El Gobierno de Australia Occidental reclama a Deloitte la devolución de parte de los 166.000 dólares australianos que pagó por un análisis coste-beneficio de la fusión de tres universidades. El informe, de 219 páginas, contiene referencias mal atribuidas, un nombre de universidad que no se usa desde 2010 repetido 55 veces y, según el análisis que publicó Guardian Australia, dos discrepancias aritméticas de 260 y 311 millones.Pero el hallazgo más difícil de explicar no es ninguno de esos. Está en el propio archivo.¿Qué dice el informe sobre su uso de IA?El documento dedica una sección entera, la 4.8, a certificar que cumple el marco de IA del Gobierno de Australia Occidental. Reconoce haber usado IA generativa «to support the collation of research, synthesis of information, and editorial proofing». Y a continuación afirma, literalmente: «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».En ese mismo PDF hay una referencia a un documento de la Organización Mundial de la Salud. El enlace que se ve apunta a una página de la Biblioteca Nacional de Medicina estadounidense. El hipervínculo realmente incrustado en el archivo apunta a esa misma página con un parámetro añadido al final: ?utm_source=chatgpt.com. Es la etiqueta que ChatGPT añade a los enlaces que entrega, y es el único enlace del informe que la lleva.Eso no es un error de referencia. Es una declaración de cumplimiento que el propio archivo desmiente.¿Qué tipo de errores hay exactamente?Conviene precisarlo, porque la diferencia importa y la prensa la mezcla. En este informe 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 ejemplo comprobable: el informe cita un artículo de 2022 sobre la percepción del personal escolar acerca del valor de los estudiantes internacionales, con un DOI concreto. Ese DOI corresponde en realidad a otro artículo, de otros autores, sobre reforma de la formación profesional. Y el título citado está alterado respecto al del trabajo real. Hay además un volumen de revista equivocado —38 donde debería ser 61— y dos referencias que no aparecen en ninguna base de datos ni en búsquedas web, aunque de esas lo honesto es decir que no se encuentran, no que sean inventadas.A eso se suman erratas que delatan falta de revisión: «UNIVERISTY» aparece seis veces en titulares, y 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. La conclusión destacada contradice la propia tabla de resultados, 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.Y están las discrepancias aritméticas grandes, que son comprobables en el PDF que 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. 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 desfases de 260 y 311 millones, y las dos filas de totales están además desordenadas: en un caso el escenario alto queda por debajo del bajo.¿Qué dicen las partes?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: «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». Sobre la fusión en sí, mantiene el compromiso con una condición: «I want to commit to it if the business case stacks up, and then it’s a government decision».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, porque aquí no hay nada resuelto: 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’».¿Es la primera vez?No, es la tercera en doce meses, y ese es el verdadero tema.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 del contrato— por un informe de 237 páginas que costó 440.000 y 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.Mi lectura es que el problema de fondo no es la IA, y centrar el artículo ahí sería hacerle un favor a la consultora. Lo que estos tres casos documentan es que nadie leyó el producto: ni quien lo firmó ni quien lo pagó. 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 y una portada que conserva el texto de plantilla, «Report title – Subject matter of the report», no son fallos de un modelo de lenguaje: son fallos de control de calidad que existían mucho antes de ChatGPT. La IA solo ha abaratado tanto producir 219 páginas que la revisión se ha convertido en el cuello de botella, y es lo primero que se ha soltado.Hay un detalle que lo redondea: el informe estuvo once meses entre la entrega al gobierno, en noviembre de 2025, y su publicación, en octubre de 2026. Y el portavoz de educación de la oposición, Liam Staltari, 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?»Las críticas, además, van mucho más allá de las citas. Stephen Bartos, experto en gobernanza del sector público en la Universidad de Canberra, considera los fallos «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». 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.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.La noticia Deloitte certificó por escrito que no usó IA para redactar un informe, y el PDF lleva incrustado un enlace sacado de ChatGPT fue publicada originalmente en Wwwhatsnew.com por Natalia Polo.