Los guardrails de IA son mecanismos de seguridad que actúan como barandas para los modelos de lenguaje (LLMs), evitando que generen contenido ofensivo, filtren información personal (PII), alucinen datos críticos o produzcan código inseguro. Estos guardrails se implementan mediante filtros de contenido, políticas de prompts, validaciones post-output e incluso verificación con reglas personalizadas —todo integrado directamente en la capa de API.

La idea no es limitar la creatividad del modelo, sino darle un marco seguro para operar: como poner barandas en una escalera, para que pueda avanzar sin tropezar con peticiones maliciosas o accidentales. Son clave para usar IA de forma responsable en entornos sensibles como banca, salud, educación o desarrollo de software. En resumen: los guardrails no hacen menos potente al modelo, lo hacen confiablemente útil.