Deloitte se enfrenta a un nuevo escrutinio por una investigación generada por IA en un informe multimillonario para un gobierno provincial canadiense. Un estudio sanitario de 526 páginas para Terranova y Labrador, valorado en casi 1,6 millones de dólares canadienses, incluye citas que no coinciden con ningún artículo académico conocido, referencias a revistas inexistentes y coautores inventados. Los investigadores relacionan estas anomalías con inteligencia artificial herramientas utilizadas para la incorporación de la investigación y el análisis de datos, lo que plantea interrogantes sobre el modo en que las consultoras integran la IA en los trabajos de alto riesgo del sector público.
El informe orientó las decisiones sobre atención virtual, incentivos de mano de obra e impactos pandémicos en un momento de escasez crítica de enfermeras y médicos. Cuando un gobierno depende de una consultoría para obtener pruebas que orienten la financiación provincial, una investigación poco fiable generada por IA pasa de ser un fallo técnico a un riesgo para la gobernanza. Ya habían surgido problemas similares en un informe australiano sobre bienestar social elaborado por Deloitte, en el que Azure IA abierta soporte creó citas alucinadas y obligó a un reembolso parcial. En conjunto, estos incidentes muestran cómo la inteligencia artificial en consultoría, si está mal gobernada, amenaza la confianza en los informes gubernamentales y debilita la rendición de cuentas sobre el dinero público.
La investigación generada por IA de Deloitte preocupa en un informe multimillonario
El informe sobre sanidad de Terranova y Labrador ilustra cómo la investigación generada por IA se cruza con la política, el dinero y la confianza. Periodistas de investigación examinaron el documento de 526 páginas publicado en mayo y encontraron múltiples señales de alarma que apuntan a la generación automatizada de fuentes.
Varias citas hacen referencia a artículos académicos que no existen en las bases de datos de revistas. Algunas citan a investigadores reales en artículos que nunca escribieron, junto con coautores ficticios que nunca colaboraron. Una cita hace referencia a un número del Canadian Journal of Respiratory Therapy que los investigadores y bibliotecarios no han podido localizar.
- Documentos académicos falsos utilizados en el análisis coste-eficacia
- Atribución errónea de estudiosos reales a estudios inexistentes
- Referencias de revistas que no coinciden con ningún archivo
- Inventó equipos de coautores que nunca trabajaron juntos
Una investigadora de enfermería citada en un artículo fantasma señaló que este patrón sugiere claramente una gran dependencia de la inteligencia artificial para la incorporación a la investigación. Su comentario refleja una preocupación más amplia compartida por muchos expertos que siguen los incidentes relacionados con la IA, como los documentados en análisis especializados sobre estudios de casos sobre el impacto de la investigación en IA en las industrias. Cuando las citas alucinadas entran en un informe gubernamental, la cuestión deja de ser técnica para convertirse en un problema de finanzas públicas y ética.
Inteligencia artificial en los flujos de trabajo de investigación de consultoría
Deloitte declaró que la IA no se utilizó para redactar el informe, sino que se empleó selectivamente para respaldar un pequeño número de citas de investigación. Esa frase, incorporación de investigaciones, esconde un complejo problema de flujo de trabajo. Cuando los analistas confían en grandes modelos lingüísticos para la exploración de la literatura o la redacción de bibliografías, aparecen referencias alucinadas a menos que los equipos apliquen sólidos pasos de verificación.
Las consultorías suelen enfrentarse a plazos ajustados y ámbitos amplios. En el caso del estudio de Terranova y Labrador, el informe abarcaba la atención virtual, los incentivos de personal y las repercusiones de la COVID-19 en un solo paquete. Bajo presión, los equipos tienden a utilizar herramientas de IA para resumir artículos, generar referencias de candidatos o sugerir trabajos relacionados. Sin una sólida comprobación cruzada con las bases de datos de las revistas, los repositorios institucionales y la verificación manual por parte de expertos en la materia, se cuelan fuentes inventadas.
- IA utilizada para sugerencias y resúmenes de búsquedas bibliográficas
- Listas de citas generadas copiadas en las secciones de análisis
- Validación manual limitada a causa de los plazos y las limitaciones presupuestarias.
- Exceso de confianza en los resultados de la IA tratados como datos fidedignos
Otros sectores observan riesgos similares. Los estudios sobre el modo en que la IA contribuye a la seguridad en línea, como el trabajo tratado en La tecnología de IA mantiene Internet más seguroLa investigación de consultoría necesita la misma disciplina, porque los errores de los informes gubernamentales tienen repercusiones políticas directas. La investigación de consultoría necesita la misma disciplina, porque los errores de los informes gubernamentales tienen repercusiones políticas directas.
