Consulta · 49 fuentes
Fuentes
Cada entrada explica qué puedes concluir a partir de la fuente, cuáles son sus límites y en qué páginas se cita.
Cómo elegimos las fuentes
Damos preferencia a las leyes, las directrices de reguladores y organismos de normalización, los estudios revisados por pares, las resoluciones de juzgados y tribunales, y los testimonios de organizaciones sobre sus propias actuaciones. Cuando recurrimos a una noticia, lo indicamos.
Correcciones
Las recomendaciones son nuestras. Si encuentras un error o conoces una fuente mejor, escríbenos a responsibleuseofai@founderz.com.
Legislación
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Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act)
European Union, Official Journal · 13 de junio de 2024 · Legislación · Unión Europea
El texto vinculante del Reglamento de IA de la UE, incluidas las definiciones de alfabetización en materia de IA y ultrasuplantación (artículo 3), las prácticas prohibidas, como el reconocimiento de emociones en el trabajo (artículo 5), la supervisión humana que protege frente al sesgo de automatización (artículo 14) y las obligaciones de transparencia (artículo 50).
Límites: Se aplica por fases y se modificó en julio de 2026 (véase el AI Omnibus). Las obligaciones aplicables dependen del papel de la organización y del sistema. Los resúmenes de este sitio no son asesoramiento jurídico.
Fecha de consulta: noviembre de 2026 · Se cita en: Supervisión humana de la IA, Qué dice la ley, Transparencia sobre el uso de la IA, Glosario
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Regulation (EU) 2026/1744 (AI Omnibus)
European Union, Official Journal · Adoptado el 8 de julio de 2026; en vigor desde el 27 de julio de 2026 · Legislación · Unión Europea
Modifica el Reglamento de IA. Mantiene la obligación de proveedores y responsables del despliegue de fomentar la alfabetización en materia de IA, sin exigir que se garantice un nivel concreto. Aplaza la aplicación de las obligaciones para sistemas de alto riesgo hasta el 2 de diciembre de 2027 (anexo III) y el 2 de agosto de 2028 (anexo I). Los sistemas generativos ya comercializados tienen hasta el 2 de diciembre de 2026 para incorporar el marcado de contenido sintético. A partir de esa misma fecha se añaden prohibiciones relativas a las ultrasuplantaciones íntimas no consentidas y al material de abuso sexual infantil.
Límites: Es una norma modificativa. Debe leerse junto con el texto consolidado del Reglamento de IA.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Taller de adopción, Qué dice la ley, Criterio propio y habilidades, Transparencia sobre el uso de la IA, Glosario
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Regulation (EU) 2016/679 (General Data Protection Regulation)
European Union, Official Journal · 27 de abril de 2016 · Legislación · Unión Europea
Define los datos personales de forma amplia (artículo 4) y reconoce derechos a las personas ante decisiones basadas únicamente en un tratamiento automatizado que produzcan efectos jurídicos o les afecten significativamente de modo similar (artículo 22).
Límites: Otros países tienen sus propias leyes de protección de datos. La Comisión Europea ha propuesto cambios en el artículo 22, por lo que debes comprobar si se han adoptado.
Fecha de consulta: noviembre de 2026 · Se cita en: Qué dice la ley, Confidencialidad de la información compartida con la IA, Te piden que ordenes las candidaturas a un puesto con IA, Glosario
Orientaciones oficiales, marcos y normas
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AI Act: regulatory framework for AI
European Commission · Actualizado el 19 de octubre de 2026 · Resumen oficial · Unión Europea
El resumen de la Comisión sobre el Reglamento de IA. Incluye entre los usos de alto riesgo las herramientas de IA para el empleo, la gestión de trabajadores y el acceso al trabajo por cuenta propia, como los programas de clasificación de currículos, con obligaciones a partir del 2 de diciembre de 2027.
Límites: Es un resumen, no el texto legal.
