La proliferación de sistemas multiagente basados en grandes modelos de lenguaje ha abierto posibilidades inéditas en la automatización de diagnósticos técnicos y generación de informes estructurados. Sin embargo, la confianza en estos sistemas depende de un factor crítico: que cada afirmación emitida esté respaldada por evidencia verificable y no por inferencias internas del modelo. Los enfoques tradicionales de verificación tratan toda la evidencia como intercambiable y producen una señal única, lo que limita la capacidad de tomar decisiones matizadas ante fallos. Un marco conceptual más sólido propone clasificar las afirmaciones según su relación con la evidencia disponible, asignando pesos específicos al tipo de fuente y penalizando las contradicciones de forma asimétrica. Este enfoque no solo permite detectar alucinaciones con mayor precisión, sino que acopla la puntuación obtenida a un sistema de decisión en tres niveles: proceder, regenerar o replanificar, todo ello dentro de un presupuesto computacional explícito. Desde la perspectiva empresarial, integrar este tipo de mecanismos en ia para empresas es esencial para garantizar la fiabilidad de los agentes IA que operan en entornos críticos. En Q2BSTUDIO desarrollamos aplicaciones a medida y software a medida que incorporan inteligencia artificial con capas de verificación y control, permitiendo a las organizaciones desplegar asistentes autónomos sin comprometer la calidad de la información. Además, combinamos estas soluciones con servicios cloud aws y azure para escalar los procesos de grounding y con power bi para visualizar la trazabilidad de las evidencias. Nuestra experiencia en ciberseguridad también resulta relevante, ya que la detección de contradicciones y la evaluación de fuentes son prácticas directamente aplicables a la auditoría de sistemas generativos. En definitiva, la fundamentación tipada representa un avance conceptual que, bien implementado mediante servicios inteligencia de negocio y plataformas robustas, convierte la detección de alucinaciones en un proceso gobernable y predecible, alineado con las necesidades reales de las empresas que buscan adoptar inteligencia artificial de forma responsable.