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Founderz: inicio de la Guía de uso responsable de la IA

en colaboración con Microsoft

Principio 07 · Antes de compartir · Exactitud

Verificación proporcional a lo que está en juego

El alcance de la revisión depende del coste de equivocarse. Se consulta cada fuente para confirmar que respalda lo que se afirma.

Pregunta clave

¿Qué consecuencias tendría un error?

Qué aporta

Quien te lee puede seguir el rastro de una cifra hasta los datos originales o encontrar el pasaje que respalda una afirmación.

Contexto

La IA escribe con la misma fluidez cuando se equivoca. Puede inventar una referencia, citar mal una fuente, omitir una condición o convertir «previsto para el viernes» en «garantizado». NIST llama a la parte inventada confabulación: contenido falso expresado con seguridad, a veces con citas inventadas que le dan apariencia de fundamento. En los informes largos, estos errores son más difíciles de detectar y han llegado a clientes y tribunales.

No puedes comprobarlo todo, así que ajusta la profundidad de la revisión al coste de equivocarte.

Niveles de verificación

NivelParaQué haces tú
Un vistazoBorradores internos, ideas, notas para tiLéelo entero. ¿Responde a la pregunta que has hecho?
Comprobaciones puntualesTodo lo que compartes con compañerosComprueba los nombres, fechas, cifras y afirmaciones más importantes.
Verificación completaTodo lo que se publica, se firma, se envía a un cliente o se utiliza para decidirAbre cada fuente, repite los cálculos y confirma las citas y las fechas. Si hay mucho en juego, pide a otra persona que lo revise.

Verificación de fuentes

Abre la fuente citada y encuentra el pasaje que respalda la afirmación. Comprueba su fecha y si es aplicable a tu país y mercado. Una segunda IA puede tener los mismos puntos ciegos que la primera, así que, aunque coincidan, tienes que consultar la fuente.

Las herramientas especializadas reducen los errores, pero no los eliminan. Un estudio de Stanford publicado en 2025 encontró que las principales herramientas de investigación jurídica con IA seguían inventando contenido. La proporción de consultas de prueba en las que ocurrió osciló entre el 17 % y el 33 % según la herramienta. En septiembre de 2026, una base de datos pública había registrado más de 2000 resoluciones de órganos judiciales y tribunales relacionadas con contenido inventado por IA, en su mayoría citas falsas.

Verificación de peticiones e identidades

Una cara, una voz o un estilo de escritura conocidos pueden resultar convincentes incluso cuando alguien los ha imitado con IA. A principios de 2024, un empleado en Hong Kong transfirió unos 200 millones de dólares de Hong Kong tras una videollamada en la que se había suplantado la identidad de los demás participantes, incluido el director financiero. Lee el caso práctico.

Considera sin verificar cualquier petición inusual de dinero, credenciales o datos confidenciales hasta que te pongas en contacto por tu cuenta con quien supuestamente la hace: devuelve la llamada a un número que ya tengas o acércate a la mesa de esa persona. Tanto el FBI como el Instituto Nacional de Ciberseguridad de España lo recomiendan.

Prácticas recomendadas

  1. 01Ajusta el nivel de verificación a lo que está en juego: un vistazo, comprobaciones puntuales o verificación completa.
  2. 02Abre la fuente y encuentra el pasaje que respalda la afirmación.
  3. 03Vuelve a calcular las cifras importantes.
  4. 04Comprueba la fecha y el lugar: ¿está al día y es aplicable a tu país y mercado?
  5. 05Para verificar una petición inusual de dinero, credenciales o datos, inicia tú el contacto por un canal de confianza.

Ejemplos de prompts

Compara los dos prompts y fíjate en el paso que tienes que dar tú.

Investigación

Redacción con estadísticas

Antes

Escribe un párrafo sobre el crecimiento del mercado europeo de IA, con estadísticas.

Después

Utiliza únicamente los tres informes adjuntos para escribir un párrafo sobre el mercado europeo de IA. Después de cada cifra, indica el informe y la página. Enumera las afirmaciones que no hayas podido respaldar.

Tu parte

Comprueba cada cifra en su página. Elimina las que no encuentres.

Por qué funciona: El título de un informe y el número de página junto a cada estadística te permiten comprobarla en el original.

Contratos y políticas

Resumen de una norma

Antes

Resume las nuevas normas de la UE sobre chatbots de IA.

Después

Resume el artículo 50 del Reglamento de IA de la UE a partir del texto oficial adjunto, en lenguaje claro. Cita la frase que respalda cada punto y señala lo que dependa de fechas o excepciones.

Tu parte

Comprueba cada frase citada en el texto oficial y consulta con tu equipo jurídico antes de actuar basándote en ella.

Por qué funciona: Las citas te permiten localizar cada punto en el texto. Las advertencias te indican cuándo importan una fecha o una excepción.

Datos y cifras

Comparación de presupuestos

Antes

¿Cuál es el coste total de los tres presupuestos?

Después

Prepara una tabla con el precio, la cantidad y los cargos adicionales de cada uno de los tres presupuestos adjuntos. Indica la página de la que sale cada cifra. Después, calcula el importe total y muestra las operaciones.

Tu parte

Comprueba cada cifra en su página y vuelve a calcular el total tú mismo. Busca cargos ocultos en las condiciones.