Integridad de los informes gubernamentales y análisis de datos del sector público
El gobierno provincial canadiense pagó a Deloitte en ocho plazos por el informe sobre asistencia sanitaria. Para los contribuyentes, un gasto de casi 1,6 millones de dólares implica pruebas sólidas, no datos sintéticos. Cuando un informe gubernamental contiene errores de investigación generados por IA, se cuestionan varios niveles de supervisión, desde la contratación hasta la garantía de calidad interna.
Las administraciones públicas recurren a consultores para el análisis de datos especializados y la elaboración de modelos políticos cuando la capacidad interna es limitada. En este caso, el informe sirvió para tomar decisiones sobre modelos de atención virtual e incentivos de retención para enfermeros y médicos en una provincia que ya sufría escasez de personal. Si el análisis coste-eficacia subyacente se basa en pruebas académicas inventadas, el riesgo alcanza no solo a los presupuestos, sino a la calidad de los servicios y la planificación de la plantilla.
- Los datos erróneos influyen en las decisiones políticas sobre salud digital
- Asignaciones presupuestarias basadas en modelos de costes poco fiables
- La confianza pública se erosiona cuando los medios de comunicación exponen errores relacionados con la IA
- Es probable que las futuras licitaciones exijan una transparencia más estricta sobre el uso de la IA
Otros ámbitos de la política pública muestran que la IA en consultoría debe alinearse con una gobernanza sólida. Los trabajos sobre IA para ciberdefensa, presentados en informes como La IA en la carrera armamentística de la ciberseguridadsubraya el equilibrio entre automatización y supervisión humana. Las recomendaciones de financiación de la sanidad requieren el mismo rigor, con pistas de auditoría claras sobre cómo la inteligencia artificial apoyó el análisis.
El caso de Terranova y Labrador como señal de alarma
Terranova y Labrador no es la primera jurisdicción que expresa su preocupación por Deloitte y la investigación generada por IA, pero el contexto hace de este episodio una fuerte advertencia. El informe sigue en línea, lo que significa que médicos, enfermeros y partes interesadas locales siguen remitiéndose a un documento cuya base empírica está en entredicho.
La provincia cambió de gobierno cuando un Primer Ministro Conservador Progresista tomó posesión tras la publicación del informe. La nueva administración se enfrenta a una cuestión difícil. ¿Cómo debe responder un gobierno cuando un costoso producto de consultoría muestra problemas de evidencia estructural vinculados al uso de inteligencia artificial en la incorporación a la investigación?
- Revisar las recomendaciones existentes sobre la dependencia de fuentes viciadas
- Encargar la validación independiente o la reproducción de conclusiones críticas
- Considerar soluciones contractuales, como reembolsos o penalizaciones
- Actualizar las normas de contratación para exigir información sobre la gobernanza de la IA
Otros gobiernos siguen de cerca este caso, del mismo modo que siguen las conclusiones sobre IA de acontecimientos como Las tendencias de la IA, a debate en las conferencias financieras. Si una gran consultora tiene problemas con la gobernanza de la IA en la elaboración de informes gubernamentales, es posible que existan patrones similares en otros proyectos multimillonarios que utilizan la inteligencia artificial entre bastidores.
Comparación del estudio australiano sobre bienestar y problemas repetidos de IA
El incidente canadiense sigue a un caso anterior de Deloitte en Australia, en el que un informe sobre bienestar social de 290.000 dólares se basaba en Azure OpenAI. Ese estudio contenía referencias alucinadas, incluidos documentos académicos inexistentes y una cita inventada de una decisión de un tribunal federal. Una vez señalado, Deloitte revisó el informe y reconoció la contribución de las herramientas de IA, al tiempo que afirmaba que las conclusiones seguían siendo válidas.
El gobierno australiano obtuvo un reembolso parcial, y la versión actualizada sustituyó discretamente a la original en un sitio web gubernamental. Cuando se observa junto con el informe canadiense sobre asistencia sanitaria, surge un patrón. La IA en la consultoría entra en los flujos de trabajo sin una divulgación clara, controles sólidos o una apreciación plena de los riesgos de alucinación en el análisis de datos.
- Citas inexistentes en los informes australiano y canadiense
- Admisión post hoc del uso de IA sólo tras un examen externo
- Poca transparencia en los pasos de validación de la investigación generada por IA
- Consecuencias financieras en al menos una jurisdicción a través de una devolución
Las instituciones financieras y los reguladores han empezado a documentar patrones de riesgo similares en la adopción más amplia de la IA, como se resume en Informes de inteligencia artificial sobre riesgos. Los episodios de Deloitte demuestran que los contratos de consultoría requieren cláusulas explícitas de gestión de riesgos de IA, no sólo directrices técnicas.
