Protocolo de referencia para que los estudiantes de derecho aprendan con la inteligencia artificial
Este protocolo existe para que el estudiante aprenda con la inteligencia artificial, y sirve de base para que cada facultad lo complete
Este documento ofrece a cualquier facultad de derecho, en Colombia o en otro país, un protocolo completo para el uso de la inteligencia artificial por sus estudiantes y profesores. Su fin primero es promover un uso responsable de la IA de tal forma que el estudiante aprenda el derecho y su oficio. Las reglas de evaluación, de declaración y de faltas están al servicio de ese fin.
Cada cláusula está redactada como norma, lista para adoptarse. Donde la decisión es local (el nombre de los órganos, el reglamento estudiantil que se aplica, el régimen de datos del país, la parte de la nota que se gana sin IA), el texto lo marca así: [a completar por cada universidad]. La marca dice universidad porque la decisión puede corresponder a la universidad o a su facultad, según sus estatutos. Debajo de cada cláusula van tres notas. "De dónde sale" lleva a los documentos que la inspiran, con enlace a su ficha en la pestaña Academia de la revista. "Qué corrige" dice el reparo que resuelve, siempre sobre los textos. "Qué la sostiene" da el estudio o el dato que la respalda, con su fuente. Las notas no hacen parte de la norma. La facultad que adopte el protocolo puede conservar "De dónde sale" y "Qué la sostiene" como exposición de motivos y retirar "Qué corrige", que discute textos de universidades con nombre.
La base es el registro de Academia, con 123 documentos de 25 países y territorios (94 leídos completos y 29 confirmados en su fuente oficial), entre ellos las reglas de veintiuna universidades colombianas y de diecisiete facultades de derecho de otros países. A esa base se suman cinco informes de la revista (los tres de Academia, sobre las reglas de IA de las universidades colombianas, las facultades de derecho del mundo y lo que dicen los estudios sobre aprender con IA, y los de el detector de IA ante el juez y la regla contra la cita inventada) y los registros del observatorio de la revista. Ningún documento del registro se tomó por bueno por ser completo, extenso u obligatorio. Cada regla se midió con una pregunta (si está hecha para enseñar con la IA o para vigilar su uso) y contra la evidencia. De cada universidad se tomó lo que funciona, y cada reparo viene con la regla que lo reemplaza.
El protocolo se publica con licencia Creative Commons Atribución 4.0, como todo lo que elabora la revista: cualquier facultad puede copiarlo, adaptarlo y adoptarlo citando la fuente. Lo preparó la revista Código Abierto, que trabaja con asistencia de inteligencia artificial y lo declara al final de este documento, como su numeral 13.4 le pide a toda facultad que lo adopte.
Cómo se adopta: un acto del órgano competente, los espacios llenos y una versión con fecha
Una facultad adopta este protocolo por acto de [a completar por cada universidad: órgano competente, por ejemplo el consejo de facultad], llena los espacios marcados, decide qué notas conserva y publica la versión adoptada con número, fecha y vigencia, en una página abierta a estudiantes y profesores. Cuando la universidad ya tiene una regla general sobre IA, la facultad adopta el protocolo en lo que esa regla permite, propone al órgano competente de la universidad el ajuste de lo demás y dice en el acto de adopción cómo se relaciona con la regla de la universidad. La tabla final de este documento reúne todas las decisiones que quedan en manos de cada facultad, con un punto de partida para cada una.
Siete mitos sobre la inteligencia artificial en la universidad no se sostienen con los datos leídos, aunque la evidencia no pesa lo mismo en todos
Muchas reglas universitarias sobre IA descansan en creencias que los estudios y los documentos leídos por la revista no sostienen. Esta parte enuncia cada una, dice lo que muestran los datos, con su fuente y con sus límites, y señala la cláusula del protocolo que responde. Solo se enuncian los mitos que los datos tratan, y donde la evidencia es delgada el texto lo dice.
Primer mitoLa IA impide aprender. Los estudios muestran que el resultado depende de cómo se diseña su uso
Lo que muestran los datos. En un ensayo de campo con casi mil estudiantes de matemáticas de un colegio de Turquía (Bastani y otros, PNAS, 2025, sección Main Results), quienes practicaron con GPT-4 sin salvaguardas rindieron 17 por ciento menos en el examen sin ayuda que quienes nunca lo tuvieron, y quienes practicaron con un tutor que daba pistas en lugar de respuestas quedaron estadísticamente iguales al grupo de control. Fue un solo colegio y una sola materia, con resultados de corto plazo, como anotan los autores (sección Discussion). En un ensayo aleatorio en un curso de física de Harvard (Kestin y otros, Scientific Reports, 2025, p. 2), un tutor construido con la pedagogía del curso logró una ganancia mediana de aprendizaje de más del doble que la clase de aprendizaje activo, medida de inmediato en dos lecciones. En un estudio con estudiantes que aprendían a programar (Lehmann y otros, preprint de 2025, pp. 15 a 22), el acceso a la IA no cambió en promedio lo aprendido, y pedir explicaciones a la herramienta se asoció con más comprensión y pedir soluciones con menos, en análisis exploratorios. La IA que hace el trabajo del estudiante puede restarle aprendizaje, y la IA diseñada para guiar lo protege y, en un curso, lo aumentó.
La cláusula que responde. El artículo 2 pone el aprendizaje como fin, el artículo 3 permite los usos que guían y limita los que sustituyen la labor intelectual, y el artículo 11 obliga a la facultad a ofrecer herramientas diseñadas para enseñar.
Segundo mitoProhibir la IA protege el aprendizaje. Ningún estudio leído lo prueba, y la prohibición sin supervisión depende de un control que los estudios no respaldan
Lo que muestran los datos. Ninguno de los estudios leídos por la revista compara una prohibición general con otra regla, de modo que la evidencia leída no permite afirmar que prohibir proteja el aprendizaje (informe sobre lo que dicen los estudios). La evidencia aquí es la ausencia de estudios que respalden la prohibición. Siete de las diecisiete facultades de derecho de otros países que tienen reglas leídas completas en el registro de la revista, con la vara del informe sobre el mundo, prohíben por defecto la IA en el trabajo evaluado cuando el profesor calla, entre ellas Berkeley y Duke, y la regla de Duke alcanza incluso la planeación, los borradores y los demás usos que no llegan al trabajo, "even those that may not make it directly into your final work product" (p. 2). Esta revista no halló ningún estudio que muestre el efecto de esas prohibiciones (informe sobre el mundo). En una encuesta a 1.054 estudiantes de pregrado del Reino Unido (HEPI y Kortext, 2026, p. 4), "Some 95% of students report using AI in at least one way and 94% say they use generative AI to help with assessed work", una cifra que incluye usos que las propias instituciones permiten. Una prohibición que rige en la casa del estudiante solo se cumple si alguien puede comprobar el uso, y los estudios leídos muestran que ni los correctores ni los programas lo logran de modo confiable mirando el texto (tercer mito).
La cláusula que responde. El artículo 3 fija una regla por defecto favorable al aprendizaje, y el artículo 6 reserva la exclusión de la IA para la evaluación que se puede asegurar.
Tercer mitoLos detectores prueban el uso de la IA. Ningún estudio leído valida un detector, y la autoría se establece con el proceso
Lo que muestran los datos. En una prueba real y a ciegas en los exámenes para la casa de una universidad británica (Scarfe y otros, PLOS ONE, 2024, pp. 1, 6 y 9), los correctores humanos no marcaron el 94 por ciento de 63 trabajos escritos por GPT-4 que se mezclaron con 1.134 de estudiantes, de modo que leer el texto no basta para establecer la autoría. Para los programas, un estudio piloto de siete detectores, la mayoría basados en GPT-2 (Liang y otros, preprint de 2023, publicado luego en Patterns, p. 2), encontró que marcaron como escritos por IA, en promedio, el 61,22 por ciento de 91 ensayos humanos de hablantes no nativos de inglés, y sus autores advierten "against the use of GPT detectors in evaluative or educational settings, particularly when assessing the work of non-native English speakers" (p. 3). Los mismos autores reconocen que sus muestras son pequeñas y que los resultados pueden variar con detectores basados en modelos más recientes (p. 3). La revista no halló ningún estudio revisado por pares que valide un detector con textos en español. En las seis decisiones judiciales colombianas que una parte atacó con el porcentaje de un detector, el porcentaje no fue la razón de lo decidido, y las providencias que razonaron sobre estos programas coinciden en que el porcentaje, por sí solo, no establece quién redactó un texto (el detector de IA ante el juez). Varias universidades ya dejaron el detector fuera: Stellenbosch lo desactivó desde el 1 de enero de 2026, King's College London no habilitó su porcentaje y la Universidad de Cape Town no respalda su uso. Otras lo reconocen en sus propias reglas. El Consejo de Gobierno de la Universidad Complutense de Madrid acordó que "Las herramientas para detectar contenidos generados por IA no son fiables, y no se espera que lo sean a medio plazo" (p. 3), la Pontificia Universidad Católica del Perú advierte, en sus lineamientos para el uso de Turnitin, que los reportes "no emiten datos infalibles ni suficientes por sí solos" para determinar con certeza si el estudiante hizo un mal uso de las fuentes o de la IA (p. 4), y las recomendaciones de la UNAM recuerdan que los detectores se han documentado sesgados contra quienes tienen el inglés como segunda lengua, "como son la gran mayoría de estudiantes y docentes en México" (p. 42).