Fecha de consulta: 4 de noviembre de 2026 · Se cita en: Qué dice la ley, Te piden que ordenes las candidaturas a un puesto con IA
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Code of Practice on transparency of AI-generated content
European Commission · Versión definitiva del 10 de junio de 2026. La Comisión la consideró adecuada el 8 de julio de 2026. · Código voluntario · Unión Europea
Un código voluntario para marcar contenido generado por IA (proveedores) y etiquetar deepfakes y determinados textos (responsables del despliegue), que la Comisión consideró adecuado para el artículo 50 del Reglamento de IA.
Límites: Es voluntario. Firmarlo no constituye una prueba concluyente de cumplimiento y las obligaciones legales se aplican en cualquier caso.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Qué dice la ley, Transparencia sobre el uso de la IA
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Copyright and Artificial Intelligence, Part 2: Copyrightability
US Copyright Office · 29 de enero de 2025 · Informe oficial · Estados Unidos
Concluye que los derechos de autor protegen la autoría humana y que el material generado íntegramente por IA no está protegido, mientras que las aportaciones humanas a obras realizadas con ayuda de la IA sí pueden estarlo.
Límites: Solo se refiere a Estados Unidos. No resuelve cuestiones de titularidad en otros países ni disputas sobre los datos de entrenamiento.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Qué dice la ley
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Recommendation of the Council on Artificial Intelligence (OECD AI Principles)
OECD · Recomendación adoptada el 22 de mayo de 2019 y revisada el 3 de mayo de 2024 · Principios intergubernamentales · Miembros de la OCDE y otros países adheridos a la recomendación
Propone medidas de protección como la capacidad de intervención y supervisión humanas (principio 1.2), la rendición de cuentas con trazabilidad de conjuntos de datos, procesos y decisiones (1.5), y sistemas que puedan anularse, repararse o apagarse de forma segura (1.4).
Límites: No es jurídicamente vinculante.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Supervisión humana de la IA, Una fuente única de referencia para la IA, Qué dice la ley, Responsabilidad por los resultados obtenidos con IA, Glosario
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Ethics Guidelines for Trustworthy AI
High-Level Expert Group on AI, set up by the European Commission · 8 de abril de 2019 · Directrices de expertos · Unión Europea
Describe tres formas de supervisión. En la intervención humana en cada decisión (human-in-the-loop), una persona puede intervenir en cada ciclo de decisión, algo que a menudo ni es posible ni resulta deseable. La supervisión con posibilidad de intervenir (human-on-the-loop) incluye participar en el diseño del sistema y vigilar su funcionamiento. El control humano sobre el uso de la IA (human-in-command) abarca la actividad general del sistema y la decisión de utilizarlo o no, cuándo y cómo.
Límites: No es vinculante ni una posición oficial de la Comisión.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Mapa de puntos de revisión humana, Glosario
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Model AI Governance Framework for Agentic AI
Infocomm Media Development Authority, Singapore · Versión 1.5, 20 de mayo de 2026 (primera publicación: 22 de enero de 2026) · Marco voluntario · Singapur
Atribuye a las organizaciones y a quienes supervisan a los agentes la responsabilidad por las acciones de estos. Recomienda exigir aprobación humana en los puntos de revisión importantes, por ejemplo, antes de borrar datos, enviar mensajes o hacer pagos. Siempre que sea posible, el propio sistema debe exigir esa aprobación. Si las revisiones duran muy poco o los revisores casi nunca rectifican una decisión del agente, es posible que estén aprobando por costumbre.
Límites: Son orientaciones voluntarias, no legislación. Los casos prácticos los aportaron las propias empresas.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Supervisión humana de la IA, Qué dice la ley, Mapa de puntos de revisión humana, Permisos limitados para los agentes de IA, Ficha de permisos del agente, Responsabilidad por los resultados obtenidos con IA, Glosario
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US National Institute of Standards and Technology · AI RMF 1.0, enero de 2023 · Marco voluntario · Estados Unidos, con uso internacional
Un marco voluntario de uso extendido para gestionar los riesgos de la IA en las organizaciones.
