Cómo darle instrucciones a una IA para que no invente datos

Nos escriben casi cada semana con la misma historia: alguien conectó un agente de IA al WhatsApp del negocio, funcionó bien quince días y un día contestó un precio que no existe, un horario que nadie definió o una política de devolución que se inventó en el momento. Casi nunca el problema es el modelo. Casi siempre son las instrucciones: nadie le dijo de dónde sacar los datos, cómo entregarlos ni qué hacer cuando no los tiene.

¿Qué significa “darle instrucciones a una IA para que no invente”?

Darle instrucciones a un agente de IA para que no invente es definirle por escrito tres cosas: de dónde puede sacar cada dato, en qué formato debe entregarlo y qué debe responder cuando ese dato no está en su fuente. Sirve para tareas con información verificable —precios, horarios, saldos, políticas—; no sirve para obligar al modelo a saber algo que nunca le entregamos, ni para reemplazar a un profesional en temas legales o tributarios.

Una instrucción completa tiene cinco partes:

• Rol y alcance: a qué se dedica el agente y qué temas no toca.
• Fuente: el archivo, la hoja de cálculo o el sistema de donde sale cada respuesta.
• Formato de salida: cómo responde y qué no puede agregar.
• Frase de escape: el texto exacto que usa cuando no sabe.
• Escalamiento: a quién pasa la conversación y con qué resumen.

¿Por qué un agente inventa datos si parece saberlo todo?

Porque el modelo no consulta su memoria como uno abre un archivo: la completa. Y responde con la misma seguridad cuando acierta que cuando rellena un hueco. Estas son las causas que vemos casi siempre:

• Pregunta abierta: le preguntan “¿cuánto vale?” y en ninguna parte dice dónde está la lista de precios.
• Contexto viejo: le pegamos la lista de 2024 y nadie la actualizó.
• Instrucción de relleno: “sé amable y ayuda al cliente” no impone ningún límite.
• Fuentes mezcladas: el catálogo, la web y lo que un vendedor dice por WhatsApp se contradicen.
• Miedo al “no sé”: si nunca le dijimos que decir “no tengo ese dato” es correcto, va a intentar responder igual.

El agente casi nunca falla por falta de inteligencia. Falla por falta de fuente y por exceso de libertad.

¿Cuáles son las tres reglas que evitan la invención?

Con estas tres se resuelve la mayoría de los casos que hemos revisado.

1. Fuente obligatoria. Cada tipo de dato tiene un origen declarado y el agente solo puede hablar de ese origen.

“Los precios solo salen del archivo precios_2025.xlsx. Si el producto no aparece ahí, no existe para ti.”

2. Formato de salida fijo. Un formato cerrado deja menos espacio para improvisar: número de líneas, campos obligatorios y nada de “y también…”.

“Responde en máximo 3 líneas: producto, precio en pesos sin decimales y si hay stock. No agregues recomendaciones.”

3. Qué hacer si no sabe. Una frase de escape literal, escrita palabra por palabra.

“Si el dato no está en la fuente, responde exactamente: ‘No tengo ese dato confirmado; te paso con un asesor para que te lo confirme.’ No lo intentes adivinar.”

¿Cómo se escribe la instrucción, paso a paso?

1. Define el alcance. “Eres el asistente de {nombredesuempresa} y respondes por WhatsApp de lunes a viernes de 8 a 6.” Cambia el nombre y el horario; lo demás queda igual.
2. Lista lo que sí puede responder. Precio, horario, dirección, estado del pedido. Lo que no esté en la lista, está prohibido.
3. Amárralo a una fuente con fecha. “Los precios salen de la hoja precios del archivo compartido, versión 2025-11-01.” Si la fuente cambia, la instrucción se actualiza el mismo día.
4. Fija el formato. Cuántas líneas, en qué orden, con qué unidades (pesos colombianos, sin decimales, punto para miles).
5. Escribe la frase de escape. Una sola, corta, tal cual debe salir.
6. Di a quién escalar. “Cuando no sepas, o el cliente esté molesto, escribe un resumen y pasa a un humano.”
7. Prohíbe lo que duele. Descuentos, plazos de entrega, promesas de garantía, comparaciones con la competencia.

¿Cómo se ve una instrucción mala y una buena?

La columna izquierda suena razonable y es la que aparece en la mayoría de los prompts que nos han mostrado. La derecha no es más inteligente: es más aburrida, y por eso funciona.

¿Cómo le doy la fuente al agente sin complicarme?

Depende del volumen, y no siempre vale la pena complicarse:

• Menos de 30 datos estables (horarios, dirección, políticas): van pegados en la misma instrucción. Cero infraestructura.
• Catálogo mediano: un archivo plano o una hoja de cálculo conectada; se actualiza y el agente lee la versión nueva.
• Catálogo grande o cambiante: base de datos o búsqueda sobre documentos (lo que se conoce como RAG). Es lo más robusto y lo que más mantenimiento pide.
• Datos por cliente (saldo, estado del pedido): nunca en el prompt; se consultan en el sistema en el momento, con el identificador de la persona.

