KPMG retira informe de IA por alucinaciones: falsas afirmaciones sobre UBS y NHS

¿Qué ha ocurrido?

KPMG, una de las cuatro grandes firmas de consultoría (Big Four), retiró un informe titulado “Redefining excellence in the age of agentic AI” después de que múltiples organizaciones señalaran que las afirmaciones sobre su uso de inteligencia artificial eran falsas o engañosas. Según reportó The Next Web basándose en información del Financial Times, UBS, el Servicio Nacional de Salud del Reino Unido (NHS), los Ferrocarriles Federales Suizos (SBB) y Transport for London (TfL) negaron rotundamente las descripciones que el informe hacía de sus respectivas implementaciones de IA. El informe, publicado originalmente en el sitio web de KPMG, citaba casos de uso de IA agéntica que supuestamente estaban siendo desplegados por estas entidades, pero ninguna de ellas confirmó haber implementado tales sistemas. Tras las verificaciones del Financial Times, KPMG retiró el informe sin ofrecer una explicación detallada, limitándose a señalar que se trataba de un error en el proceso de revisión.

¿Por qué es importante?

Este caso es un ejemplo paradigmático de las alucinaciones en modelos de lenguaje generativo: la invención de hechos que parecen verosímiles pero son completamente falsos. Que una consultora de la talla de KPMG haya publicado y luego retirado un informe con este tipo de errores mina la confianza en la industria de la consultoría y en la propia tecnología de IA. Además, pone de manifiesto la necesidad de controles humanos rigurosos en la generación automatizada de contenidos. Históricamente, las Big Four han sido consideradas fuentes autorizadas en asesoría empresarial y tecnológica; sin embargo, incidentes como este erosionan su credibilidad. No es la primera vez que una consultora enfrenta críticas por exagerar capacidades tecnológicas: en 2023, McKinsey fue señalada por un informe que sobrestimaba el impacto de la IA en la productividad, aunque sin llegar a inventar casos de uso concretos. Este caso de KPMG es más grave porque involucra la atribución falsa de implementaciones a organizaciones reales, lo que podría tener implicaciones legales.

El impacto en el mercado de la consultoría podría ser significativo. Según datos de Statista, el mercado global de consultoría en IA alcanzó los 15.000 millones de dólares en 2025, y se espera que crezca a una tasa anual compuesta del 25% hasta 2030. Incidentes como este pueden frenar la adopción de servicios de consultoría basados en IA generativa, ya que los clientes desconfiarán de la veracidad de los informes. Además, podría llevar a una mayor regulación: la Comisión Europea ya está trabajando en directrices para el uso de IA en servicios profesionales, y este caso podría acelerar su implementación.

Consecuencias y lecciones

• Reputación dañada: KPMG sufre un golpe a su credibilidad como asesora en transformación digital y adopción de IA. La firma ya había enfrentado escándalos previos, como su papel en el colapso de Carillion en 2018, lo que agrava la percepción de falta de rigor.
• Escrutinio regulatorio: Podría aumentar la presión sobre las consultoras para que verifiquen la veracidad de sus informes, especialmente aquellos generados con ayuda de IA. En el Reino Unido, el Financial Reporting Council (FRC) ya ha mostrado preocupación por la calidad de los informes de las Big Four tras el caso Wirecard.
• Lección para el sector: Las empresas deben implementar procesos de revisión humana antes de publicar cualquier contenido generado por IA, sobre todo cuando se citan casos de uso reales. Esto incluye la verificación con las fuentes citadas, algo que aparentemente no se hizo en este caso.
• Impacto en clientes: Las organizaciones mencionadas sin su consentimiento podrían emprender acciones legales o exigir disculpas públicas. UBS ya ha declarado que está considerando medidas, y el NHS ha solicitado una explicación formal.

¿Qué deben saber los lectores?

Este incidente no es aislado. A medida que más empresas utilizan modelos de lenguaje para redactar informes, whitepapers y comunicaciones, el riesgo de alucinaciones aumenta. Un estudio de la Universidad de Stanford en 2024 encontró que los modelos de lenguaje generativo inventan hechos en aproximadamente el 20% de las respuestas cuando se les pide información específica sobre empresas. Es crucial que cualquier dato o afirmación atribuida a terceros sea verificada con fuentes primarias. La IA es una herramienta poderosa, pero no reemplaza el juicio humano ni la verificación periodística.

“La IA generativa puede producir textos muy convincentes, pero sin supervisión humana puede generar desinformación que dañe la credibilidad de las organizaciones que la utilizan.”

Para los profesionales del sector, este caso refuerza la importancia de la transparencia y la auditoría en los procesos de creación de contenido asistido por IA. Las empresas deben documentar qué partes de un informe fueron generadas por IA y cuáles fueron revisadas por humanos. Además, deberían implementar herramientas de verificación automática, como sistemas de búsqueda de hechos (fact-checking) que comparen afirmaciones con bases de datos externas. La lección más amplia es que la confianza en la IA no debe ser ciega: los errores como este son evitables con controles adecuados, y su costo reputacional puede ser enorme.