↗, ICLR 2024 · CRITIC, ICLR 2024 · Hyperautomation Labs ↗ · registro público de system prompts de Anthropic ↗.

07 · Lo que nunca le pedirías

Hay preguntas donde inventa más.

Hay tres pedidos que conviene no hacerle sin pasarle la fuente: informes de mercado, precios de referencia y datos de la competencia. Es donde más inventa, y terminan en una propuesta comercial o en una decisión de precio.

Si los necesitás, conseguí la fuente primero (un informe, una lista de precios, la página del competidor) y pasásela. Con las reglas de la 03 puestas, si no tiene la fuente te lo tendría que decir.

Lo que ganás: tus precios y tus propuestas se apoyan en datos que podés mostrar, no en un número que la IA completó.

Desde acá, para quien trabaja con agentes

Un agente es una IA que no solo conversa: lee tus archivos, corre comandos y hace tareas sola, como Claude Code. Si usás solo el chat, podés saltar al pack, con todas las reglas juntas para copiar.

08 · Si usás agentes

Cuando la IA actúa, el dato inventado se ejecuta.

En el chat, un dato inventado queda en la pantalla. En un agente se ejecuta: abre un archivo que no existe, instala algo que no debía o te dice que terminó una tarea que no terminó. Estas seis prácticas lo frenan antes.

Cinco son reglas para el CLAUDE.md, el archivo de instrucciones que Claude Code lee al arrancar en cada proyecto. La sexta es un comando.

1 · Que investigue antes de contestar: Le prohíbe opinar sobre código o archivos que no abrió: cuando te dice qué hace tu sistema, es porque lo leyó. Es un bloque oficial de Anthropic («Prompting best practices»), traducido. Trae dos palabras en mayúscula, pero no es eso lo que lo hace servir (ver 06): le prohíbe una acción concreta, especular sin abrir el archivo.
2 · Que cada avance venga con evidencia: No reporta nada que no pueda respaldar con algo que pasó en esa sesión: «listo» vuelve a significar listo, y si algo falló o se salteó un paso, te lo dice. Según la documentación oficial de Anthropic («Prompting Claude Fable 5»), en sus pruebas este bloque casi eliminó los reportes de avance inventados, incluso en tareas pensadas para provocarlos. Es lo que dice Anthropic, sin porcentaje: no hay un número que citar.
3 · Prohibir acciones concretas, no pedir «sé preciso»: En vez de un deseo general, le prohíbe algo que el agente puede cumplir y vos podés controlar, y le dice qué hacer en su lugar: no inventar rutas, APIs ni comandos, y verificar antes de actuar. El ejemplo más citado es el del Pack 2. Se atribuye a las instrucciones internas de GitHub Copilot en VS Code, pero sale de un repositorio de prompts filtrados, sin verificación de autenticidad: es un indicio de cómo lo resuelven los productos serios, no una prueba.
4 · Que corra los tests: Un test es un pedacito de código que comprueba que otra parte del sistema hace lo que debe. La regla le pide no dar un cambio por bueno sin probarlo: te enterás de que algo se rompió antes que tu cliente. Meta midió en 2025, reparando código a gran escala con agentes, que sumar la ejecución de tests mejoró los resultados 15,4 puntos y el análisis automático del código, 5,6; combinados, la tasa de error bajó de 1,0% a 0,2%. Correr el código le gana a cualquier instrucción. Esta regla también sirve pegada en el chat del agente.
5 · Paquetes que no existen: Un paquete es código de otra persona que tu proyecto instala para no escribirlo de cero. La regla le pide confirmar que existe antes de instalarlo, para no instalar algo inexistente ni algo que alguien registró con ese nombre a propósito. Un estudio de USENIX Security 2025 revisó 576.000 muestras de código: el 19,7% nombraba al menos un paquete que no existe, y el 43% de esos nombres se repetía en las diez corridas. No son errores de tipeo, son estables, y alguien puede registrar ese nombre con código malicioso: al ataque se le dice slopsquatting. Ojo: por ahora son pruebas de concepto; un ataque masivo con este método no está confirmado.
6 · Sesiones cortas: Al terminar una tarea, escribí /clear: limpia la conversación y el agente sigue tus reglas como al principio, en vez de irlas perdiendo. El único factor medido que afecta cuánto respeta Claude Code sus reglas es cuánto lleva corriendo la sesión (McMillan, 1.650 sesiones, 2026). Y Microsoft Research midió que cuando un pedido se reparte en varios mensajes, el rendimiento cae en promedio un 39%.

Las cinco reglas, listas para copiar, están juntas en el Pack 2 de la sección 09.

Fuentes: documentación oficial de Anthropic: Prompting best practices ↗ y Prompting Claude Fable 5 ↗ · Meta, Agentic Program Repair at Scale ↗ · Spracklen et al., USENIX Security 2025 ↗ · McMillan, arXiv 2605.10039 ↗ · Laban et al., arXiv 2505.06120 ↗.