La cláusula que responde. El artículo 7 deja sin efecto todo porcentaje y el artículo 12 pone la carga de la prueba en la institución, con el proceso del estudiante como medio de prueba.
Cuarto mitoUsar IA equivale a plagio. Los textos leídos llaman plagio a presentar como propio lo que no se declaró, y esa es una parte del uso
Lo que muestran los datos. Las reglas que tratan el plagio lo atan a la falta de reconocimiento y no al uso. La política de la National University of Singapore dice que el producto de la IA usado sin reconocimiento "is equivalent to copying or paraphrasing a paragraph from a source without citation and attracts the same sanctions" (p. 7), y garantiza que declarar un uso no se penaliza (p. 6). Las orientaciones del Rosario (p. 17) y la política de la San Buenaventura (p. 8) llaman plagio al contenido generado que se presenta sin declararlo. El memorando de exámenes del Law Center de Georgetown trata el uso de la IA generativa para redactar la respuesta "as if students received assistance from another person" (p. 1), es decir, como una ayuda no autorizada. Según el autorreporte de la encuesta británica, casi todos usan la IA para ayudarse en trabajos evaluados (p. 4), y el 12 por ciento dice haber incluido texto generado directamente en un trabajo evaluado, frente al 8 por ciento en 2025 y el 3 por ciento en 2024 (p. 14). La conducta que merece reproche es una parte del uso, y crece, y la regla que lo trata todo como fraude castiga igual conductas de gravedad distinta.
La cláusula que responde. El artículo 5 hace de la declaración un acto breve que conserva la nota del uso permitido, y el artículo 12 gradúa las conductas y reserva lo disciplinario para el fraude de autoría.
Quinto mitoLos estudiantes ya saben usar la IA. Ningún estudio leído mide esa destreza, y los datos disponibles apuntan a que la formación va detrás
Lo que muestran los datos. La evidencia aquí es delgada: mide percepción y dos experimentos de laboratorio, no la destreza misma. En la encuesta británica, el 68 por ciento de los estudiantes considera esencial saber usar la IA y el 48 por ciento siente que sus profesores le ayudan a desarrollar esa destreza (HEPI y Kortext, 2026, p. 31). En dos experimentos de laboratorio con 176 participantes que aprendían a programar (Lehmann y otros, p. 23), quienes tuvieron la herramienta creyeron haber aprendido más de lo que aprendieron. En el colegio de Turquía, quienes practicaron con GPT-4 sin salvaguardas rindieron peor en el examen y no creyeron haberlo hecho peor (Bastani y otros, sección Student Perception). En el registro de Academia, contadas con la vara del informe sobre Colombia, tres de las veintiuna universidades colombianas con reglas leídas completas le imponen al estudiante el deber de formarse (en Icesi, sobre el manejo de la información antes de usar la herramienta) sin fijarle un curso con fecha e intensidad, y una de las diecisiete facultades de derecho de otros países lleva la formación a un curso obligatorio, la misma que encontró el informe sobre el mundo entre las doce de su corte.
La cláusula que responde. El artículo 8 hace obligatoria la formación del estudiante en el primer año y obliga también a la facultad.
Sexto mitoBasta con dar acceso a una herramienta para que el estudiante aprenda. En el ensayo leído, el acceso sin integrar a las tareas se usó poco y para pedir respuestas
Lo que muestran los datos. La evidencia es la más delgada de las siete, porque descansa en un documento de trabajo sin revisión por pares. En un ensayo aleatorio con 2.379 estudiantes de la Universidad de Maryland (Liu y otros, EdWorkingPaper 26-1598, 2026), solo el 14,63 por ciento de quienes tuvieron un asistente de estudio con acceso a los materiales del curso lo usó alguna vez (p. 14), el 73,8 por ciento de sus pedidos buscaba respuestas directas (p. 26) y, entre los diez profesores con acceso que respondieron la encuesta, ninguno lo incorporó a tareas o actividades (p. 15). Entre secciones del mismo curso (22 profesores y 1.353 estudiantes), el acceso se asoció con notas finales 0,37 desviaciones estándar más bajas, y en la muestra completa la diferencia, de 2,88 puntos, solo fue significativa al 10 por ciento (pp. 19 y 41). El estudio mide con notas del curso y no con una prueba independiente (p. 29). Los autores concluyen que la integración técnica "may improve the relevance of AI assistance, but it does not ensure productive use" (p. 28). En el estudio con estudiantes de programación, cuando se permitió copiar y pegar, el 64,2 por ciento de los mensajes pedía soluciones (Lehmann y otros, p. 19).
La cláusula que responde. El artículo 4 integra la IA a cada tarea con una regla escrita, y el artículo 11 exige herramientas diseñadas para guiar y conectadas con el curso.
Séptimo mitoLa IA no tiene lugar en el trabajo jurídico. Según los resúmenes leídos, con estudiantes de derecho aceleró el trabajo y, con las herramientas más recientes, mejoró su calidad, y en derecho exige verificar cada fuente
Lo que muestran los datos. Según su resumen oficial, un ensayo aleatorio con estudiantes de derecho (Choi, Monahan y Schwarcz, Minnesota Law Review, 2024) encontró que GPT-4 mejoró la calidad del análisis de manera leve e inconsistente y aumentó la rapidez de manera grande y consistente, y que, donde fue útil, los participantes de menor desempeño fueron los que más mejoraron. Según su resumen oficial, otro ensayo con estudiantes de cursos avanzados (Schwarcz y otros, Journal of Law and Empirical Analysis, 2026) encontró que una herramienta jurídica con recuperación de fuentes y un modelo de razonamiento mejoraron de manera significativa la calidad del trabajo jurídico, con aumentos de productividad de entre 50 y 130 por ciento en cinco de seis tareas. Los dos ensayos miden el trabajo con la herramienta a la mano, y ninguno de los resúmenes informa una prueba posterior sin IA. A la vez, tres modelos de lenguaje de una generación anterior, de los que el propio estudio anota que ya tienen versiones posteriores (p. 1159), sometidos a 237 preguntas del examen preparatorio de una facultad de derecho colombiana no alcanzaron el umbral del 60 por ciento (Arévalo-Robles y Castellanos-Cortés, Revista Científica General José María Córdova, 2024, pp. 1155 y 1163). Un auto de la Sala de Casación Civil, Agraria y Rural de la Corte Suprema de Justicia de Colombia, del 13 de febrero de 2026, dictado por una magistrada de la Sala en un recurso de revisión en el que declaró la temeridad de un apoderado por citar jurisprudencia inexistente, le impuso una multa y compulsó copias (AC739-2026), dice que "La Inteligencia Artificial generativa puede constituir un auxiliar valioso si se la emplea con criterio profesional y se someten sus resultados a una verificación rigurosa" (p. 26). Dos de las reglas de facultades de derecho del registro parten de lo mismo: la de Michigan dice que "developing fluency with these tools is itself becoming a necessary professional skill" (p. 1), y la de Columbia, que estas herramientas "have become firmly embedded in the work and learning that lawyers and law students do every day" (introducción). La herramienta sirve al oficio, y el oficio exige comprobar lo que produce.
La cláusula que responde. El artículo 9 hace de la verificación de las fuentes un deber que se enseña, y el artículo 10 lleva la IA al consultorio o clínica jurídica con supervisión y con los datos protegidos.
Artículo 1El protocolo tiene por objeto que los estudiantes aprendan el derecho y su oficio con la inteligencia artificial, y alcanza toda la vida académica de la facultad
1.1. Objeto. El presente protocolo tiene por objeto promover el uso responsable de la inteligencia artificial para que los estudiantes de [a completar por cada universidad: nombre de la facultad] aprendan el derecho y su oficio, y fijar las reglas que hacen confiable la evaluación. Las reglas sobre declaración, evaluación y faltas sirven a ese fin y se interpretan conforme a él.
1.2. Alcance. El protocolo rige para los estudiantes de pregrado y posgrado, los profesores, los monitores, los directores de trabajos de grado y el personal del consultorio o clínica jurídica [a completar por cada universidad: denominación local], en las clases, los trabajos, las evaluaciones, los trabajos de grado, la investigación y la práctica.
1.3. Definición por función. Para efectos de este protocolo, una herramienta de inteligencia artificial es todo sistema que genera, resume, traduce, reescribe o analiza texto, imágenes, audio o código a partir de instrucciones, cualquiera que sea su nombre comercial o el programa que la incorpore. La corrección automática de ortografía y gramática, el formato básico y los buscadores que solo localizan fuentes se rigen por las reglas ordinarias de cada curso [a completar por cada universidad: otras funciones instrumentales que la facultad excluya]. La reescritura de un texto con IA generativa se rige por el nivel 3 del artículo 4.
1.4. Relación con otras reglas. Este protocolo desarrolla para el derecho la regla general de la universidad. Cuando una cláusula exige apartarse de ella, la facultad lo dice en el acto de adopción, explica por qué y gestiona ante la universidad el ajuste que corresponda.
