El 13 de febrero de 2026, la Sala de Casación Civil de la Corte Suprema de Justicia profirió el Auto AC739-2026 y con él marcó un antes y un después: por primera vez en Colombia, un abogado fue sancionado con 15 salarios mínimos (unos 26 millones de pesos) por presentar un recurso extraordinario de revisión fundamentado en 10 sentencias que no existen, generadas por inteligencia artificial (IA). La Relatoría de la Corte certificó que ninguna de esas providencias obraba en archivo alguno. El profesional terminó admitiendo que había usado un programa de IA generativa sin verificar los resultados.

El caso no fue aislado. Tres meses antes, la misma Corte, mediante la Sentencia STC17832-2025, anuló un fallo del Tribunal Superior de Sincelejo que se había apoyado en citas jurisprudenciales inventadas. Y antes de ambos, la Corte Constitucional, con la Sentencia T-323 de 2024, ya había advertido que las “ablucinaciones” de la IA pueden configurar falsedad en la motivación judicial y vulnerar el debido proceso.

La línea jurisprudencial es nítida: la herramienta asiste; el abogado decide, estructura y responde. La Corte no prohibió la IA. Sancionó la negligencia inexcusable de quien firma un documento sin leer lo que contiene. Hasta aquí, todo razonable.

El peligro que nadie está viendo

El legítimo castigo a la negligencia probada ha creado un efecto secundario que debería preocuparnos: la tentación de usar “detectores de IA” como prueba de plagio o temeridad. Herramientas como GPTZero, Turnitin, Originality.ai y ZeroGPT prometen analizar cualquier texto y arrojar un porcentaje mágico de “probabilidad de IA”. Ya hay contrapartes procesales presentando capturas de pantalla de estos resultados como indicio. Y, lo que es más grave, ya hay profesores universitarios anulando trabajos de grado con base en el mismo criterio.

¿El problema? Estos detectores no funcionan como creen quienes los usan. Y las consecuencias de confiar en ellos son devastadoras.

Un texto de 2016 clasificado como “82% artificial”

Hice una prueba real. Sometí a uno de estos detectores una demanda que redacté íntegramente de mi puño y letra en 2016 (seis años antes de que existiera ChatGPT). ¿El veredicto? 82 % de contenido generado por IA. Un texto escrito cuando estos modelos de lenguaje ni siquiera existían fue clasificado como producto de un robot.

¿Cómo es posible? Porque los detectores no leen el alma del autor. Son algoritmos estadísticos que miden dos cosas: qué tan predecibles son las palabras en un contexto (perplejidad) y qué tan uniforme es la estructura de las oraciones (irregularidad). Los modelos de IA producen textos de baja perplejidad y baja irregularidad. Pero resulta que la redacción jurídica –y la redacción académica formal– también exhibe exactamente las mismas características: fórmulas sacramentales, estructura silogística, terminología estandarizada y ausencia de coloquialismos.

Para un detector estadístico, un abogado riguroso, un profesor que escribe con precisión o un estudiante de posgrado con excelente redacción son estadísticamente indistinguibles de una máquina. Así de absurda es la premisa.

El aula como nuevo campo de batalla

Si en los estrados judiciales el riesgo es grave, en las universidades es catastrófico. Hoy, un profesor puede pasar el trabajo de grado de un estudiante por GPTZero, obtener un “87 % de probabilidad de IA” y, con ese solo dato, acusar al alumno de plagio. ¿Con qué fundamento técnico? ¿Con qué derecho de defensa?

Los datos son contundentes: las tasas de falsos positivos de estos detectores oscilan entre el 5 % y el 18 % según la plataforma y el tipo de texto. En escritura formal y académica, el margen de error se dispara. Un estudio de Stanford de 2024 encontró que los falsos positivos pueden superar el 20 % en textos de hablantes no nativos de inglés. Otro publicado en Acta Neurochirurgica (2025) analizó mil textos y confirmó que los detectores clasifican erróneamente textos humanos escritos antes de la existencia de ChatGPT.

¿Qué hacemos entonces con el estudiante brillante que escribe con rigor y cuyo trabajo “suena a máquina” para un algoritmo? ¿Le pedimos que redacte peor para parecer más humano? ¿Que incluya errores deliberados para bajar su “puntaje de IA”? ¿Que sacrifique la calidad de su producción intelectual para satisfacer a un software defectuoso?

Y la pregunta que nadie quiere hacer: ¿qué pasa con el profesor que publica un artículo indexado, redactado con toda la rigurosidad que exige una revista científica, y un colega lo somete a un detector que arroja “90 % artificial”? ¿Pierde su reputación académica por escribir bien?

Lo que sí funciona: verificar el contenido, no el estilo

La Corte Suprema ya trazó la ruta correcta. En el Auto AC739-2026 no sancionó el “estilo” del texto. Sancionó la falsedad material: sentencias que no existen, normas tergiversadas, contenido apócrifo. La verificación empírica de las fuentes es lo que determina la veracidad de un documento.

Las universidades deberían aprender la misma lección. Si un profesor sospecha que un trabajo fue generado por IA, la respuesta no es pasar el texto por un detector y sancionar con un porcentaje. La respuesta es evaluar el conocimiento: ¿el estudiante puede defender oralmente su tesis? ¿Entiende las fuentes que cita? ¿Puede responder preguntas sobre su metodología? Si la respuesta es sí, el texto es legítimo sin importar qué diga un algoritmo. Si es no, el fraude se evidencia solo, sin necesidad de software esotérico.

El cierre que necesitamos escuchar

El valor jurídico de un documento –y el valor académico de un texto– no emana del teclado que lo digitó. Emana de la veracidad de su contenido y de la responsabilidad de quien lo firma.

A los jueces les digo: verifiquen las sentencias, no los porcentajes de un software comercial. A los profesores les digo: evalúen el conocimiento de sus estudiantes, no el “puntaje de humanidad” de sus textos. A los abogados les digo: lean cada línea de lo que firman, porque ningún algoritmo los va a salvar el día que un juez les pregunte de dónde sacaron esa cita.

Y a todos –jueces, magistrados, profesores, decanos, estudiantes y operadores de justicia– les hago una pregunta que debería quitarles el sueño: si seguimos confiando ciegamente en algoritmos para detectar algoritmos, ¿quién detecta los errores del detector?

Porque la única “ablucinación” realmente peligrosa no es la de la máquina. Es la de un sistema –judicial y académico– que cree que un porcentaje en una pantalla puede sustituir el juicio humano.