Deloitte certificó no usar IA y el PDF tenía link de ChatGPT

Qué certificó Deloitte por escrito sobre su uso de IA

El informe de 219 páginas que Deloitte entregó al Gobierno de Australia Occidental dedica una sección entera, la 4.8, a certificar que cumple el marco de IA del estado. Ahí reconoce haber usado IA generativa «to support the collation of research, synthesis of information, and editorial proofing» y, a continuación, afirma: «No AI outputs, modelling, or drafting have been used in the preparation of this report. Any information obtained from AI has been treated solely as reference material». Añade que todas las salidas asistidas por IA pasaron «a comprehensive quality assurance review by Deloitte professionals to verify accuracy, relevance, and appropriateness».

La frase se sostiene mal cuando se abre el propio archivo. Una de las referencias del informe apunta a un documento de la Organización Mundial de la Salud. El enlace visible lleva a una página de la Biblioteca Nacional de Medicina de Estados Unidos, pero el hipervínculo realmente incrustado en el PDF apunta a esa misma página con un parámetro añadido al final: ?utm_source=chatgpt.com. Es la etiqueta que ChatGPT agrega a los enlaces que entrega, y es el único enlace del informe que la lleva.

No es un detalle cosmético. Es una declaración de cumplimiento que el propio archivo desmiente, y explica por qué el Gobierno de Australia Occidental reclama ahora a la consultora la devolución de parte de los 166.000 dólares australianos que pagó por el análisis coste-beneficio de la fusión de tres universidades.

¿Qué errores tiene exactamente el informe?

Conviene precisarlo, porque la prensa suele mezclarlos. Aquí no hay trabajos inventados de la nada: los veinte identificadores DOI de la bibliografía resuelven todos a artículos reales. Lo que hay es mala atribución.

• Un artículo de 2022 sobre la percepción del personal escolar acerca del valor de los estudiantes internacionales se cita con un DOI que corresponde en realidad a otro trabajo, de otros autores, sobre reforma de la formación profesional. El título citado también está alterado respecto al del trabajo real.
• Un volumen de revista equivocado: 38 donde debería decir 61.
• Dos referencias que no aparecen en ninguna base de datos ni en búsquedas web. De esas, lo honesto es decir que no se encuentran, no que sean inventadas.
• «UNIVERISTY» aparece seis veces en titulares.
• El informe llama a Curtin «Curtin University of Technology» 55 veces, un nombre que la institución dejó de usar en 2010 y que se cambió por ley del parlamento estatal en 2017.

Y hay algo peor que las citas, porque afecta a la conclusión. Los «Key Insights» del informe afirman que la fusión a tres bandas «delivers the largest Benefit-Cost Ratio». La tabla 5.1 del mismo documento da un ratio de 9,9 a 27,0 para la fusión de Murdoch y UWA y de 5,3 a 15,5 para la de tres. El titular contradice su propia tabla, y el informe se desdice cuatro puntos después: en el apartado G.4 precisa que la fusión a tres muestra un beneficio «absoluto» mucho mayor mientras que la de Murdoch y UWA tenía mejor ratio, y ahí da además un rango distinto del de la tabla. Hay también una incoherencia de un millón entre dos apartados sobre el techo de costes: 522 frente a 523.

Las dos discrepancias de 260 y 311 millones

Estas son las más fáciles de comprobar, porque el PDF sigue publicado. En el apéndice D, en el apartado de costes de la fusión de Curtin y UWA, la columna del escenario alto suma 514 millones hasta el día uno y 145 millones de gasto operativo incremental a cinco años: 659. La fila de coste total imprime 399. Son 260 millones de diferencia.

En el apartado de la fusión a tres, la columna del escenario bajo suma 396 y 116: 512. La fila de coste total imprime 823. Son 311 millones. Y las dos filas de totales están además desordenadas: en un caso el escenario alto queda por debajo del bajo.

Stephen Bartos, experto en gobernanza del sector público en la Universidad de Canberra, lo resume así: los errores son «so extensive that you probably need a new report, or at the very least someone to go through that material from the ground up and rework it manually without the use of AI».

Qué dice cada parte y en qué fase está el asunto

El Department of Energy and Economic Diversification escribió a Deloitte para «acelerar el proceso de recuperación de costes». Un portavoz del Gobierno de Australia Occidental dijo: «We are extremely disappointed these errors are being found now. We are advised they do not affect the modelling in the report or its findings, but any errors will be corrected as part of a review by Deloitte which will re-issue the report».

El ministro de Educación Superior e Internacional, Tony Buti, llamó primero a los fallos «typos» y al día siguiente cambió de tono: «It's incredibly disappointing. I'm angry with Deloitte. It should not have happened». Una portavoz de Deloitte habla de «minor referencing errors» que «do not affect the substantive findings of the cost-benefit analysis, which is based on publicly available university data». La firma no respondió a las preguntas del Guardian ni a la petición de comentario de Times Higher Education.

Conviene ser preciso con la fase del asunto: es una reclamación administrativa de recuperación de costes, en curso y sin importe fijado públicamente. No hay litigio, no hay sanción y no se ha devuelto nada. El líder de la oposición, Basil Zempilas, exige el reembolso íntegro y resume el estado del documento: «A university student, if they handed this in to their lecturer, they would get an 'F'».

No es la primera vez: tres informes en doce meses

Este es el verdadero tema, y explica por qué el caso importa más allá de Australia.