La definición por función viene de la sección 4.9 del manual del estudiante de Chicago, que define la IA por lo que hace y no por su marca, y deja fuera los correctores y los buscadores. La exclusión de las funciones instrumentales viene de las normas del máster de Derecho de Salamanca, que no piden declarar el corrector ortográfico ni el formato básico, y de la política de Michigan Law School, que excluye de forma expresa el corrector y el autocorrector del procesador de texto, los diccionarios en línea y las funciones básicas de búsqueda de las plataformas jurídicas (p. 1). La política de Wits entiende por uso de la IA toda interacción con ella, "including the framing of prompts, provision of input data, configuration of the tool, and the subsequent application, storage, or dissemination of its output" (p. 5), una definición que alcanza también los usos que no producen texto. La regla propia de la facultad tiene base en los lineamientos de Ibagué, que invitan a cada profesión a fijar criterios particulares ante el consejo de facultad, y en el Acuerdo 08 de la Antonio Nariño, que habilita políticas por facultad, programa y asignatura. El objeto formativo recoge lo que los considerandos de la Resolución 15 de la Libre dicen de la misión de la universidad, que no consiste "únicamente en regular su uso, sino en formar personas capaces de comprenderla" (p. 1). En Colombia, la Ley 2113 de 2021 reconoce a las instituciones la competencia para regular el funcionamiento y el reglamento de sus consultorios jurídicos (artículo 3, numeral 2).
En las fuentes revisadas por la revista, ninguna facultad de derecho colombiana tiene una regla propia: los veintisiete documentos colombianos leídos completos en el registro de Academia son de toda la universidad o de una seccional, como lo eran los dieciocho del informe sobre Colombia. Varios declaran un propósito formativo y ordenan con más detalle el control: los lineamientos del Externado dicen que la universidad admite y promueve la IA, y sus disposiciones concretas son de seguimiento y reporte, y en las orientaciones de la UNAB lo que organiza el aprendizaje son recomendaciones y lo que obliga al estudiante es de control. Una definición ligada al nombre de las herramientas deja al estudiante sin saber si el corrector de su procesador de texto cuenta, y la sección 51 del manual de Toronto da además por cometida la falta cuando el estudiante debía razonablemente saber. La Universidad Paris 1 le dice al estudiante que puede usar la IA y la carta de su École de droit exige el trabajo para el diploma sin ella, sin conciliar los dos mensajes. El reglamento de exámenes de Assas prohíbe "Tout usage d'un système d'intelligence artificielle" (art. 16.2, p. 7) sin definir el sistema, de modo que el estudiante no sabe si la prohibición alcanza al corrector ortográfico.
Diecisiete facultades de derecho de otros países tienen en el registro de Academia una regla propia leída completa, y siete la ligan al oficio jurídico, frente a ninguna de las reglas colombianas leídas, con la vara del informe sobre el mundo, que con el corte del 9 de octubre contó doce y cuatro. El punto de partida de cualquier regla es que casi todos los estudiantes ya usan la IA (HEPI y Kortext, 2026, p. 4).
Artículo 2La facultad enseña con la inteligencia artificial, y la vigilancia queda al servicio del aprendizaje
2.1. Aprender primero. La facultad promueve los usos de la IA que ayudan a aprender (explicar, preguntar, practicar, dar retroalimentación, simular casos) y limita los que sustituyen el trabajo intelectual que el curso evalúa.
2.2. Autoría y responsabilidad. El estudiante responde por todo lo que entrega, cualquiera que sea la herramienta que usó. La IA no es autora de ningún trabajo académico.
2.3. Verificación. Quien estudia derecho comprueba en su fuente toda norma, decisión judicial y cita que usa (artículo 9).
2.4. Transparencia recíproca. El estudiante declara el uso que llega a su trabajo, y el profesor declara el uso que hace en sus materiales y en la evaluación. La calificación final la pone siempre una persona.
2.5. Buena fe y proporcionalidad. El uso de la IA se presume de buena fe, la duda sobre qué regla regía se resuelve a favor del estudiante y toda consecuencia guarda proporción con la conducta (artículo 12).
2.6. Equidad. Todos los estudiantes acceden a las herramientas que una actividad exige, sin pagarlas (artículo 11).
2.7. Protección de las personas. Los datos de terceros y la información confidencial se protegen (artículo 10).
2.8. Evidencia. La facultad mide si sus reglas ayudan a aprender y las revisa con esos datos (artículo 13).
La regla general a favor del uso es la de la Universidad de Helsinki: "As a rule, AI use is permitted in teaching and in support of learning." Las pautas de IE University dicen el fin en una línea dirigida al estudiante: "Use it to deepen your learning, not to bypass it." (p. 1), y la Universidad de Bolonia lo repite en sus casos de uso: "La GenAI è uno strumento che deve integrare, e non sostituire, il pensiero critico e la creatività personale." La lista de funciones pedagógicas viene de la Resolución Rectoral 39 de la Central, que enumera la enseñanza, la tutoría, la simulación de escenarios y la retroalimentación formativa (p. 3), y de la guía de la Facultad de Derecho de Lima, que define los usos permitidos por lo que aportan al aprendizaje (p. 4). La buena fe viene de los lineamientos del Externado: "Se promoverá el uso de estas tecnologías partiendo de la buena fe de los miembros de la comunidad educativa" (p. 6). La transparencia del profesor y la calificación que no se delega vienen de los artículos 6 y 7 de la Resolución 15 de la Libre y del Acuerdo 12 de la Antonio Nariño (p. 6). La regla de que la IA no es autora es de la Central (p. 5), y el Consejo de Gobierno de la Complutense agrega que lo generado tampoco es obra de quien usa la herramienta: "Usar una herramienta de IA Generativa no convierte a un usuario en autor de lo generado." (p. 2). En Colombia, el Decálogo de Inteligencia Artificial para la Educación Superior del Ministerio de Educación, que orienta y no obliga, propone "procesos de evaluación que permitan observar procesos de pensamiento y no solo productos finales" (p. 7).
La asimetría que la revista encontró en Colombia (informe sobre Colombia) se mantiene con los documentos que entraron después al registro de Academia: veinte de las veintiuna universidades colombianas con reglas leídas completas le piden al estudiante declarar y doce atan consecuencias a su conducta, mientras tres le imponen formarse sin fijarle un curso con fecha e intensidad, dos nombran las herramientas que le ofrecen y una mide el efecto en el aprendizaje. La misma asimetría está afuera: diez de las diecisiete facultades de derecho de otros países se inclinan por vigilar y ninguna se inclina por enseñar en todos sus documentos, con la vara del informe sobre el mundo.
Los usos que este artículo promueve son los que en los estudios ayudaron o no hicieron daño: el tutor que explica y guía (Kestin y otros, 2025), las pistas en lugar de respuestas (Bastani y otros, 2025) y los pedidos de explicaciones (Lehmann y otros, 2025, en análisis exploratorios). Los principios del Russell Group (2023), un documento institucional sin datos propios, comprometen a las universidades así: "Universities will support students and staff to become AI-literate" (p. 1).
Artículo 3Cuando el profesor calla, el estudiante puede usar la IA para aprender y en todo lo que no sustituya su labor intelectual
3.1. Estudio. El estudiante puede usar la IA para comprender, pedir explicaciones, practicar, preparar exámenes y recibir retroalimentación sobre sus borradores, sin incorporar el texto generado. Ese uso no requiere declaración, porque nada de lo que la IA produce queda en el trabajo que se entrega.
3.2. Trabajos que se entregan. En los trabajos que se entregan para calificación, cuando el programa del curso no dice otra cosa, rige el nivel 3 del artículo 4: el estudiante puede usar la IA para generar ideas, buscar fuentes que luego verifica, hacer esquemas, traducir para comprender una fuente y revisar el estilo y la redacción de su propio texto, con la declaración breve del artículo 5. El texto, el análisis y la argumentación que presenta como propios son suyos.
3.3. Evaluaciones aseguradas. En las evaluaciones que el curso señale como aseguradas conforme al artículo 6, el estudiante trabaja sin IA, salvo que el profesor la autorice por escrito.
3.4. Decisión del profesor. El profesor puede ampliar o restringir esta regla en el programa del curso, por escrito y con la anticipación del numeral 4.3, con una razón ligada a los resultados de aprendizaje. Para restringir los usos de estudio del numeral 3.1 necesita una razón pedagógica expresa.
