Investigar con IA de manera verificable

La investigación empieza antes del prompt

Una buena pregunta no basta. Debemos delimitar universo de fuentes, fecha de corte, periodo observado, geografía, lenguas, eventos relevantes y evidencia suficiente. Si no se especifican, una IA puede cubrir solo las páginas más accesibles y producir una historia coherente que oculta los puntos ciegos.

Usa dos modos explícitos, también aplicables a la fábrica de prompts:

Modo A: evidencias aportadas. Se entregan fragmentos o un conjunto de documentos con identificadores. El asistente trabaja sobre lo disponible, señala contradicciones y no agrega hechos externos sin autorización.

Modo B: investigación asistida. Se solicita investigar, pero el prompt ordena comprobar primero si existen herramientas de búsqueda disponibles. Si no existen, la salida válida es un plan de búsqueda y verificación, no una lista de fuentes fingidas. Si existen, se documentan URL, emisor, fecha, fragmento relevante, fecha de consulta, limitaciones y estado de comprobación.

Qué debe contener el expediente de evidencias

No confundas tres objetos: una fuente (sitio, repositorio o publicación), un documento (pieza concreta con autor y fecha) y una afirmación (lo que decimos a partir del documento). Varias noticias que repiten una nota de prensa pueden ser tres enlaces, pero una sola fuente primaria de origen.

Proponemos un registro con: ID, pregunta de inteligencia, afirmación, cita localizable o fragmento verificable, origen, fecha de publicación, fecha de acceso, tipo de fuente, cobertura, corroboración independiente, nivel de confianza razonado y lagunas. La confianza es una evaluación argumentada, no un porcentaje calculado por el modelo.

Protocolo de investigación en seis movimientos

1. Delimitar. Qué queremos decidir y qué periodo y área afectan la pregunta.
2. Planificar. Qué tipos de fuentes deberían contener pruebas y cuáles faltan.
3. Consultar. Registrar lo efectivamente visto, no lo presumiblemente disponible.
4. Contrastar. Buscar evidencia contraria y detectar dependencia entre fuentes.
5. Analizar. Separar hechos, inferencias, hipótesis y desconocidos.
6. Entregar. Presentar conclusiones con referencia a sus identificadores y una lista de verificaciones pendientes.

Errores frecuentes

Solicitar «fuentes fiables» sin definir pertinencia; dar por verificado un enlace no abierto; mezclar hechos del corpus con datos externos sin etiquetar; valorar número de titulares como número de corroboraciones; no guardar el momento de consulta; olvidar jurisdicción en normativa.

Regla para llevarse: ningún enlace sustituye a la relación explícita afirmación → evidencia → límite de esa evidencia.

Situación: la respuesta convincente que no podemos publicar

La dirección de Empresa A, fabricante industrial, pregunta: «¿Hay indicios suficientes para invertir en almacenamiento térmico industrial durante el próximo ejercicio?». Una persona consulta a su asistente de IA. El asistente devuelve:

«El almacenamiento térmico industrial ya está ampliamente implantado en Europa. Tres competidores han lanzado soluciones comerciales en 2026, los costes de producción han caído un 40 % y la regulación obligará a adoptarla. Recomendación: inversión inmediata».

Advertencia: el párrafo anterior es una respuesta simulada, no una afirmación real sobre tecnología, empresas o normativa. No debe indexarse ni compartirse fuera del contexto de este caso.

El problema es que una respuesta fluida mezcla cinco clases de afirmaciones: adopción, competidores, costes, obligación legal y recomendación. Ninguna trae un documento primario verificable ni delimita fecha, jurisdicción o alcance.

La primera tarea no es volver a preguntar, sino descomponer

Regla: que la IA pueda aportar un enlace no prueba por sí mismo que el enlace sostenga la afirmación. Revisar página, fecha, alcance y si la cita se corresponde con el texto.

Técnica: cadena de evidencia verificable

Para cada afirmación, guarda los siguientes campos:

1. Identificador: A01…; evita perder la relación con el informe.
2. Afirmación exacta: copiar únicamente la proposición que necesita prueba.
3. Fuente localizable: URL o documento y sección; si no existe, «sin evidencia».
4. Naturaleza de la fuente: registro oficial, documento de empresa, investigación, noticia secundaria, comentario.
5. Fecha de publicación y fecha de consulta: distinguir hechos históricos de vigencia actual.
6. Grado de soporte: directo, parcial, contradictorio o ausente. No sustituirlo por un porcentaje inventado.
7. Consecuencia para la decisión: qué haríamos de modo diferente según se confirme o descarte.
8. Revisor y fecha de revisión.

Cómo se ve una corrección responsable

En vez de «hay que invertir inmediatamente», el briefing didáctico debería expresar:

«Las señales del expediente sugieren interés emergente por el almacenamiento térmico industrial, pero la evidencia disponible no basta para acreditar adopción comercial, reducción de costes ni obligación regulatoria. Recomendamos una evaluación técnica limitada, dos entrevistas con potenciales usuarios y seguimiento de publicaciones oficiales antes de aprobar una inversión irreversible».

Importante: también este texto es una recomendación simulada, condicionada a evidencias ficticias. Ilustra estructura argumental, no representa una conclusión de mercado.

Prompt profesional para llevarte

Actúa como auditor de afirmaciones en un proceso de inteligencia competitiva.
OBJETIVO: revisar un borrador destinado a [destinatario] para apoyar la decisión [decisión].
MATERIAL: [pegar texto y referencias disponibles].

NO investigues ni cites fuentes que no hayas consultado realmente.
Si careces de navegación o acceso a una fuente, dilo expresamente.

1. Extrae afirmaciones atómicas y numéralas.
2. Clasifica cada una: hecho, estimación, interpretación, hipótesis, recomendación.
3. Para cada afirmación, enlaza evidencia aportada o marca «no verificado».
4. Señala omisiones de periodo, ámbito, unidad, método y fuente primaria.
5. Distingue desacuerdo entre fuentes de ausencia de evidencia.
6. Redacta una versión defendible, conservando incertidumbres relevantes.
7. Propón comprobaciones específicas y un responsable humano para cada una.
8. No conviertas correlaciones en causalidad ni menciones repetidas en fuentes independientes.

DEVUELVE:
A) matriz afirmación-evidencia; B) puntos críticos pendientes;
C) texto revisado; D) opciones de decisión condicionadas;
E) plan de verificación con responsable y fecha.

Cuándo no delegar en IA

No permitir que un asistente decida por sí solo la conformidad normativa, sustituya asesoramiento legal, envíe automáticamente conclusiones de alto impacto o incorpore información confidencial a sistemas no autorizados. El tratamiento de datos depende del proveedor, la configuración y las condiciones contractuales; no puede deducirse del uso de MCP ni de un prompt.

Rúbrica de evaluación (0–2 puntos por criterio)

Un total de 8–10 indica que el ejercicio está bien resuelto; es una rúbrica docente propia, no un instrumento normativo.