Citaciones alucinadas como fallo sistémico de la gobernanza de la IA
Las citas alucinadas no son el resultado de errores aislados del usuario. Reflejan un problema de diseño más profundo en la forma en que la IA generativa interactúa con el trabajo del conocimiento. Los grandes modelos lingüísticos generan cadenas de texto plausibles basadas en patrones, no en consultas a bases de datos en tiempo real. Sin una validación estricta, las referencias inventadas parecen convincentes y se cuelan en los documentos finales.
En contextos de consultoría en los que cientos de citas pueblan un informe multimillonario, la tentación de dejar que la IA se encargue de la preparación de la bibliografía y limitarse a comprobar los resultados es muy alta. Este enfoque falla cuando el modelo inventa nombres de revistas, números de publicación o combinaciones de coautores. La investigación sanitaria, en la que las pruebas deben cumplir normas clínicas, es especialmente vulnerable.
- Los LLM emiten patrones de texto, no consultas verificadas a bases de datos
- Los campos de citas parecen correctos a simple vista, lo que reduce las sospechas
- El elevado volumen de referencias desaconseja una revisión manual completa
- Las decisiones políticas sanitarias dependen de la exactitud de cada referencia
Los equipos técnicos de otros sectores con mucha IA, como los descritos en informes sobre los avances de la PNLrecomiendan integrar capas explícitas de comprobación de hechos. Las empresas de consultoría que utilizan la IA para la incorporación de la investigación necesitan salvaguardias equivalentes antes de integrar los resultados en los informes gubernamentales.
Mejores prácticas para la IA en consultoría y contratación pública
Los casos de Deloitte en Canadá y Australia demuestran que los métodos tradicionales de garantía de calidad no bastan cuando la inteligencia artificial apoya la incorporación de la investigación. Las consultoras y los compradores públicos necesitan normas actualizadas para la IA en el análisis de datos, la revisión bibliográfica y la redacción de informes políticos.
Para los grandes proyectos de informes gubernamentales financiados con presupuestos provinciales o nacionales, los requisitos deben ir más allá de las cláusulas estándar de confidencialidad e independencia. Los contratos deben especificar cuándo y cómo se autorizan las herramientas de IA, cómo se verifican sus resultados y cómo se asigna la responsabilidad en caso de que aparezcan fuentes inventadas o errores analíticos.
- Divulgación obligatoria de todos los sistemas de IA utilizados en investigación y redacción
- Revisión humana documentada de cada cita generada por IA
- Verificación independiente de las pruebas de las recomendaciones críticas
- Consecuencias financieras y jurídicas claras de los errores relacionados con la IA
Algunas organizaciones ya tratan la IA como un componente de alto riesgo que requiere una supervisión estructurada. Análisis como el Perspectivas de acceso a la IA de Forrester muestra cómo las empresas definen los niveles de uso de la IA y las pistas de auditoría. Los marcos de contratación pública pueden adaptar modelos similares a los servicios de consultoría.
Controles internos y salvaguardias técnicas para la incorporación de la investigación
Más allá del lenguaje contractual, las consultoras necesitan controles técnicos que reduzcan la posibilidad de que los errores de investigación generados por la IA se introduzcan en los resultados finales. Esto incluye tanto la elección de herramientas como el diseño del flujo de trabajo. Por ejemplo, separar la redacción asistida por IA de la gestión de citas limita el riesgo de que se filtren referencias sintéticas en las bibliografías.
Los protocolos estrictos deben exigir que cada referencia de un informe gubernamental enlace a una fuente verificada en una base de datos de confianza. Los equipos pueden utilizar gestores de referencias conectados a las API de las revistas, que reducen los errores de introducción manual e introducen la validación automatizada. Si la inteligencia artificial sugiere fuentes, los investigadores deben confirmarlas a través de bases de datos primarias y no confiar en el texto producido por el modelo lingüístico.
- Utilizar herramientas de gestión de referencias vinculadas a bases de datos autorizadas
- Rechazar cualquier referencia no confirmada en un sistema de fuentes primarias
- Registrar todas las entradas y salidas de IA utilizadas durante la incorporación a la investigación
- Asignar revisores específicos para la integridad de las pruebas, separados de los revisores de contenido.
Trabajo sobre infraestructura de datos, como estudios sobre API que remodelan el acceso a datos digitales como Acceso a datos basado en APIofrece analogías útiles. En ambos casos, el acceso estructurado y rastreable a datos fiables reduce los errores y favorece las auditorías transparentes.