3.5. Duda. Mientras el estudiante consulta una duda sobre qué regla aplica, rige este artículo.
La fórmula de la Guía Ética de la Facultad de Derecho de la Católica de Chile: "A falta de una prohibición expresa, se entenderá autorizado el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa para aquellas actividades que no sustituyan la labor intelectual del alumno" (art. 1, p. 1). La distinción entre estudiar y entregar de Stanford Law School: "In the absence of a course-specific AI policy set by the instructor, students may use generative AI tools to support their learning and to aid in the development or refinement of their own ideas, provided they do not use such tools to generate content that is then presented as their own work." El permiso de estudio de Chicago, que dice de su prohibición en el examen: "This default prohibition does not extend to the use of generative AI when studying for an exam" (sección 4.9). La regla por defecto de Columbia Law School se aplica "To the extent that a faculty member does not communicate an alternative" (sección 4): permite usar la IA para aprender, investigar y apoyar la escritura del propio texto, y la excluye de los exámenes, de la redacción del trabajo y del análisis que la tarea evalúa (secciones 8 y 9), con la frase que este artículo toma como límite: "Students may not rely on AI to perform the legal analysis, reasoning, or judgment that an assignment is designed to assess." (sección 9). Michigan Law School escribe la suya como una tabla por actividad que empieza por el estudio: "The use of AI is permitted for studying and preparing for class and exams." (p. 2). La forma de apartarse del numeral 3.4 viene de Columbia, que pide al profesor hacerlo "in writing, at a minimum in the initial course syllabus, and with advance notice to all students" (sección 4), y de Berkeley, que además le exige pedir la declaración del uso que autoriza (p. 2). La Universitat de València dice la otra cara de la misma regla: "Quan la utilització d'IA no estiga autoritzada, haurà de ser indicat expressament en les instruccions de realització de la prova o activitat." (p. 1). En Colombia, el permiso general como apoyo de los procesos formativos del Magdalena (art. 6, p. 4) y el de la Piloto, que fomenta usos de apoyo como "estructurar ideas preliminares, sintetizar textos, mejorar la gramática y ortografía (especialmente en segundas lenguas)" (p. 9). La diferencia entre trabajos y exámenes del Acuerdo 12 de la Antonio Nariño (pp. 3 y 6) y de la San Buenaventura (p. 16). La presunción de uso permitido con reconocimiento en toda evaluación no supervisada de la National University of Singapore (p. 3), y las evaluaciones abiertas y seguras de Sídney.
Siete de las veintiuna universidades colombianas con reglas leídas completas en el registro de Academia no dicen qué rige cuando el profesor calla: los Andes, que dejan la decisión a cada profesor sin regla para su silencio, Ibagué, Areandina, la Católica de Colombia, cuyo acuerdo no regula el uso académico, UNIMINUTO, que deja al acuerdo pedagógico de cada curso los escenarios de uso (art. 7 b, p. 9), el Norte y la Libre, cuya cartilla para estudiantes llena el vacío del lado de la abstención: "Ante la duda, no asumas el nivel más permisivo: pregunta primero." (p. 17). Icesi sí lo dice desde 2025 en su manual de seguridad de la información, que permite a toda la comunidad universitaria usar herramientas de IA generativa "en actividades académicas" (p. 2). La Santo Tomás, en su seccional Tunja, sí lo dice, pero condiciona todo uso a que "se cuente con la autorización del docente" (art. 6, p. 4), de modo que, si el profesor calla, el estudiante trabaja sin IA, y el texto no exceptúa el estudio. Afuera, la página de Leiden para estudiantes de derecho dice, para los trabajos escritos que se hacen fuera de un entorno supervisado, "If your lecturer says nothing about using AI, you are not allowed to use it.", y la formulación general de su anuncio para docentes puede alcanzar usos de estudio que no se evalúan. Berkeley prohíbe por defecto incluso la corrección gramatical de un trabajo con IA ("Asking an AI tool to polish a paper by correcting grammatical mistakes (prohibited editing)", p. 1), Michigan, la edición y la revisión del trabajo que se califica (p. 2), y Duke, los usos que no llegan al producto final (p. 2). La Facultad de Derecho de Hong Kong deja abierto qué rige.
Los usos que este artículo permite son los que en los estudios ayudaron o no hicieron daño, y lo que excluye (el texto y el análisis generados que se presentan como propios) es lo que se asoció con menos aprendizaje o menos comprensión en el ensayo de Turquía y en el estudio de programación, donde el efecto promedio de acceder a la IA fue nulo (informe sobre lo que dicen los estudios). Ningún estudio leído compara una prohibición general con otra regla.
Artículo 4Cada actividad dice por escrito, desde el comienzo, qué función puede cumplir la IA
4.1. Niveles por función. El programa de cada curso indica, para cada actividad evaluable, uno de estos niveles. Nivel 1, sin IA, reservado a las evaluaciones aseguradas del artículo 6. Nivel 2, la IA para estudiar y preparar, sin que nada de lo que produce quede en el trabajo. Nivel 3, la IA como apoyo del trabajo propio, en los términos del numeral 3.2. Nivel 4, la IA integrada a la tarea, cuyo producto puede entrar al trabajo con declaración y verificación, y la nota recae sobre la contribución del estudiante. Nivel 5, la IA exigida, en tareas que enseñan a usarla y a supervisarla (comparar un texto propio con uno generado, corregir lo que la herramienta produce, verificar sus citas).
4.2. Ningún nivel es mejor que otro. El profesor escoge el nivel según lo que la actividad busca enseñar y lo explica en clase.
4.3. Forma y oportunidad. El nivel consta por escrito en el programa del curso y en [a completar por cada universidad: plataforma institucional del curso] antes de que empiece el periodo académico o, a más tardar, [a completar por cada universidad: anticipación mínima] antes de dar a conocer la actividad. Un cambio rige solo para las actividades posteriores a su publicación. La facultad publica cada periodo la lista de los cursos que se apartan del artículo 3.
4.4. Medida de la regla. Las reglas de curso se expresan por la función de la IA, y no por porcentajes de contenido generado.
Los niveles por función de Leiden, que van de no usar la IA a usarla para algunas o todas las tareas y explican al estudiante por qué un nivel sin IA le enseña a juzgar después lo que la IA produce. La escala de cinco niveles de Icesi, con su advertencia: "Ningún nivel de uso de la IAG es superior en términos éticos o pedagógicos" (p. 11). Los cuatro niveles por evaluación de King's College London, la columna de uso de IA en el programa de cada unidad de Sídney, los dos carriles de Auckland y los tres enfoques modelo de la carta de la École de droit de la Sorbonne. La regla escrita para la tarea concreta viene de la sección 51 del manual de Toronto, y el deber de explicar la regla en clase, de la declaración de Chicago de 2026. La granularidad y el plazo vienen del procedimiento de evaluación de Monash: "The chief examiner must determine where and how generative artificial intelligence tools can be used in a unit, an assessment task, or part of an assessment task." (cláusula 1.7, p. 1), y lo publica "before the start of the teaching period or no later than four weeks before the assessment task details are made available to students" (cláusula 1.7.1, p. 2), con la razón educativa cuando la IA no se permite (cláusula 1.7.2, p. 2). La lista de los cursos que se apartan de la regla por defecto es de Michigan, cuya política la enlaza: "The list of Fall 2026 courses for which professors have adopted a modified AI policy can be found at this link." (p. 3). Las directrices de evaluación de la Facultad de Gestión y Alta Dirección de la PUCP piden declarar en el sílabo, para cada actividad evaluativa, si el uso es no permitido, limitado o complementario, en coherencia con el nivel del curso y la autonomía esperada (p. 2), y IE University explica las tareas sin IA por la destreza que forman: son tareas "where faculty want you to develop specific skills" (p. 2). Las cláusulas modelo para las instrucciones de cada actividad vienen de la Resolución 15 de la Libre (art. 20) y de los Andes (p. 20).
Las escalas que miden cuánta IA entra en el producto en lugar de para qué sirve en el aprendizaje: el nivel 5 de los Andes permite usarla sin distinguir lo propio de lo generado (p. 20), y el Acuerdo 002 de Manizales fija un tope del 30 por ciento de contenido generado por obra sin decir cómo se cuenta ni quién lo mide (p. 12). Las reglas que cambian durante el semestre, que Icesi admite con consenso del grupo y comunicación explícita, sin decir desde cuándo rigen (p. 9), y las listas cerradas que impiden diseñar una tarea con IA integrada, como la de los lineamientos de la Facultad de Derecho de Cape Town, que no permiten a los directores autorizar usos distintos de los previstos (p. 1). El Acuerdo 06 de 2026 del Magdalena nombra cuatro estados de uso, "permitido, condicionado, restringido o no autorizado" (art. 7, p. 5), sin definirlos ni pedir que el programa del curso los declare por actividad desde el comienzo.
En el ensayo de Maryland, el asistente que los profesores casi no integraron a las tareas lo usó el 14,63 por ciento de los estudiantes con acceso (Liu y otros, p. 14), y en la submuestra de los mismos cursos las notas finales fueron más bajas, sin que la muestra completa lo confirmara de forma significativa (pp. 19 y 41). En el curso de física de Harvard, el tutor que funcionó fue el construido con la pedagogía del curso (Kestin y otros, pp. 4 y 5). La AI Assessment Scale, en la que se basan las escalas de Icesi y de los Andes, es en su versión revisada (Perkins, Roe y Furze, preprint de 2024) un marco de diseño que según sus autores necesita validación empírica (p. 15), y por eso este artículo la usa para ordenar las tareas y no para medir la autoría.
Artículo 5La declaración es breve, dice qué herramienta, para qué y qué hizo el estudiante con el resultado, y declarar un uso permitido conserva la nota
5.1. Cuándo se declara. El estudiante declara el uso cuando algo de lo que la herramienta produjo (texto, ideas, estructura, fuentes o traducciones) permanece en el trabajo que entrega o determinó su contenido (niveles 3 a 5). El uso de estudio del numeral 3.1 no se declara.
