Herramienta para equipos · Plantilla
Niveles de verificación
Acordad qué resultados basta con leer, cuáles necesitan comprobaciones puntuales y cuáles requieren una verificación completa según lo que esté en juego.
Principios relacionados
Introducción
Para un borrador de uso propio puede bastar un vistazo. Antes de enviar un informe a un cliente, hay que contrastarlo con todas sus fuentes. Utiliza la tabla para acordar qué comprobaciones hará tu equipo antes de compartir cada tipo de trabajo.
Los tres niveles
| Nivel | Para | Qué haces tú |
|---|---|---|
| Un vistazo | Borradores internos, ideas, notas para ti | Léelo entero. ¿Responde a la pregunta que has hecho? |
| Comprobaciones puntuales | Todo lo que compartes con compañeros | Comprueba los nombres, fechas, cifras y afirmaciones más importantes. |
| Verificación completa | Todo lo que se publica, se firma, se envía a un cliente o se utiliza para decidir | Abre cada fuente, vuelve a calcular, confirma citas y fechas y pide a otra persona que lo revise cuando haya mucho en juego. |
Qué implica la verificación completa
- 01Abre cada fuente y localiza la frase que respalda cada afirmación.
- 02Vuelve a calcular las cifras a partir de los datos originales.
- 03Confirma las citas, los nombres, las fechas y los importes.
- 04Comprueba que el resultado encaja con tu país, tu mercado y tu cliente.
- 05Pide a otra persona que lo revise cuando haya mucho en juego.
La plantilla
Cada campo incluye instrucciones y un ejemplo de un equipo ficticio.
Ejemplo ficticio: el equipo de marketing de Lumen, una empresa de software inventada.
- 01Resultado
-
Indica un tipo de resultado que el equipo elabora con IA.
Ejemplo ficticio
Estudio de caso sobre un cliente para la web.
- 02Nivel
-
Elige: un vistazo, comprobaciones puntuales o verificación completa.
Ejemplo ficticio
Verificación completa.
- 03Qué comprobar
-
Enumera las comprobaciones que necesita este resultado.
Ejemplo ficticio
El cliente aprueba cada cita por escrito. Contrastamos cada cifra con sus datos y comprobamos las afirmaciones sobre el producto con el equipo de marketing de producto.
- 04Quién comprueba
-
Indica quién hace la comprobación y quién realiza la segunda lectura si es necesaria.
Ejemplo ficticio
El autor y después la persona responsable de contenidos.
- 05Qué conservamos
-
Indica qué pruebas de la comprobación conserváis y dónde.
Ejemplo ficticio
La aprobación por escrito del cliente y los datos de origen, en la carpeta del estudio de caso.
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.
- 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.
- 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.