Comunicar el uso de IA a los clientes: cartas de encargo para consultores

Las consultoras deberían comunicar de forma proactiva la asistencia de IA en sus cartas de encargo para proteger la confianza del cliente y evitar disputas sobre la facturación. Esta guía aborda el marco jurídico de referencia, el caso Deloitte Australia y una lista de siete puntos para redactar su cláusula de divulgación de IA.

Sí. Si su firma utiliza herramientas de IA para investigar, analizar, redactar o elaborar diapositivas en el trabajo para clientes, debe indicarlo en la carta de encargo y repetir ese acuerdo en una línea en la portada del entregable. La razón de más peso no es una obligación legal general: para la mayoría de los entregables de asesoramiento privado no existe una única ley que exija etiquetar el trabajo asistido por IA, y este artículo no constituye asesoramiento jurídico sobre ningún encargo concreto. La razón de más peso es la relación con el cliente. Los clientes descubren el uso de IA de todos modos, y el daño se produce cuando lo descubren a través de un error y no mediante un acuerdo que usted estableció al principio.

Conviene separar tres cuestiones que a menudo se confunden. La divulgación del uso consiste en indicar al cliente qué tareas realizaron las herramientas de IA. La responsabilidad significa que la firma sigue siendo plenamente responsable del contenido, con independencia de las herramientas que lo produjeran. El tratamiento de datos significa dejar claro dónde se procesan los documentos del cliente y si se utilizan para entrenar algún modelo. Un cliente puede aceptar un uso intensivo de IA con una verificación sólida, o un uso ligero sin ninguna, pero casi ningún cliente acepta descubrirlo a posteriori.

• Divulgación del uso: qué tareas realizaron las herramientas de IA, acordado de antemano.
• Responsabilidad: la firma aprueba y sigue siendo responsable de cada afirmación, sea cual sea su origen.
• Tratamiento de datos: adónde van los documentos del cliente y si se entrena algún modelo con ellos.

La ilustración reciente más clara de lo que supone descubrir el uso de IA a raíz de un error es el caso de 2025 de Deloitte Australia y el Departamento de Empleo y Relaciones Laborales de Australia (Department of Employment and Workplace Relations). Deloitte recibió en diciembre de 2024^[1] el encargo de revisar el marco de cumplimiento específico del departamento y entregó un informe valorado en 440.000 AUD. En agosto de 2025, la Australian Financial Review informó de que se habían detectado múltiples errores, entre ellos referencias académicas y citas inexistentes. El relato de The Guardian añade una referencia inventada a una resolución del Tribunal Federal en un caso de robodebt, Deanna Amato v Commonwealth^[1].

Las consecuencias siguieron el patrón que ocupa a este artículo. Deloitte aceptó un reembolso parcial de los honorarios, y el departamento confirmó que la firma devolvería el último pago previsto en su contrato. Se volvió a publicar en el sitio web del departamento una versión revisada del informe, que en su anexo revelaba que parte del trabajo había incluido el uso de un gran modelo de lenguaje de IA generativa, una cadena de herramientas basada en Azure OpenAI GPT-4o con licencia del departamento y alojada en su tenencia de Azure^[1]. Dicho de otro modo, la divulgación llegó después de que los errores se hicieran públicos, no antes de la entrega.

Para una firma de asesoría, la lección no es que la IA causara los errores, ni que un reembolso fuera el resultado exigido por la ley. Es que la divulgación existía en la versión revisada, y se habría leído de forma muy distinta si hubiera figurado en la carta de encargo original. Un cliente que ha acordado de antemano qué tareas realiza la IA y qué verificación supera cada cifra interpreta un error como un fallo del proceso que hay que corregir. Un cliente que descubre un uso de IA no comunicado detrás de una cita inventada lo interpreta como una ruptura de la confianza, y entonces intervienen senadores y periodistas.

Parta de la posición honesta: para la mayoría de los entregables de asesoramiento privado, no existe en el Reino Unido, la UE ni Estados Unidos una única ley que obligue a una firma de consultoría a divulgar que se han utilizado herramientas de IA. Esta es una descripción del panorama general, no asesoramiento jurídico, y los detalles de cada encargo, en particular en sectores regulados y en trabajos para el sector público, deben confirmarse con asesores jurídicos.