5.2. Qué contiene. La declaración dice qué herramienta usó, para qué la usó, en qué partes del trabajo intervino y qué hizo el estudiante con el resultado, incluida la verificación de las fuentes. Un modelo de texto: "Usé [herramienta] para [finalidad] en [parte del trabajo]. Verifiqué [qué y cómo]. El análisis, la argumentación y las conclusiones son míos."
5.3. Forma y registro. La declaración pide herramienta, finalidad, partes del trabajo y verificación, y se hace solo cuando hubo uso, sin porcentajes de contenido generado. Las instrucciones dadas a la herramienta se piden en los trabajos de grado y de investigación, y en las actividades en que el profesor lo indique por escrito. El estudiante conserva, hasta que la nota quede en firme, el registro de los usos que declaró en los trabajos calificados [a completar por cada universidad: plazo de conservación]. Si falta, se atiende conforme al literal a del numeral 12.1 y puede suplirse con la explicación oral del numeral 7.3.
5.4. Efecto. Declarar un uso permitido conserva la nota y no es indicio de falta. La omisión de declarar un uso permitido se subsana conforme al artículo 12.
5.5. Declaración del profesor. El profesor declara en el programa del curso el uso de la IA en sus materiales y en la evaluación.
La tríada de las orientaciones del Rosario, que pide una nota con la herramienta, el propósito y el grado de contribución (p. 12), las tres preguntas de la cartilla de la Libre (qué herramienta, para qué y qué hizo el estudiante con lo que le dio, p. 18), la sección con herramientas, propósito y fecha de la Circular 002 de la Santiago de Cali (p. 3), la declaración con herramienta, versión y fines de la Católica de Chile (art. 3), la columna de verificación y revisión humana del anexo II de Salamanca y la garantía de Singapur de que declarar no se penaliza (p. 6). La reflexión sobre lo aprendido en los textos largos es de Helsinki. La razón formativa de la declaración la da Columbia: "Disclosure serves an educational purpose, in that it enables instructors to understand how students are using AI, provide more meaningful feedback, and engage students in conversations about the appropriate and effective use of AI tools." (sección 7). La forma breve tiene modelos en La Sabana, que pide "el nombre de la herramienta, su versión y la función específica que cumplió en el trabajo final" (p. 4), y en Heidelberg, que exige la lista de herramientas y su propósito y admite hacerla "in Form einer einfachen Tabelle" (p. 4). Que el estudio no se declara lo dicen los casos de uso de Bolonia, que para buscar y explicar conceptos o resumir textos escriben "Non richiede citazione dell'uso di GenAI.", y que declarar no perjudica, su política, según la cual los estudiantes "non siano penalizzati se utilizzano in modo trasparente e consapevole tali strumenti" (p. 8).
Las declaraciones que se vuelven trámite: la UNAB dice "Declaramos obligatorio citar el uso de la IA en todos los casos" y pide los prompts y la versión del modelo aun para usos de estudio que el mismo documento recomienda (p. 10), la Circular 001 de la Santiago de Cali pide los comandos dados en todo trabajo (p. 6) y la San Buenaventura hace firmar el porcentaje del trabajo desarrollado con IA (p. 33), como los lineamientos del manual de seguridad de la información de Icesi piden en los proyectos de investigación el "Porcentaje de participación de la herramienta de IA" (p. 4). Las orientaciones de la Piloto exigen que "Todo uso de herramientas de IA en trabajos académicos, ensayos o proyectos debe ser declarado explícitamente" (p. 6), también la corrección gramatical que el mismo texto fomenta (p. 9). En el otro extremo, el anexo de declaración de la Autónoma de Madrid hace firmar a quien no usó IA que no la usó "en ningún sentido" (p. 1), y la sección 4.9 de Chicago no pide declarar el uso y dispone que la atribución no salva un uso prohibido, de modo que la declaración no tiene ningún efecto a favor del estudiante. La política de Michigan tampoco pide declarar, y la guía de València dice que el uso "és legítim quan es declara" (p. 1) pero pide la declaración formal "sempre que el professorat ho demane" (p. 2), mientras el uso no declarado que se detecta puede tenerse por indicio de plagio o de fraude (p. 1), de modo que el estudiante no sabe qué forma de declaración basta cuando el profesor no la pide.
Ninguno de los estudios leídos por la revista mide si declarar mejora el aprendizaje o la integridad (informe sobre lo que dicen los estudios), de modo que la declaración se justifica como ejercicio de honestidad y como rastro del proceso, y su costo debe ser el menor posible. Un porcentaje de IA en un texto escrito con ayuda de la IA no tiene hoy un método de verificación validado (informe sobre Colombia). La declaración breve ya funciona en la práctica jurídica colombiana: 1.233 documentos de 81 despachos judiciales declaran en su texto que se hicieron con inteligencia artificial, con corte al 17 de octubre de 2026 (Hechas con IA). Los principios del Russell Group piden un ambiente en que el estudiante pueda preguntar por su uso sin temor a ser sancionado (p. 3).
Artículo 6Una parte definida de la nota se gana sin IA en condiciones que lo aseguran, y la otra parte enseña a usarla
6.1. Evaluación asegurada. Cada curso dice desde el comienzo qué parte de la nota se gana en evaluaciones aseguradas (presenciales, orales o supervisadas), en las que se trabaja sin IA salvo indicación escrita del profesor [a completar por cada universidad: parte mínima de la nota que se asegura en cada curso].
6.2. Qué se asegura. La evaluación asegurada mide lo que el estudiante de derecho debe dominar sin ayuda: leer y comprender normas y decisiones judiciales, sintetizar, argumentar y resolver un caso.
6.3. Prohibición con respaldo. Una prohibición de usar la IA solo rige en una evaluación que se puede asegurar.
6.4. Sustentación ordinaria. Los trabajos escritos extensos (trabajos de grado y de investigación, y los demás que defina el programa) incluyen una conversación presencial con el profesor sobre el trabajo, anunciada desde el comienzo, con criterios conocidos y para todos los estudiantes del curso.
6.5. La parte abierta. En las evaluaciones no aseguradas se califica el proceso y la contribución del estudiante, y la IA puede usarse según el nivel del artículo 4.
6.6. Escritura en el primer año. En el curso de escritura jurídica de primer año, el estudiante escribe primero sin IA y después con ella [a completar por cada universidad: curso en que se aplica].
La regla de Singapur: "If the decision is that students should be forbidden from using AI tools for an assessment (for pedagogical reasons), then crucial aspects of that assessment should be conducted in person and under instructor supervision, to ensure that students do not access those tools" (p. 3). La discusión oral del trabajo de investigación y los exámenes de primer año en el aula, de la declaración de Chicago, con su idea para la escritura: "Our approach will treat writing without AI as the foundation and will layer writing with AI onto it." La evaluación asegurada de entre el 50 y el 100 por ciento de cada curso que describe, como política de la facultad, un documento de discusión de los profesores de la Facultad de Derecho de University College London (p. 9), que no es una regla adoptada y por eso no está en el registro. Las evaluaciones abiertas y seguras de Sídney y los carriles de Auckland. La regla de la UNAB según la cual la evaluación "no podrá reducirse a la verificación del producto final cuando este haya sido elaborado con apoyo de IA" (p. 12). La prueba oral sin IA de Icesi (p. 10), el examen oral de Cape Town (p. 2) y la defensa que comprueba la autoría de Salamanca. El fin de la parte asegurada lo dice el Acuerdo 06 de 2026 del Magdalena: "El proceso de evaluación del aprendizaje deberá garantizar la autenticidad de las competencias, conocimientos, habilidades y desempeños desarrollados por el estudiante, incluso en contextos en los que se autorice o se incorpore el uso de herramientas de inteligencia artificial." (art. 8, p. 5). La sustentación como verificación del proceso viene de la Piloto, para la cual "la sustentación oral se convierte en un mecanismo de verificación de proceso que permite al docente confirmar que el estudiante puede explicar, justificar y defender el producto entregado" (p. 11), y de Columbia, que exige al estudiante "understand and be able to explain and defend every proposition in their submissions" (sección 6). La parte abierta del numeral 6.5 sigue el procedimiento de evaluación de Monash, que pide tareas que "assess human ability in the production of the assessment task, where collaboration with artificial intelligence occurs" (cláusula 2.8.1, p. 2). Las técnicas que los profesores de Berkeley adoptan, según la página oficial de preguntas de su política, son "closed-book exams without access to the internet or computer files, oral presentations, and iterative writing projects requiring students to explain their work process", y el reglamento de exámenes de Assas asegura el examen presencial con una regla simple: "La détention d'un appareil électronique, même éteint, est prohibée, sauf mention contraire sur le sujet." (p. 6).
Ninguno de los veintisiete documentos colombianos leídos completos en el registro de Academia fija qué parte de la nota se gana sin la herramienta, como ya lo mostraba para los dieciocho de su corte el informe sobre el mundo, y tampoco lo hacen las reglas de Monash, que reparten el peso entre las tareas sin decir qué parte se obtiene en condiciones aseguradas (cláusula 1.4, p. 1). El Externado ordena a sus profesores "diseñar contenidos y métodos de evaluación que permitan identificar el uso indebido de la IA" (p. 15), lo que pone la evaluación al servicio de la detección. La Católica de Chile prevé el oral a pedido del profesor para descartar el uso indebido (art. 6), es decir, solo ante la sospecha. Este protocolo lo hace ordinario y para todos en los trabajos extensos (6.4) y deja el oral por duda como segundo paso (7.3). Las prohibiciones en el trabajo que se hace en casa, como las de Leiden, Toronto, Berkeley y Duke, dependen de un control que los estudios no respaldan, y lo mismo vale para el examen para la casa, que Columbia somete a la misma prohibición del examen presencial ("whether proctored or take-home, online or handwritten", sección 9) y Georgetown a una declaración de honor (p. 1).