Límites: Es voluntario. El NIST indica que el marco está en revisión.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Qué dice la ley
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US National Institute of Standards and Technology · 26 de julio de 2024 · Marco voluntario · Estados Unidos, con uso internacional
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.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Una fuente única de referencia para la IA, Qué dice la ley, Revisión crítica de ideas y reconocimiento de sesgos, Niveles de verificación, Verificación proporcional a lo que está en juego, Glosario
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Least privilege (glossary entry)
NIST Computer Security Resource Center · Definición de NIST SP 800-53 Rev. 5 · Definición de una norma · Estados Unidos, con uso internacional
Define el mínimo privilegio como la práctica de conceder a cada entidad solo los recursos del sistema y los permisos imprescindibles para desempeñar su función.
Límites: Un glosario que reúne definiciones de publicaciones del NIST.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Permisos limitados para los agentes de IA, Ficha de permisos del agente, Glosario
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ISO/IEC 42001: Artificial intelligence management system
ISO and IEC · 2023 · Norma internacional · Internacional
La norma internacional para los sistemas de gestión de la IA en las organizaciones.
Límites: Establece requisitos para las organizaciones que gestionan sistemas de IA. No ofrece orientaciones para usuarios individuales.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Qué dice la ley
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OWASP Top 10 for LLM Applications, 2026 edition
OWASP Gen AI Security Project · 3 de agosto de 2026 · Orientaciones de seguridad · Internacional
Enumera los principales riesgos de seguridad de las aplicaciones de IA. Entre ellos figuran la inyección de prompts (LLM01), que según OWASP aún no puede prevenirse de forma fiable, y la autonomía excesiva (LLM03), que consiste en conceder más funciones, permisos o autonomía de los que requiere la tarea. Recomienda aplicar el mínimo privilegio y exigir confirmación humana para las acciones que requieran permisos especiales, sean irreversibles o resulten visibles desde el exterior.
Límites: Son orientaciones de la comunidad, no una norma formal.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Permisos limitados para los agentes de IA, Ficha de permisos del agente, Glosario
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Prompt injection is not SQL injection (it may be worse)
UK National Cyber Security Centre · 8 de diciembre de 2025 · Orientaciones oficiales · Reino Unido
Explica que los modelos de IA no distinguen de forma fiable entre datos e instrucciones, por lo que quizá nunca se resuelva del todo el problema de la inyección de prompts. Aconseja imponer límites fijos que no dependan de la IA, aplicar el mínimo privilegio y registrar la actividad del sistema.
Límites: Dirigido a profesionales de la seguridad.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Permisos limitados para los agentes de IA, Un correo pide a tu agente que cambie los datos bancarios de un proveedor, Ficha de permisos del agente, Glosario
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AI and cyber security: what you need to know
UK National Cyber Security Centre · 13 de febrero de 2024 · Orientaciones oficiales · Reino Unido
Orientaciones para directivos y consejos de administración: la IA puede presentar falsedades como hechos y puede ser manipulada, y la carga de utilizarla de forma segura no debería recaer en los usuarios individuales.
Límites: Dirigido a responsables y consejos de administración.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Acuerdo de equipo sobre IA
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How do we ensure anonymisation is effective?
UK Information Commissioner’s Office · Orientaciones vigentes · Orientaciones de un regulador · Reino Unido
Explica que para determinar si los datos son anónimos hay que tener en cuenta el contexto y los medios que razonablemente podrían utilizarse para identificar a las personas. Eliminar los nombres puede no bastar.
Límites: Orientaciones del Reino Unido. Los criterios legales de otros países son distintos.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Confidencialidad de la información compartida con la IA, Revisión de un contrato de un cliente con IA, Glosario
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UK Information Commissioner’s Office · Orientaciones vigentes · Orientaciones de un regulador · Reino Unido
Explica que la seudonimización reduce el riesgo, pero los datos seudonimizados siguen siendo datos personales.
Límites: Orientaciones del Reino Unido.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Confidencialidad de la información compartida con la IA, Glosario
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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 · Estados Unidos
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.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Un correo pide a tu agente que cambie los datos bancarios de un proveedor, Arup: fraude con deepfakes en una videollamada, El director financiero pide una transferencia urgente en una videollamada, Verificación proporcional a lo que está en juego
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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) · España
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.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Arup: fraude con deepfakes en una videollamada, El director financiero pide una transferencia urgente en una videollamada, Verificación proporcional a lo que está en juego
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Safety Alert for Operators 13002: Manual Flight Operations
US Federal Aviation Administration · 4 de enero de 2013 · Recomendación de seguridad · Estados Unidos
Anima a las aerolíneas a fomentar el vuelo manual cuando proceda, porque el uso continuo de la automatización no refuerza las habilidades de vuelo manual.