Y algo que casi nadie define: qué pasa si la fuente y el cliente se contradicen. Por ejemplo, “si el cliente dice que le cotizaron otro precio, no lo corrijas de frente: pide el número de cotización y escala”.

¿Cómo pruebo si de verdad no inventa?

Con preguntas trampa, antes de dejarlo atender gente real. Un set de 15 a 20 preguntas bien elegidas muestra más que una semana de uso:

• Lo que no existe: “¿venden repuestos de tal marca?” cuando no los venden.
• Dato falso en la pregunta: “¿el envío sigue en 5.000?” cuando vale 12.000. Debe corregir, no seguir la corriente.
• Fuera de alcance: una pregunta legal, médica o sobre la competencia.
• Fuente vencida: preguntar por un precio que cambió ayer.
• Dos fuentes que se contradicen: debe ganar la que declaramos como oficial.

Repite la prueba cada vez que cambie un precio o una política. En el primer mes, revisar 20 conversaciones reales por semana evita la mayoría de los sustos.

¿Cuánto cuesta hacer esto bien en Colombia?

No es caro, pero tampoco es gratis, y el costo real casi nunca está donde uno lo busca:

• Tokens del modelo: un agente de atención con 1.500 conversaciones al mes consume entre USD 3 y USD 40, según el modelo y el largo de las instrucciones (unos 12.000 a 170.000 COP al mes, con un dólar cerca de 4.000 COP).
• Infraestructura: un servidor pequeño para automatizar (por ejemplo con n8n) ronda los 20.000 a 80.000 COP mensuales.
• Tiempo de escritura y pruebas: entre 6 y 20 horas la primera versión, según cuántas fuentes haya que conectar.
• Mantenimiento: 1 a 3 horas al mes para actualizar precios, políticas y revisar errores.
• El costo del error: un descuento inventado de 50.000 COP en 200 pedidos son 10 millones de pesos al mes. Ahí se paga sola la hora que uno se gastó escribiendo la instrucción.

¿Cuándo SÍ y cuándo NO conviene un agente con reglas estrictas?

Cuándo SÍ:

• Respondes las mismas 20 preguntas todo el día (horarios, precios, disponibilidad, estado de pedido).
• Tienes una fuente que puedes mantener actualizada y con fecha.
• Atiendes fuera de horario y prefieres un “no sé” honesto a un silencio de ocho horas.
• El volumen ya no cabe en una persona y cada respuesta repetida cuesta plata.

Cuándo NO:

• El dato vive solo en la cabeza de alguien y nadie lo ha escrito.
• El tema es legal, tributario o de salud y no hay un profesional revisando.
• Necesitas negociar, dar excepciones o manejar clientes molestos: eso es de humanos.
• No hay quién revise ni actualice la fuente cada mes; un agente con datos viejos es peor que ninguno.

Preguntas frecuentes

¿Basta con escribirle “no inventes datos” a la IA? No. Es una intención, no una instrucción. Sin fuente declarada, sin formato cerrado y sin frase de escape, el modelo sigue teniendo la libertad de rellenar el hueco.

¿Cómo le digo a un agente de IA que no invente precios? Dale el archivo exacto donde están los precios, dile que solo puede usar ese archivo, fija el formato de respuesta y escríbele la frase que debe usar cuando el producto no aparece. Las tres cosas juntas, no una sola.

¿Qué hago si el agente responde con datos viejos? Casi siempre es la fuente, no el modelo. Ponle fecha de vigencia a la fuente, actualízala el mismo día que cambie el precio y vuelve a correr las preguntas trampa. Si el dato lo tomó de otra parte (la web, por ejemplo), prohíbe esa fuente de forma explícita.

¿Un agente con reglas estrictas responde menos y peor? Responde menos y más corto, y eso es justamente lo que se busca en soporte: respuestas verificables. La sensación de “peor” suele venir de que ya no improvisa cuando el cliente insiste, que es el comportamiento deseado.

¿Sirve un agente así para temas legales o tributarios? Solo para orientar y clasificar, nunca para decidir. En esos temas conviene que el agente identifique el caso, entregue información general y escale a un contador o abogado. Esto es información general, no asesoría legal ni tributaria.

¿Cada cuánto debo revisar las instrucciones? Cada vez que cambie un precio, una política o el catálogo, y como mínimo una vez al mes. Si nadie del equipo es dueño de esa tarea, el agente se desactualiza en silencio.

Una nota nuestra

En Sitexx armamos agentes de IA con OpenClaw para pymes, y lo que hacemos al principio casi nunca es tecnología: es sentarnos con el dueño a escribir la fuente, el formato y la frase de escape. Eso mismo lo puedes hacer sin nosotros, con la documentación de cualquier plataforma y una tarde de trabajo; si tu caso es sencillo, de verdad conviene intentarlo primero. Si ya tienes el agente montado y sigue inventando, o quieres que revisemos las instrucciones, escríbenos por WhatsApp y miramos el caso sin compromiso.