En los exámenes para la casa de una universidad británica, el 94 por ciento de los trabajos escritos por IA pasó sin que los correctores lo marcaran (Scarfe y otros, PLOS ONE, 2024, p. 1). El daño de la IA sin salvaguardas solo se vio en el examen sin ayuda que siguió a la práctica (Bastani y otros, sección Main Results). La escala de evaluación con IA dice que "Level 1 assessments should occur in supervised settings where the absence of AI can be assured" (Perkins, Roe y Furze, p. 10). Los autores del ensayo de Harvard recomiendan usar el tutor antes de clase para dedicar el tiempo presencial a destrezas de orden superior que el profesor evalúa en persona (Kestin y otros, p. 6).
Artículo 7La autoría se establece con el proceso del estudiante, y el porcentaje de un detector no produce efecto porque ningún estudio leído lo valida
7.1. Fuera de las decisiones. El resultado de una herramienta que dice detectar texto generado por IA queda fuera de toda decisión sobre faltas, notas, sustentaciones y procedimientos, y la autoría se establece con el proceso del estudiante (numeral 7.3).
7.2. Sin umbrales. La facultad no fija franjas ni umbrales de porcentaje de IA para ningún efecto.
7.3. Camino ante la duda. Cuando el profesor duda de la autoría de un trabajo, conversa con el estudiante, revisa sus borradores, versiones y registros y, si hace falta, le pide explicar oralmente el trabajo.
7.4. Trabajos de los estudiantes. Los trabajos de los estudiantes solo se suben a servicios de revisión que la universidad haya contratado con garantías de protección de datos.
7.5. Herramientas de la universidad. Si la universidad mantiene activo un detector, [a completar por cada universidad: si la facultad pide desactivarlo o lo deja sin uso en sus cursos].
La regla de Singapur, según la cual los veredictos de estas herramientas "are not admissible as evidence in a disciplinary process to charge a student with academic dishonesty or as justification to penalize student work" (p. 4). Los Andes: "Las herramientas para la detección de texto sintético actualmente disponibles no son fiables" (p. 21), con la conversación como respuesta a la duda (p. 22). Stellenbosch: "All staff and students should note that, as of 1 January 2026, the Turnitin AI writing detection plugin has been officially disabled throughout SU." Las decisiones de King's College London, de la Universidad de Toronto y de la Universidad de Cape Town. La garantía de la Resolución 15 de la Libre: "Ningún proceso disciplinario podrá iniciarse exclusivamente con base en el reporte de detección de IA" (p. 5). El informe de detección como simple indicio de Salamanca, y de València: "aquestes eines no són proves determinants sinó indicis que han de ser avaluats conjuntament amb d'altres evidències" (p. 2). El uso formativo de la herramienta que la universidad ya tiene viene de los lineamientos de Turnitin de la PUCP, que piden leer los reportes para mejorar la escritura del estudiante, "evitando tomar decisiones basadas únicamente en el porcentaje asignado" (p. 6), y que, para determinar una posible falta, "los docentes deberán considerar evidencias complementarias como la revisión cualitativa de la entrega, conversaciones con el/la estudiante" (p. 4). El camino del numeral 7.3 lo dice el Consejo de Gobierno de la Complutense: "si hay dudas sobre la autoría de un trabajo, el profesorado puede preguntar directamente a las personas que lo presentan y determinar su comprensión de lo entregado" (p. 3), y en Colombia la Piloto dispone que "la sola sospecha de uso de IA o el resultado de una herramienta de detección no constituyen, por sí solos, prueba suficiente de la falta" (p. 8).
La misma Resolución 15 dice que la detección "es orientativa, no determinante" (p. 5) y le fija tres franjas de acción y un umbral del 40 por ciento antes de autorizar la sustentación de los trabajos de grado (p. 5), y su cartilla lo enseña con la fórmula "a mayor porcentaje, mayor la acción" (p. 20). La San Buenaventura reconoce que los detectores solo dan indicios y a la vez dispone que "Se fomentará el uso de software de detección de IA en textos" (p. 17), y permite pedir que un trabajo se rehaga según el porcentaje identificado (p. 15). La Facultad de Derecho de la Complutense recomienda a sus profesores un detector comercial gratuito y lo llama "esencial para verificar la autoría de trabajos de alumnado", aunque el Consejo de Gobierno de la misma universidad acordó en septiembre de 2025 que esas herramientas no son fiables (p. 3). Los lineamientos de la PUCP, que descartan decidir solo por el porcentaje, dejan a cada unidad académica fijar "el o los porcentajes aceptados que emiten los reportes" (p. 6) sin excluir el indicador de IA. El protocolo de la Singapore Management University propone preguntar al estudiante por qué su puntaje de detección es tan alto, una pregunta que parte del puntaje como un hecho, aunque sus pasos siguientes piden verificar con borradores y notas y admiten dar al estudiante el beneficio de la duda.
Un estudio piloto de siete detectores, la mayoría basados en GPT-2, marcó como escritos por IA, en promedio, el 61,22 por ciento de los ensayos humanos de hablantes no nativos de inglés, y sus autores advierten contra su uso en contextos educativos y reconocen muestras pequeñas (Liang y otros, pp. 2 y 3). Los correctores humanos de una universidad británica no marcaron el 94 por ciento de los trabajos escritos por IA que se les mezclaron (Scarfe y otros, p. 1), de modo que la autoría se establece con el proceso del estudiante y no con la lectura del texto. La revista no halló ningún estudio revisado por pares que valide un detector con textos en español, y en las seis decisiones judiciales colombianas que una parte atacó con un porcentaje, el porcentaje no fue la razón de lo decidido (el detector de IA ante el juez). La escala de evaluación con IA deja los detectores para la retroalimentación y la conversación con el estudiante (Perkins, Roe y Furze, p. 3).
Artículo 8La facultad forma a sus estudiantes y profesores antes de exigirles, y el estudiante se obliga a formarse
8.1. Formación del estudiante. Todo estudiante de primer año cursa un módulo de uso responsable de la IA en el derecho, integrado a [a completar por cada universidad: curso de escritura o investigación jurídica, con su intensidad]. El módulo enseña, como mínimo, a verificar fuentes jurídicas, a proteger los datos de terceros, a formular instrucciones, a evaluar críticamente lo que produce la herramienta y a escribir primero sin IA y después con ella.
8.2. Formación del profesor. Cada profesor cursa al menos una actividad de formación en IA por [a completar por cada universidad: periodo], y la facultad acompaña a quien rediseñe su curso o su evaluación.
8.3. Reciprocidad. La facultad ofrece el módulo y las herramientas del artículo 11 antes de exigir lo que dependa de ellos. Mientras un estudiante no haya tenido acceso al módulo, las conductas de los literales a y b del numeral 12.1 se atienden solo con medidas formativas.
El curso de escritura jurídica de primer año de Chicago, obligatorio para los estudiantes de primer año del J.D. según su manual, que incluye la enseñanza del uso responsable de la IA. El curso obligatorio de integridad académica de Auckland, con un módulo sobre IA: "All new students commencing a programme at the University of Auckland are required to complete the online Academic Integrity course, ACADINT A01." La formación docente obligatoria por periodo del artículo 6 de la Resolución 15 de la Libre. La definición de la Resolución Rectoral 39 de la Central: "la alfabetización en inteligencia artificial, entendida como el desarrollo de capacidades para comprender, usar y evaluar de manera crítica estas tecnologías" (p. 7). La tríada de aprender con la IA, sobre la IA y para la IA que Areandina toma de la UNESCO (p. 2) y la advertencia de la San Buenaventura contra suponer en los estudiantes una destreza innata (p. 19). Entre las metas de Columbia está "Establishing a shared baseline of AI knowledge among students by implementing AI training during new student orientation and offering ongoing workshops and programming for returning students." (introducción), con módulos de IA en algunos cursos de primer año y en el currículo de investigación y escritura jurídica, y el Acuerdo 06 de 2026 del Magdalena fija el contenido mínimo de la formación: "La alfabetización en inteligencia artificial deberá incluir, entre otros aspectos, la comprensión de sus potencialidades, limitaciones, riesgos, impactos sociales y ambientales, criterios de uso transparente, valoración crítica de los resultados que produce" (p. 6). La reciprocidad del numeral 8.3 tiene dos antecedentes: el procedimiento de Monash encarga al responsable de cada unidad que los estudiantes conozcan las reglas de cada tarea, con los recursos de la universidad sobre uso responsable de la IA (cláusula 2.8.7, p. 3), y la Piloto dispone que "Si el docente requiere que los estudiantes utilicen la IA para una actividad, es su deber enseñarles previamente las buenas prácticas" (p. 10).
