La estimación de incertidumbre permite identificar cuándo un LLM está generando una respuesta potencialmente errónea o no confiable, incluso cuando la presenta con alta seguridad aparente, convirtiéndose en una capa esencial para el uso de IA en entornos empresariales e industriales.
A medida que los grandes modelos de lenguaje (LLMs) se integran en procesos críticos —desde asistentes técnicos hasta generación automática de código o análisis de datos— surge un problema estructural: los modelos generan respuestas con fluidez humana, pero sin conciencia de sus propios límites.
El estudio “Look Before You Leap”, realizado en enero de 2025, aborda precisamente este riesgo, proponiendo mecanismos para medir, cuantificar y gestionar la incertidumbre antes de que una respuesta incorrecta llegue a producción. A fecha actual, las conclusiones siguen siendo plenamente aplicables, ya que los modelos —por muchas actualizaciones que reciban— mantienen el mismo funcionamiento de base y siguen pudiendo “alucinar”: ocurre con menor frecuencia, pero de la misma manera.
Por qué la incertidumbre en LLMs es un problema real (y no teórico)
Los LLMs actuales son extraordinariamente buenos generando texto coherente, estructurado y convincente. El problema es que esa coherencia no equivale a veracidad.
En la práctica, esto significa que:
- Un modelo puede equivocarse con total convicción.
- El usuario final no dispone de señales claras para detectar el error.
- En contextos empresariales, el coste de una respuesta incorrecta no es reputacional: es operativo, económico o incluso de seguridad.
La confianza aparente es, paradójicamente, el mayor riesgo de los LLMs en producción.
El estudio parte de esta premisa: no basta con mejorar la precisión media del modelo, es imprescindible saber cuándo no debemos confiar en él.
Qué problema intenta resolver el estudio
El paper se centra en una pregunta clave para cualquier CTO, CDO o responsable de IA:
¿Podemos anticipar cuándo un LLM va a fallar antes de que lo haga?
Para ello, los autores exploran cómo aplicar técnicas clásicas de uncertainty estimation —muy utilizadas en machine learning tradicional— a modelos de lenguaje generativos, que presentan retos específicos:
- Generan secuencias largas, no etiquetas simples.
- Operan en espacios semánticos abiertos.
- No están diseñados para expresar duda explícitamente.
El objetivo no es “hacer LLMs más inteligentes”, sino hacerlos más seguros, predecibles y gobernables.
Qué significa “incertidumbre” en un LLM (explicado sin academicismo)
En términos simples, la incertidumbre responde a esta pregunta: ¿Hasta qué punto debería fiarme de esta respuesta?
El estudio distingue dos tipos fundamentales:
Incertidumbre aleatoria (aleatoric)
Se produce cuando el propio problema es ambiguo o ruidoso.
Por ejemplo:
- Preguntas mal formuladas
- Inputs incompletos
- Contexto insuficiente
En estos casos, ni siquiera un modelo perfecto podría responder con certeza total.
Incertidumbre epistémica (del conocimiento)
Aparece cuando el modelo no tiene suficiente información interna para responder correctamente:
- Dominios poco representados en el entrenamiento
- Casos muy específicos
- Cambios recientes no reflejados en los datos
Esta es la incertidumbre más peligrosa, porque el modelo no “sabe” que no sabe.
Medir ambas es clave para decidir cuándo aceptar una respuesta, cuándo validarla y cuándo bloquearla.
Qué hace exactamente el estudio (metodología ampliada)
El trabajo realiza un análisis exhaustivo aplicando 12 métodos distintos de estimación de incertidumbre, adaptados a LLMs, sobre múltiples tareas reales:
- Preguntas de conocimiento general
- Generación de texto explicativo
- Generación de código
Cada método se evalúa según su capacidad para:
- Correlacionar incertidumbre alta con respuestas incorrectas
- Mantener estabilidad en tareas bien definidas
- Escalar a modelos grandes sin costes prohibitivos
Este enfoque experimental permite comparar técnicas de forma objetiva, algo poco habitual en estudios previos más teóricos.
Principales hallazgos del estudio
1. La incertidumbre predice errores mejor de lo que se asume
Uno de los resultados más relevantes es que muchas respuestas incorrectas presentan señales claras de alta incertidumbre, incluso cuando el texto generado parece correcto.
Esto abre la puerta a:
- Filtrar respuestas antes de mostrarlas
- Activar revisión humana automática
- Reducir el impacto de “alucinaciones”
En entornos industriales, esto puede significar evitar decisiones incorrectas antes de que ocurran.
2. No todas las métricas funcionan igual en LLMs
El estudio demuestra que técnicas clásicas de ML funcionan bien en clasificadores, pero no se trasladan directamente a modelos generativos.
Algunas métricas pierden correlación, otras generan falsos positivos.
La conclusión es clara:
La incertidumbre en LLMs requiere adaptación específica, no reutilización acrítica de métricas antiguas.
Esto es clave para equipos que intentan “industrializar” IA generativa sin rediseñar sus pipelines.
Cómo se mide la incertidumbre en la práctica (más detalle)
Enfoque 1: una sola inferencia
Aquí se analiza la distribución de probabilidades de los tokens generados:
- Entropía
- Probabilidad máxima
- Promedios ponderados
Estas métricas permiten asignar un score de confianza numérico a cada respuesta, que puede integrarse fácilmente en sistemas existentes.
Son rápidas, baratas computacionalmente y adecuadas para entornos en tiempo real.
Enfoque 2: múltiples inferencias
Este enfoque fuerza al modelo a responder varias veces (variando sampling, seeds o prompts) y mide:
- divergencia entre respuestas,
- inconsistencia semántica,
- variabilidad estructural.
Es especialmente útil para:
- generación de código,
- explicaciones técnicas,
- decisiones complejas.
Si un modelo no es consistente consigo mismo, no debería ser confiable.
El problema de fondo que revela el estudio
Más allá de técnicas concretas, el paper expone una realidad incómoda:
Los LLMs no tienen mecanismo interno de autolimitación
A diferencia de un humano experto, un LLM:
- no duda,
- no pide aclaraciones,
- no reconoce desconocimiento espontáneamente.
Por eso, la incertidumbre debe imponerse desde fuera, como una capa de control y gobernanza.
Esto es especialmente crítico en:
- automatización industrial,
- sistemas de soporte técnico,
- análisis de riesgo,
- generación de decisiones asistidas.
Qué implica esto para empresas que usan LLMs hoy
Para cualquier organización que esté desplegando IA generativa, el mensaje es claro:
- No basta con evaluar precisión media
- No basta con tests offline
- No basta con “si parece correcto”
Sin métricas de incertidumbre, un LLM en producción es una caja negra con confianza excesiva.
Roadmap recomendado (explicado paso a paso)
- Definir qué errores son inaceptables según el dominio.
- Seleccionar métricas de incertidumbre alineadas con el caso de uso.
- Establecer umbrales claros de confianza.
- Integrar decisiones automáticas basadas en incertidumbre (mostrar, revisar, bloquear).
- Monitorizar incertidumbre en producción.
Este enfoque convierte la IA generativa en un sistema gobernado, no en un experimento.
Conclusión estratégica
La estimación de incertidumbre no mejora directamente la inteligencia del LLM, pero sí transforma radicalmente su fiabilidad, seguridad y utilidad real en contextos empresariales.
En la próxima fase de adopción de IA, ganarán las organizaciones que sepan cuándo confiar y cuándo no.