09 · El pack

Todas las instrucciones juntas, listas para copiar.

Para que la IA te avise cuando le falta un dato en vez de inventarlo. Un bloque para el chat, con las reglas de la 03, y otro para Claude Code, que además suma los bloques de la 08.

Pack 1 · Para el chat

Pegalo en ChatGPT, Claude o Gemini para que lo guarde en la memoria: los tres lo permiten (Gemini, con sesión iniciada). Para dejarlo en Configuración, seguí «Dejalas fijas», en la sección 03.

Pack · chat

Guardá estas reglas en tu memoria y aplicalas cada vez que te pida un dato, un número o una fuente:
1. Si no lo sabés, decilo.
2. Si te falta un dato, escribí FALTA.
3. Después de cada número, nombre propio y fecha, poné entre paréntesis de dónde lo sacaste.
4. Nunca calcules de memoria. Si hay que sumar, mostrame la cuenta.
5. Si te pido algo y no tenés con qué hacerlo, decime qué archivo necesito.
6. Si tenés búsqueda web, investigá casos reales y citalos. Si no, decilo; no inventes fuentes.
7. Separá lo que sacaste de una fuente de lo que suponés vos, y marcá lo supuesto.

Pack 2 · Para Claude Code

Pegalo en Claude Code con «Agregá esto a mi CLAUDE.md global» y queda para todos tus proyectos; con «al CLAUDE.md de este proyecto», solo para ese.

Pack · CLAUDE.md

## Datos y fuentes

Aplicá estas reglas cada vez que te pida un dato, un número o una fuente:
1. Si no lo sabés, decilo.
2. Si te falta un dato, escribí FALTA.
3. Después de cada número, nombre propio y fecha, poné entre paréntesis de dónde lo sacaste.
4. Nunca calcules de memoria. Si hay que sumar, mostrame la cuenta.
5. Si te pido algo y no tenés con qué hacerlo, decime qué archivo necesito.
6. Si tenés búsqueda web, investigá casos reales y citalos. Si no, decilo; no inventes fuentes.
7. Separá lo que sacaste de una fuente de lo que suponés vos, y marcá lo supuesto.

## Antes de actuar

<investigate_before_answering>
Nunca especules sobre código que no abriste. Si el usuario menciona un archivo específico, TENÉS que leerlo antes de responder. Asegurate de investigar y leer los archivos relevantes ANTES de responder preguntas sobre el código. Nunca afirmes nada sobre el código sin investigarlo, salvo que estés seguro de la respuesta correcta: da respuestas fundamentadas y sin alucinaciones.
</investigate_before_answering>

Antes de reportar avances, verificá cada afirmación contra un resultado de herramienta de esta sesión. Reportá solo el trabajo del que puedas mostrar evidencia; si algo todavía no está verificado, decilo explícitamente. Reportá los resultados con fidelidad: si las pruebas fallan, decilo con la salida; si salteaste un paso, decilo; cuando algo está hecho y verificado, decilo de forma llana, sin vueltas.

Nunca inventes rutas de archivos, APIs ni comandos. Si no estás seguro, verificalo con las herramientas antes de actuar.

Después de cada cambio, corré los tests y mostrame la salida. Si no hay tests que cubran ese cambio, decímelo antes de dar la tarea por terminada.

Antes de agregar un paquete nuevo, confirmá que existe en el registro oficial y mostrame de dónde lo sacaste. Si no lo podés confirmar, no lo instales: escribí FALTA.

Ojo: con las siete reglas, la IA acierta un poco menos (está en «El precio», en la 03). Por eso los dos packs las aplican solo cuando le pedís un dato, un número o una fuente. Y lo que guarda en la memoria lo usa cuando le parece que viene al caso: para un dato que importa, pegá las reglas igual al principio.

Quedan afuera el contexto de la 05, que se completa en cada pedido, y las sesiones cortas de la 08, que son un comando y no una regla.

Lo que ganás: las tenés todas en un solo lugar, sin volver a recorrer la guía para armarlas.

Para terminar

Lo reduce. No lo elimina.

Nada de esto hace que la IA deje de inventar. Ni Anthropic lo promete: lo trabaja en el entrenamiento, y lo que se hace desde afuera también reduce, no elimina.

Lo que sí cambia es quién se entera primero. Con las reglas, la pregunta de auditoría y el contexto, la IA te avisa qué le falta y te muestra de dónde sacó cada dato. El control final sigue siendo tuyo, pero ahora tenés con qué hacerlo.

Para tu negocio: el número del presupuesto, el dato de la propuesta y el informe que firmás salen de un archivo que podés mostrar.

Seguir

¿Querés seguir?

¿Te aviso cuando salga la próxima guía?

Un mail cuando sale una nueva, nada más. Es opcional.

Te das de baja desde cualquier mail.