Límites: Una recomendación para compañías aéreas estadounidenses. La utilizamos como analogía.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Criterio propio y habilidades, Glosario
Investigación y evaluaciones
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Carnegie Mellon University and Microsoft Research (CHI 2025) · 25 de abril de 2025 · Investigación revisada por pares · Encuesta internacional
En una encuesta, 319 profesionales del conocimiento compartieron 936 ejemplos. Quienes confiaban más en la IA generativa dijeron aplicar menos el pensamiento crítico. Quienes confiaban más en su propio criterio dijeron aplicarlo más.
Límites: La encuesta recogió lo que contaron los participantes en un momento concreto. Los resultados muestran una asociación. El estudio no midió la pérdida de habilidades.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Criterio propio y habilidades, Un compañero con poca experiencia presenta un análisis que parece impecable, pero no puede explicarlo
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The Lancet Gastroenterology & Hepatology · 12 de agosto de 2025 · Investigación revisada por pares · Polonia
En cuatro centros, la tasa de detección de adenomas en colonoscopias realizadas sin IA bajó del 28,4 % al 22,4 % después de introducir la asistencia con IA.
Límites: Es un estudio observacional que compara resultados antes y después de introducir la IA. Según la universidad de los autores, sirve para formular hipótesis. En septiembre de 2025 se publicó una corrección.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Criterio propio y habilidades, Glosario
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Automation bias: a systematic review of frequency, effect mediators, and mitigators
Journal of the American Medical Informatics Association · 2012 (en línea en junio de 2011) · Revisión de estudios revisada por pares · Internacional
Define el sesgo de automatización como la tendencia a confiar en exceso en la automatización, lo que provoca errores de comisión (seguir consejos erróneos) y de omisión (pasar por alto problemas no señalados). Concluye que la formación, la rendición de cuentas y la forma de presentar las recomendaciones pueden reducirlo.
Límites: Revisa sistemas de apoyo a las decisiones clínicas anteriores a la IA generativa.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Supervisión humana de la IA, Mapa de puntos de revisión humana, Glosario
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Complacency and Bias in Human Use of Automation: An Attentional Integration
Human Factors · junio de 2010 · Investigación revisada por pares · Internacional
Concluye que el sesgo de automatización afecta tanto a expertos y equipos como a principiantes cuando las herramientas de apoyo a las decisiones son imperfectas.
Límites: Revisa investigaciones sobre automatización anteriores a la IA generativa.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Glosario
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Confirmation bias: A ubiquitous phenomenon in many guises
Review of General Psychology, 2(2) · 1998 · Revisión de estudios revisada por pares · Internacional
Una revisión clásica sobre el sesgo de confirmación: la tendencia a buscar e interpretar las pruebas de forma que favorezcan las creencias previas.
Límites: Una revisión de psicología anterior a la IA generativa.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Revisión crítica de ideas y reconocimiento de sesgos, Glosario
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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 · Estados Unidos
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.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Jurisprudencia inventada en escritos judiciales, Niveles de verificación, Verificación proporcional a lo que está en juego
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Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity
METR · 10 de julio de 2025 · Investigación (prepublicación) · Internacional
Dieciséis desarrolladores con experiencia trabajaron en 246 tareas. Esperaban trabajar un 24 % más rápido con IA y, al terminar, estimaron que lo habían hecho un 20 % más rápido. En realidad, tardaron un 19 % más en completar las tareas con IA.
Límites: Sin revisión por pares y con herramientas de principios de 2025. METR ha señalado desde entonces que el resultado está desactualizado.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: METR: productividad percibida y medida con IA, Revisión crítica de ideas y reconocimiento de sesgos
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We are Changing our Developer Productivity Experiment Design
METR · 24 de febrero de 2026 · Actualización de investigación · Internacional
Un seguimiento con 57 desarrolladores y más de 800 tareas apuntó a una mejora de velocidad. METR considera los resultados poco fiables porque muchos desarrolladores evitaron tareas que no querían hacer sin IA. METR cree que probablemente sean más rápidos con herramientas nuevas y está rediseñando el estudio.