Por qué funciona: Las referencias de página te permiten contrastar cada cifra con el presupuesto del proveedor. Si repites la suma por tu cuenta, puedes comprobar el total.

Qué dicen las fuentes

  • NIST define la confabulación como contenido falso expresado con seguridad, a veces con razonamientos o citas inventados que le dan apariencia de fundamento. [NIST AI 600-1]
  • En un estudio de Stanford revisado por pares, las principales herramientas de investigación jurídica con IA inventaron contenido. Según la herramienta, la proporción de respuestas con ese error osciló entre el 17 % y el 33 % en un total de 202 consultas de prueba. [Magesh et al., Stanford]
  • A 23 de septiembre de 2026, una base de datos pública recogía 2077 resoluciones en las que órganos judiciales o tribunales determinaron, o dieron a entender, que una parte se había apoyado en contenido inventado por IA. [Base de datos de Charlotin]
  • La propia documentación de Microsoft indica que no se garantiza que las respuestas de la IA generativa se ajusten por completo a los hechos y que los usuarios deben aplicar su criterio al revisar los resultados antes de enviarlos a otras personas. [Microsoft Learn]
  • El FBI aconseja colgar y devolver la llamada a un número que busques por tu cuenta. El INCIBE de España aconseja no autorizar nunca pagos por teléfono y exigir que al menos dos personas aprueben los pagos de importes elevados. [FBI] [INCIBE]

Casos prácticos y situaciones de trabajo

Práctica en equipo

Acordad qué resultados requieren un vistazo, cuáles comprobaciones puntuales y cuáles verificación completa, para que todo el mundo revise de forma proporcional.

Herramienta para equiposNiveles de verificación

Fuentes

Estas fuentes respaldan los hechos que se exponen en esta página. En cada caso explicamos qué demuestra la fuente y hasta dónde llega. Las recomendaciones son nuestras. Consultar todas las fuentes.

  1. Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile (NIST AI 600-1) US National Institute of Standards and Technology · 26 de julio de 2024 · Marco voluntario Enumera doce riesgos de la IA generativa, entre ellos la confabulación (contenido falso expresado con seguridad, a veces con citas inventadas) y la configuración de la relación entre personas e IA, que abarca el sesgo de automatización y la dependencia excesiva. Límites: Es voluntario. Se publicó en virtud de una orden ejecutiva que después se revocó y el marco general está en revisión.
  2. Hallucination-Free? Assessing the Reliability of Leading AI Legal Research Tools Journal of Empirical Legal Studies (Stanford RegLab and HAI researchers) · 23 de abril de 2025 · Investigación revisada por pares Al responder a 202 preguntas jurídicas, las principales herramientas de IA para investigación jurídica produjeron alucinaciones. Según la herramienta, la proporción de consultas afectadas osciló entre el 17 % y el 33 %. En el modelo de uso general fue del 43 %. Límites: Los resultados corresponden a las herramientas que se probaron en 2024. Han cambiado desde entonces.
  3. AI Hallucination Cases database Damien Charlotin · Actualización continua (2077 casos a 23 de septiembre de 2026) · Base de datos de investigación Recoge resoluciones en las que un juzgado o tribunal determinó, o dio a entender, que una de las partes se había basado en contenido inventado por IA, sobre todo citas falsas. Hasta el 23 de septiembre de 2026 se habían registrado 2077 casos, 1428 de ellos en Estados Unidos. Límites: La mantiene una sola persona. Excluye los casos en que solo existe una alegación de que se utilizó contenido inventado por IA.
  4. Data, privacy, and security for Microsoft Copilot Microsoft · Actualizado el 18 de agosto de 2026 · Documentación de producto Según Microsoft, Copilot solo muestra datos de la organización que el usuario tiene permiso para consultar. Los prompts, las respuestas y los datos a los que se accede a través de Microsoft Graph no se utilizan para entrenar modelos fundacionales. Microsoft no garantiza que las respuestas sean correctas en un 100 % y recomienda aplicar el criterio propio antes de enviarlas a otras personas. Límites: Solo se aplica a ese producto y a sus condiciones comerciales.
  5. Criminals Use Generative Artificial Intelligence to Facilitate Financial Fraud (I-120324-PSA) FBI Internet Crime Complaint Center · 3 de diciembre de 2024 · Aviso a la ciudadanía Advierte de que los delincuentes utilizan voces, imágenes y vídeos generados por IA para suplantar a personas y aconseja colgar y devolver la llamada a un número que busques tú mismo. Límites: Dirigido a consumidores de Estados Unidos.
  6. Suplantación del CEO utilizando la técnica de inteligencia artificial deepvoice INCIBE, Spain’s national cybersecurity institute · 9 de enero de 2024 · Caso oficial (en español) Describe el caso de una empresa que pagó a un estafador tras recibir una llamada con la voz de su director general clonada mediante IA. Aconseja confirmar por un canal en el que sepas con quién hablas, no autorizar nunca pagos por teléfono y exigir la aprobación de más de una persona para los pagos de gran importe. Límites: Un caso anonimizado de una línea de ayuda.

Cómo citar esta página

Founderz (2026). Principio 7: Verificación proporcional a lo que está en juego. Estándar RUAI, edición de 2026. Desarrollado por Founderz en colaboración con Microsoft. https://responsibleai.founderz.com/es/toolkit/principles/proportionate-verification

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