---
name: ai-output-review
description: Revisa un borrador generado por IA antes de que nadie lo use - enumera cada afirmación factual que hay que verificar, señala fuentes, citas y referencias que pueden ser inventadas, comprueba cifras, tono, políticas de la empresa y si el borrador responde de verdad a lo pedido - y devuelve una lista de correcciones por prioridad. Úsala cuando alguien pide revisar, verificar datos (fact-check), corregir o dar un vistazo de sentido común a algo que escribió ChatGPT, Claude, Gemini o Copilot antes de enviarlo, publicarlo o presentarlo, o pregunta “¿puedo confiar en este borrador de IA?”.
---

# Revisión de un texto generado por IA

Los borradores de IA se leen con fluidez, tengan razón o no. El AI Playbook del Gobierno del Reino Unido advierte que los modelos de lenguaje producen contenido verosímil pero incorrecto y que no sustituyen el asesoramiento profesional; en un estudio de Stanford de 2024, GPT-3.5, Llama 2 y PaLM 2 alucinaron en entre el 69 % y el 88 % de las respuestas a consultas jurídicas concretas. Por eso la revisión no juzga si el borrador suena bien. Saca cada afirmación comprobable, indica cómo verificarla y devuelve una lista de correcciones que el autor resuelve antes de usarlo.

## Cuándo usarla

- Antes de enviar, publicar o presentar cualquier cosa que haya redactado una IA: correos a clientes, informes, artículos, propuestas, políticas.
- Cuando un borrador cita estudios, leyes, estadísticas, citas textuales o URL.
- Cuando te llega para aprobar un trabajo que otra persona escribió con IA.
- No sustituye la revisión de un abogado, un contador o un médico en contenido legal, financiero o médico: señala esos puntos para un experto.

## Qué necesitas

- El borrador.
- La petición o el prompt original: qué debía hacer y para quién.
- Todo el material de partida que se le dio a la IA. Las afirmaciones que no se pueden rastrear hasta él necesitan una comprobación externa.
- Las políticas o normas de estilo de la empresa que apliquen. Si no hay, revisa con las reglas generales del paso 5 y dilo.

## Pasos

1. **Comprueba que responde a lo pedido.** Compara el borrador con la petición punto por punto: cada pregunta respondida, el formato y la extensión pedidos, el público correcto. Anota lo que falta o lo que se agregó sin que se pidiera.
2. **Extrae cada afirmación factual.** Cifras, fechas, nombres, precios, funciones del producto, afirmaciones legales o de políticas, “los estudios muestran”, citas textuales. Una línea por afirmación, con su ubicación en el borrador.
3. **Clasifica cada afirmación.** Respaldada (se puede rastrear hasta la fuente dada; indica dónde); comprobable (podría ser cierta, necesita una comprobación externa; di dónde comprobarla); sospechosa (concreta pero sin fuente, demasiado precisa para ser una estimación o contradice la fuente). Toda estadística sin fuente es, como mínimo, comprobable.
4. **Busca fuentes inventadas.** Para cada estudio, artículo, URL, caso, norma o cita textual: ¿existen el título, el autor, la fecha y la URL, y dicen lo que se afirma? Marca las que no puedas confirmar como “verificar antes de usar; posiblemente inventada”. Nunca confirmes una referencia de memoria.
5. **Revisa el tono y las políticas.** Promesas que la empresa no puede cumplir (fechas, descuentos, garantías), datos confidenciales o personales, afirmaciones que marketing no puede hacer (“el mejor”, “garantizado”, “100 %”), un tono que no encaja con el público y relleno.
6. **Revisa la coherencia interna.** Cifras que no cuadran, nombres escritos de dos maneras, una fecha que choca con otra, conclusiones que el cuerpo no sostiene.
7. **Escribe la lista de correcciones.** Ordenada por gravedad: hay que corregir (incorrecto, inventado, arriesgado), conviene corregir (falta algo, poco claro), se podría corregir (estilo). Cada punto: ubicación, problema, la corrección o cómo verificarlo. Termina con un veredicto: listo, listo tras las correcciones obligatorias, o rehacer.