Lo más parecido a una norma de divulgación en Europa tiene un alcance limitado. El artículo 50 de la Ley de IA de la UE establece obligaciones de transparencia para los proveedores y los responsables del despliegue de determinados sistemas de IA, y su texto es preciso en cuanto a lo que las activa^[2]. Exige, entre otras cosas, que se informe a las personas cuando interactúan con un sistema de IA, que el contenido sintético de audio, imagen, vídeo y texto se marque en un formato legible por máquina, y que las ultrasuplantaciones (deepfakes) y determinados textos generados por IA publicados con el fin de informar al público sobre asuntos de interés público se divulguen como generados artificialmente. Esta última obligación no se aplica cuando el contenido ha sido sometido a revisión humana o control editorial y una persona u organización asume la responsabilidad editorial de la publicación.

• El artículo 50 se dirige a situaciones concretas: la interacción de la IA con personas, el marcado legible por máquina del contenido sintético, las ultrasuplantaciones y determinadas publicaciones de texto de interés público.
• No crea una obligación general de etiquetar todos los documentos empresariales asistidos por IA.
• La revisión humana con responsabilidad editorial es expresamente relevante para la obligación de divulgación de textos de interés público.

La respuesta práctica es acordar con el cliente las condiciones de uso de la IA antes de que empiece el trabajo, en la carta de encargo, y repetir el acuerdo en una línea en la portada del entregable. Siete puntos lo cubren. Trátelos como temas que acordar con el cliente y confirme con sus asesores jurídicos la redacción final de cualquier cláusula.

1. Alcance del uso de IA. Indique si se utilizan herramientas de IA y para qué tareas: investigación, redacción, análisis, elaboración de diapositivas. Sea lo bastante concreto para que el cliente sepa qué está asistido por máquina y qué no.
2. Tratamiento de datos. Indique dónde se procesan los documentos del cliente y si se utilizan para entrenar algún modelo. Es el punto que los equipos jurídicos y de seguridad de los clientes leen primero.
3. Revisión y aprobación humanas. Describa la revisión que supera cada entregable e indique quién lo firma. Asistido por IA no significa sin revisar, y la carta debe indicar quién es responsable.
4. Estándar de verificación. Indique cómo se verifican las cifras y las citas antes de la entrega, para que el cliente conozca el nivel de calidad exigido al trabajo.
5. Honorarios. Indique cómo se relacionan los honorarios con el trabajo asistido por IA, para que el cliente no tenga que suponer que la eficiencia de la máquina debe traducirse sin más en un descuento.
6. Control del cliente. Conceda al cliente el derecho a restringir o excluir el uso de IA en líneas de trabajo concretas, por ejemplo donde la sensibilidad en materia de confidencialidad sea mayor.
7. Corrección de errores. Indique cómo se corrigen los errores detectados después de la entrega: a quién se informa, con qué rapidez y si las versiones corregidas se vuelven a emitir con los cambios señalados.

Dos hábitos hacen que la lista funcione en la práctica. Primero, la línea de portada: una sola frase en el propio entregable que reitera el uso de IA acordado, de modo que la divulgación acompañe al documento en lugar de figurar únicamente en un contrato que firmó el equipo de compras del cliente. Segundo, la coherencia: la carta de encargo, la portada y el flujo de trabajo real de la firma deben contar la misma historia, porque la lista fracasa si la carta promete una verificación que el proceso no ofrece.

Este ejemplo es una hipótesis ilustrativa, no un encargo real, y ninguna de sus cifras representa datos reales. Un cliente industrial que evalúa su entrada en un mercado europeo contrata a una firma de asesoría mediana. El socio redacta el párrafo sobre IA de la carta de encargo utilizando la lista de siete puntos.

1. Alcance: la carta indica que se utilizan herramientas de IA para la investigación documental, la estructuración del análisis y la elaboración del primer borrador de las diapositivas, y que las conclusiones sobre el tamaño del mercado y las recomendaciones las desarrolla y valida el equipo del proyecto.
2. Tratamiento de datos: los documentos del cliente se procesan dentro del entorno de la plataforma de la firma, no se utilizan para entrenar ningún modelo compartido, y el equipo jurídico del cliente recibe la documentación sobre tratamiento de datos del proveedor antes del arranque.
3. Revisión y aprobación: cada entregable supera la revisión de un socio identificado, y el socio firma la presentación final.
4. Verificación: cada cifra y cada cita del entregable se rastrea hasta una fuente antes de su emisión, y las fuentes están a disposición del cliente si las solicita.
5. Honorarios: el encargo se tarifica como honorario fijo por el entregable verificado, no por horas, de modo que la eficiencia aportada por la IA se refleja en el precio acordado y no en un debate posterior a la entrega.
6. Control del cliente: el cliente puede disponer que no se utilicen herramientas de IA en la línea de trabajo que abarca sus propios datos financieros no publicados.
7. Corrección de errores: los errores detectados tras la entrega se notifican al patrocinador del proyecto del cliente en un plazo acordado, y se emite una versión corregida con los cambios señalados.