Investigación generada por IA, ética sanitaria y confianza pública
La política sanitaria depende de una toma de decisiones basada en pruebas. Cuando una investigación generada por IA aparece en un informe sanitario encargado por el gobierno, los riesgos éticos aumentan. Médicos, sindicatos y grupos de pacientes esperan referencias transparentes que fundamenten cada recomendación que afecte a la dotación de personal, los modelos de servicio y la asignación de recursos.
Terranova y Labrador se enfrenta a continuos problemas de mano de obra. Enfermeros y médicos trabajan a menudo bajo presión, mientras que la contratación en las zonas rurales sigue siendo difícil. Un informe multimillonario que incluya citas inventadas corre el riesgo de dañar la confianza entre los trabajadores de primera línea y los responsables políticos. Cuando los profesionales observan referencias incorrectas a su propio trabajo o a revistas que conocen bien, cuestionan toda la base de pruebas.
- El personal sanitario depende de datos precisos para una práctica segura
- Los documentos falsos minan la confianza en las estrategias provinciales
- Los defensores de los pacientes esperan pruebas rastreables para las decisiones de financiación
- La cobertura mediática amplifica el daño a la reputación de todo el sistema
El uso responsable de la inteligencia artificial en contextos sanitarios ya exige marcos sólidos, como demuestran algunas herramientas de triaje y apoyo a la toma de decisiones en estudios sobre Apoyo de la IA a los profesionales sanitarios. Cuando la IA pase de las herramientas clínicas a la investigación consultiva, las expectativas éticas deberán seguir siendo igual de estrictas.
Percepción ciudadana y responsabilidad política
Los ciudadanos no suelen leer los informes gubernamentales completos, pero siguen los titulares sobre investigaciones generadas por IA en contratos multimillonarios. Cuando los votantes ven que un gobierno provincial gastó cerca de 1,6 millones de dólares en un estudio con citas falsas, las cuestiones sobre la rentabilidad y la supervisión se convierten en cuestiones políticas.
Los partidos de la oposición y las organizaciones de control llaman la atención sobre este tipo de incidentes para abogar por una mayor transparencia y un control más estricto de la financiación provincial. A continuación, los dirigentes políticos deben explicar cómo evitarán problemas similares en futuras licitaciones, cómo gestionarán el uso de IA en la consultoría y si solicitarán reembolsos o trabajos correctivos.
- Debates públicos sobre el uso de la IA en proyectos financiados por los contribuyentes
- Presión sobre los gobiernos para que divulguen los métodos de asesoramiento
- Pide auditorías independientes de los principales informes sobre IA
- Exigencia de medidas disciplinarias o financieras cuando aparecen errores
Debates más amplios sobre la ética de la IA en la vida pública, incluidos los debates tratados en entrevistas con líderes de la industria de la IAinfluyen indirectamente en cómo interpretan los ciudadanos casos como el de Deloitte. Las estrategias de comunicación de los gobiernos deben abordar estas expectativas con claridad y con detalles técnicos, no solo con mensajes políticos.
Nuestra opinión
El caso de Deloitte con la investigación generada por IA en un informe multimillonario para un gobierno provincial canadiense señala un cambio estructural en la forma en que las instituciones públicas deben pensar sobre la consultoría. La inteligencia artificial ha pasado de ser una herramienta de fondo a un factor de riesgo visible para la integridad de los informes gubernamentales, especialmente cuando la incorporación de la investigación y el análisis de datos alimentan directamente las decisiones de financiación.
Las grandes empresas como Deloitte seguirán integrando la inteligencia artificial en los flujos de trabajo de investigación. La cuestión clave es si esa integración va acompañada de prácticas de validación estrictas, información transparente a los clientes de la Administración y una clara rendición de cuentas por los contenidos falsificados. Sin estos elementos, cada informe elaborado con IA para una administración provincial o nacional se convierte en una prueba de confianza pública.
- Los contratos de consultoría necesitan cláusulas explícitas de gobernanza de la IA
- La validación de las pruebas debe recibir tanta atención como la modelización
- Los compradores públicos deben exigir auditorías técnicas del uso de la IA
- Ciudadanos y profesionales merecen saber cómo se han elaborado los informes
Otros sectores que experimentan con la IA, desde la analítica agrícola informada en Información sobre agricultura basada en IA a la analítica empresarial descrita en Inteligencia artificial para herramientas de BIdemuestran que un diseño y una gobernanza sólidos convierten la inteligencia artificial en un activo y no en un pasivo. La consultoría gubernamental necesita el mismo nivel de madurez. Cuando la investigación generada por la IA sirve de apoyo a las políticas públicas, la precisión importa más que la rapidez, y la verificación más que la novedad.