• En octubre de 2025, el Departamento de Empleo y Relaciones Laborales del gobierno federal australiano obtuvo de Deloitte un reembolso parcial de 97.000 dólares australianos —el último plazo de un contrato de 440.000— por un informe de 237 páginas que incluía trabajos académicos inexistentes y una cita judicial fabricada. Ahí sí había fabricación pura, y la firma reveló en la versión corregida que había usado Azure OpenAI. Lo detectó un investigador de derecho sanitario de la Universidad de Sídney.
• En noviembre de 2025, el Departamento de Sanidad de Terranova y Labrador, en Canadá, pidió a Deloitte revisar un plan de personal sanitario de 526 páginas con citas erróneas. Una investigadora de la Universidad de Dalhousie descubrió que se le atribuía un artículo que no existe. Deloitte mantuvo el informe.

Tres jurisdicciones, tres informes largos, el mismo patrón y la misma respuesta corporativa: errores menores, las conclusiones no cambian.

El patrón se repite más allá de Deloitte. KPMG retiró un informe sobre el uso de IA en empresas porque la IA se había inventado lo que escribió en él, y Sudáfrica retiró su primera política nacional de IA por el mismo motivo. Cuando el que firma es un particular y no una firma, las consecuencias llegan antes: un abogado fue multado por el Tribunal Supremo de Nuevo México por incluir testigos inventados en un recurso.

¿Por qué el problema no es la IA?

Porque los fallos que documenta este caso son de control de calidad, no de modelo de lenguaje. Una errata en mayúsculas repetida seis veces, el nombre de un cliente obsoleto desde hace dieciséis años puesto 55 veces, una conclusión que contradice su propia tabla: nada de eso requiere IA para ocurrir. Lo que cambió es el costo de producir 219 páginas, que se derrumbó, mientras la revisión humana siguió costando lo mismo. La revisión se volvió el cuello de botella y fue lo primero que se soltó.

Hay un dato que lo redondea: el informe estuvo once meses entre la entrega al gobierno, en noviembre de 2025, y su publicación, en octubre de 2026. Liam Staltari, portavoz de educación de la oposición, aseguró haber tardado cinco minutos en dar con un error: «It took literally five minutes to find that error. Did anyone in the government actually check the full report before it was published?»

Y hay objeciones metodológicas que no tienen nada que ver con la IA: el informe asume que los estudiantes que no terminan en seis años no terminan nunca, lo que castiga a una universidad con muchos alumnos maduros a tiempo parcial; usa escenarios del 30, 50 y 70% que el vicerrector de Murdoch, Andrew Deeks, despacha como «nice round numbers»; y asume cero ahorros operativos por prudencia, de modo que el argumento de eficiencia que sostiene la fusión no se pone a prueba. Investigadores de la Universidad de Melbourne sitúan las economías de escala universitarias en instituciones de hasta 15.000 estudiantes; la fusión propuesta crearía una de unos 120.000.

Lo que no hay, y conviene decirlo, es ninguna consecuencia normativa atribuida a estos casos. El marco de IA del Gobierno de Australia Occidental existía desde marzo de 2024 y obliga a nombrar un responsable y a completar una autoevaluación para cualquier proyecto con IA; es el marco que el informe invoca para certificar su cumplimiento. Si el departamento contratante completó esa autoevaluación es una pregunta abierta que nadie ha respondido. El catedrático Christian Downie, de la Universidad Nacional Australiana, pide que los gobiernos «recalibren» sus contratos con consultoras para incluir incentivos y penalizaciones, pero eso es una petición, no una medida adoptada.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si vendes servicios profesionales, el caso te toca directo: el cliente puede reclamar la devolución. Y si compras consultoría o usas IA para producir entregables, el riesgo es el mismo visto desde el otro lado. Cuatro cosas concretas que puedes hacer esta semana:

• Audita los enlaces de tus documentos. Busca utm_source=chatgpt.com y otros parámetros de rastreo de asistentes en los PDFs y propuestas que ya enviaste. Si aparece, tienes un enlace pegado desde un chat sin verificar la fuente, y eso es exactamente lo que el cliente encontrará.
• Nombra un responsable de revisión y déjalo por escrito. El marco de Australia Occidental exige designar a una persona y completar una autoevaluación para cualquier proyecto con IA. Copiar ese esquema —responsable con nombre, checklist de verificación, registro de qué partes pasaron por IA— es más barato que rehacer un informe de 219 páginas.
• No certifiques por escrito que no usaste IA si la usaste. La declaración de la sección 4.8 es lo que convirtió un error de referencias en un problema de credibilidad. Una frase como «usamos IA para investigación y corrección, y todo dato fue verificado contra la fuente primaria» te protege; una negación absoluta te expone.
• Si contratas consultoría, pon cláusulas de incentivo y penalización. Es la recomendación de Downie y el caso muestra por qué: el gobierno pagó 166.000 dólares y hoy discute cuánto le devuelven, sin importe fijado.

Conclusión

El hallazgo del enlace de ChatGPT es llamativo, pero es la punta: lo que este caso documenta es que nadie leyó el producto, ni quien lo firmó ni quien lo pagó. Para un founder la lección es operativa, no moral. La IA abarató producir volumen y no abarató verificarlo, así que la verificación es ahora el activo escaso. Quien la ponga por escrito y la asigne a una persona con nombre va a ganar los contratos que las firmas grandes están empezando a perder.

Fuentes

• Deloitte certificó por escrito que no usó IA para redactar un informe, y el PDF lleva incrustado un enlace sacado de ChatGPT (fuente original)
• ‘Extremely disappointed’: WA government seeks reimbursement from Deloitte over flawed university report