Ninguno de los dieciocho documentos colombianos del informe sobre Colombia hace obligatoria la formación del estudiante. De los nueve que entraron después al registro de Academia, tres le imponen el deber de formarse y ninguno le fija un curso con fecha e intensidad. Los lineamientos del manual de seguridad de la información de Icesi disponen que "Los usuarios, antes de emplear alguna herramienta de IA generativa, deben capacitarse sobre clasificación, tratamiento, protección de datos personales y uso responsable de la información", actividad que la universidad solo promete incentivar (p. 3), el Acuerdo 40 de 2023 de UNIMINUTO pide al estudiante "Participar de los espacios formativos que disponga UNIMINUTO" (art. 6 c, p. 8) y los lineamientos del Tolima disponen para los estudiantes: "Deben involucrarse activamente en actividades de formación y capacitación relacionadas con la IA" (p. 36), con un plan de acción que encarga esa capacitación a la Vicerrectoría Académica y a TIC como tarea permanente (p. 42). Es el deber sin la reciprocidad que fija el numeral 8.3. El Rosario se compromete a programas de formación permanente (p. 19) y la guía de la Facultad de Derecho de Lima a espacios de capacitación continua (p. 5), y en ninguno de los dos la formación es obligatoria para el estudiante. La Antonio Nariño promete talleres, seminarios y recursos en línea sin responsable ni fecha (p. 4).
El 68 por ciento de los estudiantes británicos encuestados considera esencial saber usar la IA y el 48 por ciento siente que sus profesores le ayudan a desarrollar esa destreza (HEPI y Kortext, 2026, p. 31). En dos experimentos de laboratorio, quienes usaron la herramienta creyeron haber aprendido más de lo que aprendieron (Lehmann y otros, p. 23). Un estudio colombiano sobre la reescritura de ensayos con ChatGPT concluye que "El acompañamiento docente es fundamental para que el estudiante revise críticamente la información proporcionada" (Moreno Mosquera y otros, Revista Virtual Universidad Católica del Norte, 2026, p. 219).
Artículo 9Toda norma, decisión judicial y cita se coteja en su fuente antes de entregarse, y la cita inexistente se responde por sí misma
9.1. Deber de verificar. El estudiante comprueba la existencia, el texto y la pertinencia de toda norma, decisión judicial, doctrina y cita que use, en su repositorio oficial, o en una fuente fiable cuando no existe repositorio oficial, antes de entregar el trabajo, cualquiera que sea el medio con que lo preparó.
9.2. Para qué sirve la IA. La IA puede ayudar a encontrar una fuente. La verificación la hace el estudiante en la fuente misma.
9.3. Cita inexistente. Una cita que no existe o que no dice lo que se le atribuye es una falta de verificación, que se trata conforme al artículo 12 con audiencia del estudiante, sin presumir que se usó IA y sin pedirle al estudiante que pruebe que no la usó.
9.4. Enseñar a verificar. La facultad enseña a verificar en el módulo del artículo 8 y publica la lista de repositorios oficiales de normas y decisiones judiciales [a completar por cada universidad: repositorios del país].
9.5. Igual para el profesor. El profesor verifica del mismo modo las fuentes de sus materiales.
El auto AC739-2026 de la Sala de Casación Civil, Agraria y Rural de la Corte Suprema de Justicia de Colombia, del 13 de febrero de 2026, dictado por una magistrada de la Sala y que la revista ya sigue en su observatorio: "Verificar antes de citar no es, pues, apenas una práctica recomendable: es un deber profesional" (p. 23). El mismo auto dice que "el deber de verificación es tecnológicamente neutro" (p. 25) y que la IA "puede constituir un auxiliar valioso" cuando sus resultados se verifican (p. 26). El informe sobre la regla contra la cita inventada cuenta cómo lo aplican los jueces. La responsabilidad profesional de Stanford, la regla de Sídney sobre las referencias inexistentes por no verificar, la de Edinburgh sobre citar fuentes halladas con IA sin leerlas, la de Singapur de tener por incorrecto el producto hasta cotejarlo (p. 7) y el deber de Manizales de enunciar los mecanismos de evaluación contemplados para garantizar la veracidad de lo que la herramienta genera (art. 29, p. 11). Columbia y Michigan lo escriben como deber del estudiante: en Columbia, "Students are responsible for assessing the value and independently verifying the validity of any AI-generated sources, authorities, and other outputs." (sección 7), y en Michigan, el estudiante responde de "knowing if and how cited materials support the development of the students' assertions" (p. 2). El Consejo de Gobierno de la Complutense reafirma en 2025 un principio de 2023 que da la razón en una línea: "Estos programas no constituyen nuevas fuentes de autoridad." (p. 1), y el Norte advierte que "estos sistemas pueden producir información incorrecta, desactualizada o ficticia" (p. 4).
Los lineamientos del Externado cuentan entre los usos aceptables la "verificación de citas textuales" con IA (p. 10), y la San Buenaventura admite la "Asistencia en la generación y verificación de citas y referencias" (p. 16). Los Andes recomiendan pedirle a la herramienta fuentes para consulta mientras advierten que sus citas pueden ser ficticias (pp. 9 y 16). En el otro sentido, Stanford dispone que "Citations to sources that do not exist will raise a presumption of generative AI use.", Cape Town que "The presence of fabricated citations will be considered de facto evidence of AI use" (p. 1) y Berkeley que "Citations to sources that do not exist will raise a presumption of prohibited AI use." (p. 2), lo que desvía la discusión hacia el medio y le invierte al estudiante la carga de la prueba.
Tres modelos de lenguaje de una generación anterior, sometidos al examen preparatorio de una facultad de derecho colombiana, no alcanzaron el umbral de aprobación, y el estudio concluye que "ninguno de los modelos logró alcanzar un nivel de precisión aceptable para su aplicación práctica en el ámbito jurídico" (Arévalo-Robles y Castellanos-Cortés, 2024, p. 1153), con la salvedad de que los propios autores anotan que esos modelos ya tienen versiones posteriores (p. 1159). En un estudio con estudiantes universitarios colombianos, las referencias que dio ChatGPT por lo general no se verificaron y algunas no existen (Moreno Mosquera y otros, p. 211). El registro de la revista cuenta, con corte al 17 de octubre de 2026, 49 casos colombianos en que un despacho constató una cita inexistente o tergiversada (42 de partes o apoderados y 7 de jueces), y otros 17 en que advirtió citas que no pudo ubicar o las atribuyó a la herramienta sin llegar a constatarlo (El mundo).
Artículo 10Los datos de las personas atendidas solo entran en herramientas contratadas con garantías, y el consultorio trabaja con y sin IA bajo supervisión
10.1. Datos protegidos. Solo se ingresan en herramientas de IA que la universidad haya contratado con garantías de confidencialidad los datos personales de terceros, la información de las personas atendidas por el consultorio o clínica jurídica, los documentos confidenciales y los enunciados de evaluaciones aseguradas que aún no se han aplicado. La lista de herramientas contratadas se publica [a completar por cada universidad: lista y condiciones de cada contrato].
10.2. En las herramientas contratadas. Se ingresan solo los datos necesarios, anonimizados cuando sea posible y con base legal conforme a [a completar por cada universidad: régimen de protección de datos del país]. Todo proyecto que use datos personales con IA pondera antes su idoneidad, necesidad, razonabilidad y proporcionalidad.
10.3. Consultorio o clínica jurídica. En el consultorio o clínica jurídica, el uso de la IA se rige por las reglas de responsabilidad profesional [a completar por cada universidad: régimen disciplinario y deontológico de la abogacía en el país] y por estas reglas: el profesor o asesor supervisa el uso, todo escrito preparado con IA se verifica conforme al artículo 9 y lo revisa el supervisor antes de radicarse, el uso queda anotado en el expediente del caso y el consultorio informa a sus usuarios, en su política de atención, cómo usa la IA.
10.4. Con y sin IA. El consultorio o clínica forma a sus estudiantes para trabajar con IA y sin ella.
El ejemplo de la carta de la École de droit de la Sorbonne, que explica la prohibición de introducir datos personales con el estudiante de la clínica jurídica que le pide a la IA tratar el caso de un comerciante (p. 5). La meta de las clínicas de Chicago: "the goal is to ensure that all students in clinics are working both with AI and without AI for real clients in real practice settings." La regla de Stanford: "In coursework that involves attorney client representation, providing legal advice or services, or that would otherwise constitute the practice of law, AI use must meet all applicable rules of professional responsibility." La regla de clínicas de Columbia dice: "Confidential information pertaining to client matters may not be input into an AI tool or system without the express permission of the course instructor or field placement supervisor.", con una presunción a favor del cliente, "students should treat all client information as confidential unless faculty, instructors, and/or supervisors have explicitly instructed otherwise." (sección 10), y con la prohibición de ingresar en una herramienta "current examination questions, prompts, or fact patterns" (sección 9), que el numeral 10.1 recoge para los enunciados de las evaluaciones aseguradas, con la salvedad de las herramientas que la universidad haya contratado con garantías. La herramienta institucional que no comparte los datos de Ámsterdam, la advertencia de la cartilla de la Libre sobre los datos de un usuario en las prácticas (p. 22), la lista de datos del Externado (p. 16) y la ponderación de cuatro criterios del Acuerdo 061 de la Católica de Colombia (pp. 8 y 9). Para lo que no va a una herramienta contratada, la regla de La Sabana: "se debe trabajar únicamente con datos personales simulados, ficticios o previamente anonimizados" (p. 5), el criterio de Heidelberg, que mide el riesgo por el lugar donde se procesan los datos, dentro o fuera de la infraestructura de la universidad (p. 2), y la instrucción de Icesi de deshabilitar el entrenamiento público de la herramienta antes de ingresar información interna (p. 3). En Colombia, la Ley 2113 de 2021 dispone que "Los miembros del Consultorio Jurídico no podrán revelar o utilizar la información suministrada por quienes solicitan la prestación de sus servicios, a menos que hayan recibido del solicitante autorización escrita para ello, o que tengan necesidad de hacer revelaciones para evitar la comisión de un delito" (artículo 3, numeral 10), y en la atención virtual ordena garantizar la confidencialidad y poner a disposición del usuario la trazabilidad de la atención prestada (artículo 13). El régimen general de datos es la Ley Estatutaria 1581 de 2012, y el del ejercicio de la abogacía, la Ley 1123 de 2007.
