AI KID
RE/MAX Patagon
Mateo Caño
En esta guía
#¿Por qué ChatGPT alucina sin contexto de tu negocio?
ChatGPT inventa un dato cuando le falta contexto y necesita completar la respuesta igual. No es que "mienta" a propósito: es un modelo de lenguaje optimizado para sonar coherente, no para chequear cada cifra contra una fuente real antes de escribirla.
Cuando le preguntás algo genérico ("dame estadísticas del mercado de X"), no tiene forma de distinguir entre un dato que memorizó bien y uno que está generando por patrón. El resultado es una respuesta que suena segura aunque esté mal.
Esto se nota más en tareas de marketing y research: nombres de competidores que no existen, porcentajes de crecimiento inventados, casos de estudio armados de la nada. Si el output se copia directo a un reporte o a una propuesta, el dato falso viaja con él.
OpenAI documenta las instrucciones personalizadas como el mecanismo oficial para fijar contexto persistente en cada chat de ChatGPT, en vez de repetir el mismo contexto en cada mensaje nuevo, ver help.openai.com. Esa persistencia es justamente lo que permite que la regla de decir "no sé" se aplique siempre, no solo la primera vez que se la pedís. La guía de OpenAI sobre cómo escribir instrucciones va en la misma línea: cuanto más claro y concreto es el pedido, menos margen le queda al modelo para completar con lo que supone.
Ver cómo aplicar esta guía a mi marca
#¿Qué es la instrucción anti alucinación de Claura?
Es un bloque de contexto permanente, no un prompt que se escribe una sola vez y se pierde en el historial del chat. Se guarda en las instrucciones personalizadas de ChatGPT y tiene tres partes fijas:
- Quién es tu cliente ideal, rubro, tamaño, dolor principal, para que cada research salga filtrado por relevancia real.
- Cómo suena tu marca, tono, vocabulario permitido y prohibido, para que el output ya venga en la voz correcta.
- La regla no negociable, si el modelo no tiene el dato con certeza, tiene que decirlo explícitamente en vez de inventar un número, un nombre o una fuente para completar la respuesta.
La tercera parte es la que hace la diferencia. Sin ella, un modelo bien instruido en tono y audiencia puede seguir inventando datos con total confianza.
| Parte de la instrucción | Qué resuelve | Qué pasa sin ella |
|---|---|---|
| Cliente ideal | Filtra el research por relevancia | Trae datos genéricos de todo el mercado |
| Tono de marca | Evita reescribir el output a mano | Suena corporativo o genérico |
| Regla de decir "no sé" | Frena la invención de datos | El modelo completa con lo más probable, aunque sea falso |
Alucina porque le falta contexto. Sin saber de qué negocio le hablás, completa con lo más probable del promedio de internet.
En el chat dura hasta que el historial se corta. La regla tiene que vivir en las instrucciones personalizadas, que se aplican a cada chat nuevo.
La confianza del texto no tiene relación con la certeza del dato. Un número inventado se escribe igual de firme que uno real.
El tono arregla cómo suena, no qué afirma. Sin la regla de decir "no sé", un modelo bien peinado sigue inventando cifras.
#¿Cómo armás tu propia instrucción personalizada paso a paso?
Vas a la configuración de ChatGPT, a la sección de instrucciones personalizadas, y completás el bloque con estos cuatro pasos:
- Describí tu cliente ideal en una frase concreta. Nombre de rubro, tamaño de empresa y el problema puntual que resuelve tu producto o servicio. Evitá frases genéricas como "empresas que quieren crecer".
- Definí el tono en tres o cuatro adjetivos y un ejemplo real. Pegá un párrafo de tu propia marca como referencia de voz, no una descripción abstracta del tono.
- Escribí la regla de la verdad de forma literal. Algo como: "si no tenés el dato con certeza, decime explícitamente que no lo sabés en vez de estimar una cifra". Que sea imposible de interpretar como opcional.
- Pedile que cite la fuente cuando afirme un dato externo. Si no puede nombrar de dónde sacó el número, es la señal de que lo está inventando.
Mi cliente ideal es , de , y el problema puntual que le resuelvo es . Mi marca suena . Este es un párrafo real de mi marca, usalo como referencia de voz: . Regla no negociable: si no tenés el dato con certeza, decime explícitamente que no lo sabés en vez de estimar una cifra, un nombre o una fuente. Cuando afirmes un dato externo, citá de dónde lo sacaste. Si no podés nombrar la fuente, decime que no la tenés.