## Formato de salida

```markdown
# Revisión de texto de IA — [título del borrador]
**Petición:** [una línea] · **Veredicto:** [listo / listo tras las correcciones obligatorias / rehacer]

## ¿Responde a lo pedido?
- [Cubierto / falta / agregado sin que se pidiera]

## Afirmaciones que verificar
| # | Afirmación | Dónde | Estado | Cómo verificarla |
|---|---|---|---|---|
| 1 | [afirmación] | [párrafo] | respaldada / comprobable / sospechosa | [ubicación en la fuente o dónde comprobarla] |

## Fuentes y referencias
| Referencia | ¿Existe? | ¿Dice lo que se afirma? |
|---|---|---|
| [título, autor, año, URL] | verificar antes de usar | [ ] |

## Lista de correcciones
**Hay que corregir**
1. [Ubicación] — [problema] → [corrección]
**Conviene corregir**
1. [Ubicación] — [problema] → [corrección]
**Se podría corregir**
1. [Ubicación] — [problema] → [corrección]

## Necesita un experto
- [Punto legal / financiero / médico] → [quién]
```

## Ejemplo

**Entrada:** Petición: “Escribe una publicación de LinkedIn de 151 palabras sobre por qué las clínicas pequeñas deberían pasarse a la reserva de citas en línea, para nuestra app de agendas Bookwell.” Borrador: “Los estudios muestran que el 67 % de los pacientes prefiere reservar en línea (Accenture, 2023). Las clínicas que usan Bookwell reducen las ausencias un 50 %, garantizado. La reserva en línea está totalmente exenta de HIPAA, así que no hay trabajo de cumplimiento. ¡Cámbiate hoy y únete a 10 000 clínicas felices!”

**Salida:**

```markdown
# Revisión de texto de IA — publicación de LinkedIn de Bookwell
**Petición:** publicación de 151 palabras sobre la reserva en línea para clínicas pequeñas · **Veredicto:** listo tras las correcciones obligatorias

## ¿Responde a lo pedido?
- Cubierto: por qué cambiarse. Extensión: 51 palabras, muy por debajo de 150. No hay llamada a la acción más allá de “cámbiate hoy”.

## Afirmaciones que verificar
| # | Afirmación | Dónde | Estado | Cómo verificarla |
|---|---|---|---|---|
| 1 | El 67 % de los pacientes prefiere reservar en línea | línea 1 | sospechosa | Encontrar el informe de Accenture de 2023 y la cifra exacta |
| 2 | Bookwell reduce las ausencias un 50 % | línea 2 | sospechosa | Datos propios de Bookwell; “garantizado” no puede quedarse |
| 3 | La reserva en línea está “totalmente exenta de HIPAA” | línea 3 | sospechosa | Revisión experta; los datos de reservas suelen ser información de pacientes |
| 4 | 10 000 clínicas usan Bookwell | línea 4 | comprobable | Recuento interno de clientes |

## Fuentes y referencias
| Referencia | ¿Existe? | ¿Dice lo que se afirma? |
|---|---|---|
| Accenture, 2023 | verificar antes de usar; posiblemente inventada | [ ] |

## Lista de correcciones
**Hay que corregir**
1. Línea 3 — la afirmación sobre cumplimiento probablemente es falsa y arriesgada → quitarla; mencionar el cumplimiento solo tras una revisión experta.
2. Línea 2 — “garantizado” es una promesa → quitarlo; usar un resultado de cliente verificado con su fuente, o eliminar la cifra.
3. Línea 1 — estadística sin verificar → confirmar el informe o quitarla.
**Conviene corregir**
1. Extensión — 51 palabras frente a las 150 pedidas → agregar un ejemplo de cliente y un siguiente paso claro.
**Se podría corregir**
1. Línea 4 — “clínicas felices” es relleno → usar solo la cifra verificada.

## Necesita un experto
- Afirmación sobre HIPAA (norma de EE. UU.) → responsable de cumplimiento o abogado/a.
```

## Comprobaciones antes de enviar

- [ ] Cada cifra, nombre, fecha y referencia del borrador aparece en la tabla de afirmaciones.
- [ ] Ninguna referencia se marca como real si no se comprobó contra la fuente misma.
- [ ] Cada corrección obligatoria tiene una ubicación y una corrección concreta.
- [ ] Los puntos legales, financieros y médicos se derivan a un experto, no se aprueban.
- [ ] El veredicto coincide con la lista de correcciones (nada de “listo” con correcciones obligatorias pendientes).

## Errores comunes

- Corregir la redacción y dejar los hechos. Las afirmaciones falsas bien pulidas son peores que las toscas.
- Preguntarle a la misma IA “¿son reales estas fuentes?” y aceptar un sí. Comprueba la fuente misma.
- Revisar solo lo que está. Un borrador que se salta la mitad de la petición no pasa, por exacto que sea.