Límites: METR califica las pruebas de débiles.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: METR: productividad percibida y medida con IA, Revisión crítica de ideas y reconocimiento de sesgos
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AI-Generated “Workslop” Is Destroying Productivity
Harvard Business Review (Stanford Social Media Lab and BetterUp researchers) · 22 de septiembre de 2025 · Investigación mediante encuesta · Estados Unidos
Define el término workslop. De 1150 empleados a jornada completa en Estados Unidos, el 40 % dijo haber recibido este tipo de trabajo en el último mes. Atender cada caso llevó una media de 1 hora y 56 minutos.
Límites: Datos declarados por los participantes, solo de Estados Unidos y sin revisión por pares. El método de la encuesta no se describe por completo y BetterUp vende servicios de coaching.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Workslop: el coste de enviar resultados de IA sin editar, Calidad del trabajo realizado con IA, Una reunión de 30 minutos y un resumen de seis páginas generado por IA, Glosario
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The lethal trifecta for AI agents
Simon Willison · 16 de junio de 2025 · Análisis de un profesional · Internacional
Señala que la combinación de acceso a datos privados, exposición a contenido no fiable y capacidad de comunicarse con el exterior crea las condiciones para el robo de datos a través de agentes de IA. Indica que no se conoce ninguna técnica que lo evite de forma fiable.
Límites: Un marco de un profesional, sin revisión por pares.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Permisos limitados para los agentes de IA, Ficha de permisos del agente, Glosario
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AI Hallucination Cases database
Damien Charlotin · Actualización continua (2077 casos a 23 de septiembre de 2026) · Base de datos de investigación · Todo el mundo
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.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Jurisprudencia inventada en escritos judiciales, El informe cita un estudio que no encuentras, Verificación proporcional a lo que está en juego
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Microsoft 365 Copilot Experiment: Cross-Government Findings Report
UK Government Digital Service · 2 de junio de 2025 · Evaluación gubernamental · Reino Unido
Entre octubre y diciembre de 2024, 20 000 empleados públicos utilizaron el asistente. Los encuestados declararon un ahorro medio de 26 minutos al día y el 82 % prefería seguir utilizándolo. La herramienta funcionaba peor en tareas complejas o que exigían captar matices. La supervisión humana fue necesaria en todo momento.
Límites: El ahorro de tiempo lo declararon los participantes en 7115 respuestas a la encuesta, sin grupo de control.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Criterio propio y habilidades, Gobierno británico: evaluación de un asistente de IA en varios ministerios
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Microsoft 365 Copilot pilot: DBT evaluation report
UK Department for Business and Trade · 28 de agosto de 2025 · Evaluación gubernamental · Reino Unido
El 72 % de los usuarios estaba satisfecho. En las tareas observadas, con la herramienta se resumían los informes más rápido y con mejores resultados. En cambio, el análisis de hojas de cálculo llevaba más tiempo y era menos preciso. La evaluación no encontró pruebas de que el ahorro de tiempo aumentara la productividad.
Límites: Respondió el 32 % de los encuestados. Las muestras observadas eran pequeñas y faltaba una medición de referencia para comparar los resultados anteriores y posteriores al uso de la herramienta.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Criterio propio y habilidades, Calidad del trabajo realizado con IA, Gobierno británico: evaluación de un asistente de IA en varios ministerios
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Consult Evaluation: DWP’s Pathways to Work consultation
UK Incubator for AI (i.AI) · Fechado el 27 de agosto de 2025; publicado el 30 de octubre de 2025 · Evaluación gubernamental · Reino Unido
Los equipos de políticas públicas modificaron y aprobaron las categorías temáticas propuestas por la IA. Un total de 125 revisores comprobaron cómo había clasificado la herramienta 87 738 respuestas y mantuvieron la clasificación en el 73 % de ellas. La puntuación F1 de concordancia fue de 0,816 entre la herramienta y un revisor y de 0,710 entre dos revisores. La mediana del tiempo de comprobación fue de 19 segundos.