La nota de portada que la firma incluye en el entregable final dice, en una línea: «Elaborado con asistencia de IA para la investigación, la estructuración del análisis y la redacción de diapositivas; todas las cifras y citas han sido verificadas y revisadas por el socio responsable del encargo, que firma el entregable; los documentos del cliente no se utilizan para entrenar ningún modelo». En esta hipótesis, el equipo de compras del cliente acepta la cláusula en la primera ronda de comentarios, porque responde a las preguntas que de otro modo habría tenido que plantear.

El quinto punto de la lista merece una sección propia, porque los honorarios son el ámbito en el que el uso no comunicado de IA causa más daño. Cuando los clientes creen haber pagado tarifas de servicios profesionales por una redacción generada por máquina, la reacción puede ser pública y costosa. La conversación sobre honorarios es también donde el descubrimiento tardío hace más daño: un cliente que se entera del uso de IA al revisar una factura trata cada línea como una pregunta sobre el valor, no solo las asistidas por máquina. El remedio es el orden de los pasos. Acuerde el tratamiento de los honorarios antes de que empiece el trabajo, y la cuestión de quién o qué produjo el primer borrador nunca tendrá que dirimirse a partir de una factura.

Acordar el tratamiento de los honorarios en la carta de encargo cambia la conversación. Cuando se divulga el uso de IA y los honorarios se plantean en torno al entregable verificado, el cliente paga por el resultado: un análisis defendible, fuentes comprobadas y el juicio de un socio, no horas de pulsaciones de teclado. La posición de la ABA para los abogados estadounidenses apunta en la misma dirección, al tratar el coste de las herramientas de IA como algo que debe explicarse de antemano y no repercutirse en silencio^[3].

• Plantee los honorarios en torno al entregable verificado y al juicio que lo respalda, no en torno a las horas que la IA ha comprimido.
• Explique de antemano cómo se tratan los costes de las herramientas, para que el cliente dé su consentimiento en lugar de descubrirlo.
• Utilice la divulgación para justificar la revisión y la verificación que ha superado el entregable, que es lo que el cliente compra realmente.

La lista anterior es más fácil de cumplir cuando la plataforma con la que trabaja la firma hace que los compromisos sean verificables. Decisity es una plataforma de consultoría estratégica nativa de IA que convierte un encargo y los documentos cargados en presentaciones listas para el consejo en las que cada afirmación, cifra y recomendación es trazable hasta su fuente, con una pista de auditoría completa desde la conclusión hasta la prueba. Esa trazabilidad es lo que convierte el cuarto punto de la lista, el estándar de verificación de cifras y citas, en algo que la firma puede demostrar a un cliente en lugar de limitarse a afirmarlo, y se mantiene para que una decisión pueda reexaminarse más adelante frente a las pruebas en que se basó.

En cuanto al tratamiento de datos, el segundo punto de la lista, los documentos de los clientes no se utilizan para entrenar modelos compartidos, y los datos se procesan con residencia de datos en Europa. Decisity está diseñada para alinearse con la Ley de IA de la UE y desarrollada de acuerdo con los principios de control de ISO 27001 y SOC 2. Para una firma que redacta la cláusula de IA de su carta de encargo, este tipo de compromisos es el que convierte el punto (2) de una promesa en una posición verificable, y conviene confirmarlos frente a la documentación de la propia plataforma antes de firmar la carta.

Lecturas relacionadas:

• Cómo conservar su metodología de consultoría en una plataforma de IA
• Cómo corregir una cifra errónea en un documento del consejo después de la reunión
• Presentar un análisis asistido por IA a un consejo escéptico

• The Guardian: Deloitte to pay money back to Albanese government after using AI in $440,000 report (6 October 2025)
• EU Artificial Intelligence Act: Article 50, Transparency obligations for providers and deployers of certain AI systems
• The Bar Examiner (NCBE): ABA Formal Opinion 512 on lawyers' use of generative AI tools (Fall 2024)
• Fortune: Deloitte to partially refund the Australian government over a report with apparent AI-generated errors (7 October 2025)