Va en Configuración, Instrucciones personalizadas. Se aplica sola a cada chat nuevo: no hace falta repetirla al pedir un research o un reporte.
Guardado eso, la instrucción se aplica sola a cada chat nuevo. No hace falta repetirla cuando le pedís un research, un análisis de competencia o un reporte de marketing.
#¿Cómo usa Claura esta instrucción en research de competencia cada 24 horas?
Claura corre este mismo esquema de instrucción como base de su servicio de Research Viral: un agente de IA repite el research de competidores y tendencias de la marca cada 24 horas, sin que nadie del equipo tenga que pedirlo a mano.
La regla de decir "no sé" es la pieza que sostiene que ese research sea usable. Sin ella, automatizar la frecuencia solo multiplica la cantidad de datos inventados que le llegan al equipo de contenido. Con ella, el sistema prefiere devolver menos información antes que devolver una información falsa con la misma seguridad que una verdadera.
El mismo criterio aplica al archivo de contexto de marca que usamos con Claude para generar contenido, con la misma lógica de fijar cliente ideal, tono y límites antes de pedir cualquier output, ver CLAUDE.md de marca: template para entrenar Claude con tu marca. Si además necesitás una forma de chequear que el sistema no volvió a inventar datos con el tiempo, la lógica de evals que usamos para skills de research aplica igual, ver cómo evaluar skills de research con IA.
#¿Qué conviene recordar sobre ChatGPT y las alucinaciones?
- ChatGPT no miente a propósito: completa huecos de contexto con la respuesta más probable, aunque sea falsa.
- La instrucción que funciona es permanente, no un prompt suelto: cliente ideal, tono de marca y la regla de decir "no sé" cuando falta el dato.
- Automatizar research sin esa regla solo multiplica la velocidad a la que llegan datos inventados al equipo.
- Pedile siempre la fuente de cualquier dato externo. Si no puede nombrarla, probablemente la inventó.
Más contexto sobre cómo armar este tipo de instrucciones en cómo armar tu carpeta .claude/ desde cero y en automatizar tu marketing vs armar un equipo interno.
La misma causa de raíz (instrucciones vagas que se completan con lo que sea) aparece al generar imagen o video: la guía GPT-Image 2.5 vs 2.0: cómo escribir el prompt de comparación aplica el mismo criterio de especificidad para comparar versiones de un modelo generativo.
Esta misma instrucción anti alucinación cobra más peso todavía dentro de un espacio de trabajo compartido por todo un equipo. Si tu empresa está evaluando activar un plan pago para varias personas, la guía sobre ChatGPT para empresas repasa precios, planes y los requisitos para activar ese espacio de trabajo antes de sumar la instrucción personalizada a nivel de toda la organización.
Confiar en lo que responde ChatGPT es una cara del problema; la otra es confiar en lo que alguien más genera con la herramienta. La nota estafas con ChatGPT: fotos falsas para pedir reembolsos en apps de delivery muestra un caso real de esto último.
Hay un tercer riesgo, más grave que una alucinación de texto: un agente de IA que actúa solo sin que nadie lo revise. La nota una IA se escapó de su propia prueba: qué dice de su seguridad separa qué parte de ese riesgo está documentada y qué guardrails lo reducen en un agente propio.
Esta instrucción evita que ChatGPT invente un dato cuando ya lo tenés escribiendo, pero no te dice cómo detectar la invención en el momento en que ocurre, sobre todo si la conversación es en voz y no en texto. La guía cómo saber si una IA te está inventando una respuesta suma las señales de comportamiento que anticipan una alucinación antes de confiar en el dato final.
Esta instrucción corrige qué tan cierto es lo que dice ChatGPT; si lo que te molesta es más bien cómo lo dice (viñetas de más, emojis, tono robótico), el prompt para ChatGPT que te saca el tono de robot ataca ese problema distinto con el mismo enfoque de configurarlo una sola vez.
Si lo que te preocupa no es una mentira puntual sino hasta dónde puede llegar una IA sin que nadie la frene, la nota riesgos de la inteligencia artificial según un investigador de Anthropic cuenta qué dijo exactamente ese investigador senior de seguridad y qué podés controlar vos hoy en tu negocio frente a eso.
Esta instrucción se enfoca en datos de negocio que ChatGPT inventa cuando le falta contexto escrito; hay otro tipo de error, el de ignorar un dato del espacio físico real, documentado con un caso concreto en errores de ChatGPT: respuestas seguras que ignoran la realidad.
