El 11 de febrero de 2026, la Sala de Casación Penal de la Corte Suprema de Justicia de Colombia hizo algo inédito en la región: sometió un escrito judicial a herramientas de detección de inteligencia artificial y usó ese resultado como parte de sus considerandos. El caso, caratulado AP760-2026, involucra a un defensor que presentó como demanda de Casación lo que en realidad era el output de un modelo de lenguaje, con poca adaptación, sin verificación, sin criterio profesional. La inadmisión del recurso no fue estrictamente por usar IA, sino por los graves defectos técnicos del escrito. Pero lo que el fallo deja expuesto va mucho más allá del caso concreto.
El caso de fondo era relativamente sencillo: Una mujer fue condenada por fraude procesal tras declarar bajo juramento que desconocía el domicilio de su arrendador para obtener una sentencia de prescripción adquisitiva. Condenada en dos instancias, su defensor recurrió en Casación.
Lo que presentó ante la Corte no era una demanda, sino una serie de recomendaciones generales sobre qué debería contener una. Cada apartado abría con frases como "Se debe demostrar que..." o "También se debe enfatizar...". Eso dejó en evidencia que el modelo no redactó la pieza procesal, sino que le dijo al abogado cómo hacerla. Y el abogado presentó esas instrucciones, sin haber revisado el escrito, directamente ante la Corte Suprema.
"El defensor, en vez de traducir esas directrices en verdaderos cargos de casación, optó por reproducirlos, sin más, soslayando los requisitos mínimos del recurso." (AP760-2026, 11/02/2026)
Ante la sospecha de que el texto no había sido confeccionado por el profesional, la Corte lo sometió a Winston AI y a Copyleaks. Ambas herramientas convergieron: 7% de contenido humano y 100% de probabilidad de generación por IA. La demanda fue inadmitida.
¿Son confiables estos detectores?
Si los tribunales van a incorporar detectores de IA como elemento de sus resoluciones, conviene entender qué miden realmente esas herramientas. Y también hay que tener en cuenta que paradójicamente, quien las usa, también está usando inteligencia artificial.
En realidad, estos sistemas no detectan autoría: estiman probabilidad estadística. Para eso usan dos métricas clave. La perplexity mide qué tan predecible es una secuencia de palabras para un modelo de lenguaje (los LLM eligen la palabra más probable en cada paso, lo que genera textos muy predecibles). La burstiness captura la variación humana: los humanos escriben con irregularidad en longitud y complejidad de frases; los modelos de IA tienden a ser más homogéneos. Los detectores buscan justamente esa regularidad artificial.
Si no lo pasa el detector, no necesariamente es IA. Si lo pasa, tampoco necesariamente es humano. En el ámbito judicial, estas herramientas no deberían operar como prueba de autoría, sino como disparador de un análisis más robusto: citas inexistentes, jurisprudencia alucinada, inconsistencias normativas, ausencia de referencia al expediente concreto.
El problema es que estas métricas son estadísticas, no determinísticas. Para comprobarlo, pasé fragmentos de obras clásicas por este tipo de detectores:
El comienzo de El Quijote (1605): 22,64% de probabilidad de IA. La metamorfosis de Kafka (1915): 61,67%. El Evangelio de San Juan: 78,29% clasificado directamente como "generado por AI/GPT".
La Biblia no pasaría el detector de IA. Pero el experimento inverso es igualmente revelador: usando un prompt diseñado para evadir detectores, le pedí a un modelo que generara texto con estilo humano (variaciones rítmicas, guiones, registro conversacional). El resultado ante el detector fue de 0% de probabilidad de IA.
Si no lo pasa el detector, no necesariamente es IA. Si lo pasa, tampoco necesariamente es humano. En el ámbito judicial, estas herramientas no deberían operar como prueba de autoría, sino como disparador de un análisis más robusto: citas inexistentes, jurisprudencia alucinada, inconsistencias normativas, ausencia de referencia al expediente concreto.
Ningún modelo puede asumir la responsabilidad profesional
Lo que el caso AP760-2026 expone es un problema de responsabilidad profesional. Un LLM no razona en sentido jurídico; predice tokens estadísticamente probables. Cuando se le pide redactar un recurso de casación sin acceso al expediente, a la sentencia recurrida ni a la jurisprudencia concreta, genera estructura sin sustancia. Y esa estructura no es un acto procesal.
La IA puede ser una herramienta extraordinaria para investigar, organizar argumentos, detectar jurisprudencia o revisar contratos. Pero el juicio sobre qué presentar, cómo encuadrarlo y qué consecuencias tiene ese acto procesal es, y seguirá siendo, inalienablemente humano. Elegir bien la herramienta y usarla de forma responsable es una decisión jurídica y ética. Y esa decisión no la puede tomar ningún modelo de lenguaje.
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