La generación automatizada de resúmenes de informes de errores mediante grandes modelos de lenguaje ha ganado terreno en los flujos de trabajo de mantenimiento de software, pero su adopción conlleva un riesgo significativo: las alucinaciones. Estos modelos, entrenados con ingentes volúmenes de datos, pueden producir contenido que parece coherente y veraz, pero que no se corresponde con la documentación original del fallo. Investigaciones recientes muestran que una parte considerable de estos resúmenes contiene omisiones o información inventada, lo que puede desorientar a los desarrolladores y erosionar la confianza en las herramientas automatizadas. Para mitigar este problema, se han desarrollado enfoques de detección que analizan cada sección del resumen —como los pasos para reproducir el error, el comportamiento real y el esperado— identificando no solo la presencia de alucinaciones, sino también su ubicación y tipo. Este análisis granular permite a los equipos técnicos filtrar y corregir el contenido generado, mejorando la fiabilidad de los asistentes basados en inteligencia artificial en entornos empresariales. En Q2BSTUDIO, abordamos este desafío desde una perspectiva integral: nuestras soluciones de ia para empresas incorporan mecanismos de validación contextual y checks semánticos para reducir la incertidumbre en las salidas de los modelos. Además, desarrollamos aplicaciones a medida que integran estos sistemas de detección dentro de plataformas de gestión de incidencias, y aprovechamos servicios cloud aws y azure para escalar el procesamiento sin comprometer el rendimiento. La ciberseguridad también juega un papel clave, ya que los informes de errores pueden contener datos sensibles; por ello, aplicamos protocolos de protección en cada etapa. Para complementar, utilizamos herramientas de inteligencia de negocio como power bi para monitorizar la calidad de los resúmenes generados y ajustar los umbrales de detección dinámicamente. Nuestro enfoque en software a medida y en la automatización de procesos asegura que cada cliente obtenga una solución adaptada a sus flujos específicos, maximizando la precisión y minimizando los riesgos de desinformación. Este tipo de análisis seccional de alucinaciones representa un avance práctico para que los equipos de desarrollo puedan confiar en las capacidades de los agentes IA sin perder el control sobre la veracidad de la información crítica.