Límites: Una sola consulta. Midió el tiempo de comprobación, no el análisis completo.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Supervisión humana de la IA, Consulta pública británica: 125 personas revisaron cómo clasificó la IA las respuestas
Documentos de juzgados, tribunales y administraciones públicas
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Moffatt v. Air Canada, 2024 BCCRT 149
Civil Resolution Tribunal of British Columbia · 14 de febrero de 2024 · Resolución de un tribunal · Columbia Británica, Canadá
El tribunal rechazó el argumento de que el chatbot respondía por sí mismo de sus respuestas. Consideró a la aerolínea responsable de toda la información de su web, determinó que había facilitado información falsa por negligencia y concedió una indemnización de 812,02 dólares canadienses.
Límites: Es una resolución sobre una reclamación de menor cuantía en una sola provincia. No se aportaron pruebas sobre el funcionamiento del chatbot.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Air Canada: responsabilidad por las respuestas de un chatbot, Responsabilidad por los resultados obtenidos con IA, Detectas una cifra errónea en un informe que enviaste la semana pasada
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Mata v. Avianca, Inc.: opinion and order on sanctions
US District Court, Southern District of New York · 22 de junio de 2023 · Resolución judicial · Estados Unidos
El tribunal determinó que los abogados actuaron de mala fe al presentar y luego defender resoluciones judiciales inventadas por un chatbot de IA. Les impuso a ellos y a su bufete una multa de 5000 dólares estadounidenses y les ordenó escribir a su cliente y a los jueces a los que se habían atribuido falsamente las resoluciones.
Límites: Un solo caso. Sus lecciones tienen más que ver con las obligaciones profesionales que con la tecnología.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Jurisprudencia inventada en escritos judiciales, Responsabilidad por los resultados obtenidos con IA
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LCQ9: Combating frauds involving deepfake
Government of the Hong Kong SAR (reply to the Legislative Council) · 26 de junio de 2024 · Declaración gubernamental · Hong Kong
Según el Gobierno de Hong Kong, el empleado recibió un correo fraudulento que parecía proceder del director financiero de la sede del Reino Unido. A raíz del correo, participó en una videollamada de grupo y transfirió unos 200 millones de dólares de Hong Kong a cinco cuentas bancarias. La policía cree que el vídeo se había grabado de antemano a partir de imágenes de acceso público.
Límites: No identifica a la empresa.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Arup: fraude con deepfakes en una videollamada, El director financiero pide una transferencia urgente en una videollamada
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Correspondence relating to the Targeted Compliance Framework Assurance Review – Final Report
Australian Department of Employment and Workplace Relations · diciembre de 2025 · Correspondencia oficial · Australia
En una carta a Deloitte, el departamento solicitó la devolución de 97 587,11 dólares australianos. Señaló los problemas del informe y recordó que la propia Deloitte había reconocido que no siguió su política de informar al cliente del uso de IA.
Límites: La carta deja constancia de la solicitud de devolución. Más adelante, un portavoz del departamento confirmó a CFO Dive que se había efectuado el reembolso.
Fecha de consulta: noviembre de 2026 · Se cita en: Deloitte Australia: un informe con referencias inventadas, Qué dice la ley
Declaraciones y documentación de las propias organizaciones
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Data, privacy, and security for Microsoft Copilot
Microsoft · Actualizado el 18 de agosto de 2026 · Documentación de producto · Clientes empresariales
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.
Fecha de consulta: noviembre de 2026 · Se cita en: Una fuente única de referencia para la IA, Confidencialidad de la información compartida con la IA, Plan para crear una fuente única de referencia, Verificación proporcional a lo que está en juego, Glosario
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Secure and governed data foundation for Microsoft Copilot: foundational deployment guidance
Microsoft · 6 de mayo de 2026; actualizado el 18 de agosto de 2026 · Documentación de producto · Clientes empresariales
Copilot puede utilizar todo lo que el usuario tenga permiso para abrir. Microsoft recomienda localizar los sitios con permisos demasiado amplios, los que carecen de responsable y los que están inactivos. También aconseja revisar los permisos de acceso, restringir los enlaces que dan acceso a demasiadas personas, archivar los sitios inactivos y eliminar los archivos obsoletos para que las respuestas se basen en información actualizada.