Esta configuración permanente evita que ChatGPT mienta en general, pero antes de publicar un dato puntual (un número, una cifra, una fecha) conviene un chequeo adicional por cada dato específico: la guía pedirle fuentes a la IA, el filtro antes de publicar detalla las tres preguntas puntuales para pedirle la fuente exacta, si está verificado o es una estimación, y qué parte no pudo confirmar.
Quiero aplicar a mi caso la guía "Cómo hacer que ChatGPT deje de mentirte" de Claura. Guía: https://claura-ai.com/resources/como-hacer-que-chatgpt-deje-de-mentirte Mi caso: [a qué me dedico, qué herramientas uso y qué quiero lograr] La guía cubre: - ¿Por qué ChatGPT alucina sin contexto de tu negocio? - ¿Qué es la instrucción anti alucinación de Claura? - ¿Cómo armás tu propia instrucción personalizada paso a paso? - ¿Cómo usa Claura esta instrucción en research de competencia cada 24 horas? Lee la guía (si no puedes abrir el link, trabaja con los temas de arriba). Si te falta información sobre mi caso, hazme hasta 3 preguntas antes de empezar. Después arma un plan para aplicar la guía paso a paso a mi caso y dime qué puedo hacer hoy en menos de una hora.
Cópialo y pégalo en tu agente: te pregunta lo que le falta de tu caso y arma el plan con los pasos de esta guía. ¿Prefieres que lo armemos nosotros? Agenda una llamada.
También te puede interesarCLAUDE.md de marca: template para entrenar Claude con tu marcaPara seguir con este tema
?Preguntas frecuentes sobre ChatGPT y las alucinaciones
¿Cómo hago que ChatGPT deje de inventar datos en mis reportes de marketing?
Le das una instrucción personalizada permanente, no un prompt suelto. Esa instrucción tiene que fijar quién es tu cliente ideal, cómo suena tu marca y una regla no negociable: si ChatGPT no tiene el dato, tiene que decir que no lo tiene en vez de inventar un número o un nombre para completar la respuesta. En la guía tenés el paso a paso completo en la sección ¿Cómo armás tu propia instrucción personalizada paso a paso?. Una vez que la guardás en la configuración del chat, se aplica automáticamente a cada conversación nueva, sin que tengas que repetirla cada vez que le pedís un research o un reporte.
¿Por qué ChatGPT alucina cuando le pido research de competencia?
Porque un modelo de lenguaje está entrenado para completar texto de forma verosímil, no para admitir que no sabe algo. Sin una regla explícita que lo autorice a decir "no tengo ese dato", el modelo rellena el hueco con la respuesta más probable estadísticamente, aunque sea falsa. OpenAI lo explica en por qué alucinan los modelos de lenguaje: el entrenamiento y las evaluaciones premian adivinar antes que admitir la duda. OpenAI documenta el mecanismo de instrucciones personalizadas como la forma oficial de fijar ese tipo de contexto persistente, ver help.openai.com. Nombrar la fuente exacta que tiene que citar y prohibirle inventar una cifra cuando no la encuentra ayuda a reducir esos casos.
¿Qué instrucciones nunca hay que darle a una IA para hacer research?
Nunca le pidas "dame un dato sobre X" sin decirle qué hacer si no lo encuentra, porque ahí es donde inventa. Tampoco le pidas que resuma una página que no puede leer en vivo: va a describir lo que cree que dice esa página en base a patrones, no lo que dice realmente. Armar un eval simple que detecte cuándo el sistema empezó a inventar de nuevo, como explicamos en cómo evaluar skills de research con IA, es la forma de agarrar el problema antes de que llegue a un cliente.
¿Cómo consigo que ChatGPT diga la verdad en vez de inventar una respuesta?
Le pedís explícitamente que separe lo que sabe con certeza de lo que está estimando, y le prohibís rellenar huecos con inventos. La guía de OpenAI sobre ingeniería de prompts explica por qué instrucciones específicas y verificables producen respuestas más confiables que pedidos vagos, ver platform.openai.com. Combinado con la regla de "si no lo sabés, decilo", le dejás menos margen para inventar en tareas de marketing y research.
¿Qué instrucción personalizada usa Claura para que ChatGPT no invente datos de marca?
Usamos el mismo tipo de archivo de contexto que armamos para Claude, adaptado a las instrucciones personalizadas de ChatGPT: quién es el cliente ideal de la marca, cómo suena su tono y la regla de decir "no sé" cuando falta el dato. El template completo está en CLAUDE.md de marca: template para entrenar Claude con tu marca. Esa misma base es la que corre todos los días en el servicio de Research Viral de Claura.
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