Límites: Orientaciones del proveedor para administradores. Las funciones dependen de la licencia.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Una fuente única de referencia para la IA, El asistente ha dado el precio del año pasado, Plan para crear una fuente única de referencia
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AI at Work Is Here. Now Comes the Hard Part (2024 Work Trend Index)
Microsoft and LinkedIn · 8 de mayo de 2024 · Investigación mediante encuesta (proveedor) · 31 mercados
La encuesta abarcó a 31 000 personas en 31 mercados. El 75 % de los profesionales del conocimiento utilizaba IA generativa en el trabajo. Entre quienes usaban IA, el 78 % empleaba herramientas de IA propias.
Límites: Investigación del proveedor basada en respuestas declaradas por los participantes.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Confidencialidad de la información compartida con la IA, Glosario
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Sycophancy in GPT-4o: what happened and what we’re doing about it
OpenAI · 29 de abril de 2025 · Declaración de la empresa · Internacional
Informa de la retirada de una actualización de un modelo que se había vuelto excesivamente adulador e indica que se había dado demasiado peso a las opiniones de los usuarios a corto plazo.
Límites: El relato de la propia empresa.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Revisión crítica de ideas y reconocimiento de sesgos, Glosario
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Cátedra ERIA · septiembre de 2024 · Nota de prensa (en español) · España
La Universidad Autónoma de Madrid (UAM) creó la Cátedra sobre Empleabilidad y Responsabilidad en Inteligencia Artificial junto con Founderz y Microsoft. El anuncio nombra a Melchor Gómez y Pau Garcia-Milà como directores, expone sus objetivos y cuatro líneas de trabajo, y señala la Guía de uso responsable de la IA como una de sus principales áreas de estudio y desarrollo.
Límites: Es el anuncio de la propia cátedra. Describe lo que se proponía hacer cuando se creó.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Acerca del Estándar RUAI
Información periodística
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Deloitte refunds Aussie gov after AI fabrications slip into $440K welfare report
The Register · 6 de octubre de 2025 · Información periodística · Australia
Según The Register, el informe para el Department of Employment and Workplace Relations contenía referencias inventadas y una cita judicial falsa. La versión corregida reconocía el uso de IA. Deloitte accedió a devolver el último pago de sus honorarios.
Límites: Una información periodística.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Deloitte Australia: un informe con referencias inventadas, El informe cita un estudio que no encuentras, Responsabilidad por los resultados obtenidos con IA
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Deloitte refunds over $60K for report with AI errors, Australian government says
CFO Dive · 21 de octubre de 2025 · Información periodística · Australia
Según la declaración del departamento que recoge el medio, el reembolso superaba los 97 000 dólares australianos.
Límites: Una información periodística sobre una declaración del Gobierno.
Fecha de consulta: noviembre de 2026 · Se cita en: Deloitte Australia: un informe con referencias inventadas, Responsabilidad por los resultados obtenidos con IA
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Deloitte’s AI mess just got worse, and HR should be paying close attention
Human Resources Director Australia · 14 de noviembre de 2025 · Información periodística · Australia
Según la correspondencia publicada por el departamento y recogida por el medio, el departamento reclamó 97 587,11 dólares australianos. Citó los problemas del informe y el hecho de que Deloitte había incumplido su propia política de comunicar al cliente el uso de IA.
Límites: Una información periodística sobre correspondencia publicada.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Deloitte Australia: un informe con referencias inventadas, Qué dice la ley
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South China Morning Post · 17 de mayo de 2024 · Información periodística · Hong Kong
El periódico recoge la confirmación de Arup de que era la empresa afectada por la videollamada falsa de Hong Kong. También publica las cifras que facilitó la policía sobre las transferencias.
Límites: Una información periodística. Las primeras noticias describían una llamada en directo con deepfakes, mientras que el relato policial apunta a un vídeo grabado previamente.
Fecha de consulta: septiembre de 2026 · Se cita en: Arup: fraude con deepfakes en una videollamada