Ninguno de los veintisiete documentos colombianos leídos completos en el registro de Academia trata el consultorio jurídico, como ya lo mostraba el informe sobre Colombia. Los Andes (p. 14) y la Antonio Nariño (p. 4) dejan la protección de datos como recomendación. Las orientaciones del Rosario admiten para los funcionarios el ingreso de datos sensibles en sistemas externos con consentimiento explícito y evaluación de riesgos (p. 16), y en las prácticas no admitidas dicen que ingresar datos personales o institucionales confidenciales en herramientas de IA va en contra de la ley (p. 18), sin conciliar las dos reglas. Afuera, Harvard y Chicago dejan a cada clínica su política de uso (informe sobre el mundo), y Michigan se limita a decir "Students must follow closely the guidance set forth by their professor." (p. 2), de modo que el protocolo fija un mínimo común. Berkeley dispone que "Students may not upload course materials" (p. 2), con lecturas, diapositivas y grabaciones incluidas, una regla que protege el material del curso y a la vez impide subir una lectura para pedirle a la herramienta que la explique, que es un uso de estudio.
Siete de las diecisiete facultades de derecho de otros países con reglas leídas completas en el registro de Academia ya ligan sus reglas al oficio jurídico, frente a ninguna de las veintiuna universidades colombianas leídas, con la vara del informe sobre el mundo. La Ley 2113 de 2021, que no menciona la inteligencia artificial, ya fija para el consultorio el deber de confidencialidad (artículo 3, numeral 10) y el de garantizarla, con la trazabilidad de la atención, cuando es virtual (artículo 13), que son el límite aplicable al uso de la IA.
Artículo 11La facultad pone al alcance de todos herramientas de IA diseñadas para aprender y para el oficio, y las actividades solo exigen herramientas que la facultad provee
11.1. Herramientas institucionales. La facultad ofrece a todos sus estudiantes, sin costo, al menos un modelo general con protección de datos y las herramientas de investigación jurídica con IA disponibles en su biblioteca [a completar por cada universidad: lista de herramientas], y publica para cada una su uso recomendado y sus limitaciones.
11.2. Diseñadas para enseñar. Cuando la facultad configura tutores o asistentes, los construye con la pedagogía del curso, con pistas antes que respuestas y con fuentes verificadas en sus instrucciones, y los integra a las tareas del curso.
11.3. Acceso equitativo. Las actividades solo exigen herramientas que la facultad provee sin costo. Si una actividad requiere una herramienta de pago, la facultad la provee o el profesor ofrece una alternativa equivalente.
11.4. Revisión. La lista de herramientas se revisa cada año con los datos del artículo 13.
La tabla de herramientas institucionales con su uso recomendado y sus limitaciones de la UNAB (pp. 7 y 8), el Copilot institucional de los Andes, las herramientas de la universidad que Chicago manda usar con la información sensible, la herramienta de Ámsterdam que funciona dentro de la universidad, el acceso gratuito de Edinburgh a varios modelos por una puerta segura y la herramienta jurídica de Sídney: "All University of Sydney Law School students have access to Harvey AI, a legal-specialist AI tool used across the profession". La base institucional de Singapur: "NUS provides students with access to an institutionally supported baseline of AI tools for learning, with specialised or advanced tools provided according to curricular need." (p. 4). La alternativa equivalente del artículo 9 de la Resolución 15 de la Libre. El acceso equitativo del numeral 11.3 lo fija la política de Bolonia, para que "tutti possano utilizzare i medesimi strumenti, senza richiedere l'acquisto di licenze di piattaforme di GenAI da parte dei singoli soggetti" (p. 8), y la política de Wits lo promete allí donde la IA se permite: "Where AI is permitted, equitable alternatives and pathways will be made available to students and staff who encounter barriers to access." (p. 9).
Dos de las veintiuna universidades colombianas con reglas leídas completas en el registro de Academia nombran las herramientas que ponen al alcance del estudiante, las mismas dos del informe sobre Colombia. Icesi dice que "La Universidad cuenta con licencias adquiridas de herramientas IA generativas" (p. 3) sin decir cuáles, y el Norte deja como tarea "Evaluar la posibilidad de proporcionar acceso institucional a herramientas de IA" (p. 8). Manizales pone en cada autor la evaluación de las herramientas del mercado (art. 32, p. 12). Afuera, las bibliotecas de Harvard, Stanford y Toronto ofrecen herramientas jurídicas con IA que las reglas de esas facultades no nombran (informe sobre el mundo), y Columbia nombra herramientas jurídicas como Lexis o Westlaw solo para definir qué cuenta como IA, sin decir cuáles ofrece a sus estudiantes.
El tutor que funcionó en Harvard se construyó con la pedagogía del curso (Kestin y otros, pp. 4 y 5), y el que daba pistas evitó el daño en Turquía (Bastani y otros). El asistente que casi nadie integró a las tareas casi no se usó (Liu y otros, pp. 14 y 15), y en la muestra completa la diferencia fue mayor en los estudiantes de primera generación, un resultado que el documento pide leer con cautela por el número de comparaciones (pp. 20 y 21). El 38 por ciento de los estudiantes británicos encuestados dice que su institución le da herramientas de IA, y el 50 por ciento cree que debería dárselas (HEPI y Kortext, 2026, p. 34).
Artículo 12Las faltas se gradúan, la carga de la prueba es de la institución y la primera respuesta es formativa
12.1. Tres conductas. a) La omisión formal, que consiste en no declarar un uso permitido o declararlo de forma incompleta: se subsana, y la primera vez no tiene efecto en la nota. b) El uso fuera de la regla de la actividad que no sustituye la labor intelectual ni resuelve una evaluación asegurada, y la falta de verificación de una fuente (artículo 9): se atiende con una medida formativa y la nota responde a la calidad del trabajo. c) El fraude de autoría, que consiste en presentar como propios el texto, el análisis o la argumentación generados, usar la IA para resolver una evaluación asegurada sin autorización o fabricar a sabiendas fuentes o datos: se tramita por el régimen disciplinario [a completar por cada universidad: artículos del reglamento estudiantil].
12.2. Debido proceso. La carga de la prueba es de la institución. Antes de cualquier decisión, el estudiante es oído y puede mostrar su proceso (borradores, versiones, registros y una explicación oral). Si el estudiante controvierte la calificación, interviene un segundo evaluador. Las decisiones son recurribles conforme al reglamento.
12.3. Criterios. Para graduar se tienen en cuenta la intención, la reincidencia y la incidencia en la nota. La duda sobre qué regla regía se resuelve a favor del estudiante.
12.4. Decisiones humanas. Las decisiones sobre faltas las toman personas, con base en el proceso del estudiante, y en ellas el resultado de una herramienta de IA o de un detector no es prueba (artículo 7).
La respuesta educativa antes de la académica de la Facultad de Derecho de Hong Kong, que de ordinario consiste en reescribir y volver a entregar con una penalidad. Las garantías de la Resolución 15 de la Libre (segundo evaluador, descargos y recursos, art. 15). La tipificación por separado, en la Católica de Chile, de la omisión de la declaración y de la sustitución de la labor intelectual (art. 5), que este protocolo gradúa en lugar de tratar ambas como infracción grave. Los criterios de intencionalidad, reincidencia e impacto de la San Buenaventura (p. 30). La reunión para hablar de la autoría de King's College London y la duda que se plantea primero al estudiante en Cape Town (p. 3). La regla de la UNAB según la cual la IA no es el único insumo de decisiones que afecten a personas, como los procesos disciplinarios (p. 15). Las garantías del numeral 12.2 tienen modelo en el reglamento de exámenes de Assas: "Tout étudiant faisant l'objet d'une suspicion de fraude est présumé innocent jusqu'à la décision rendue par la section disciplinaire compétente." (p. 8), y en la guía de València: "La decisió final ha de ser motivada i ha de garantir l'audiència de l'estudiantat" (p. 2). Los criterios del numeral 12.3 coinciden con los de la Piloto, que cuenta la intencionalidad, la reincidencia y la afectación al proceso evaluativo, y agrega "el nivel de formación del estudiante" (p. 8), que este protocolo atiende con la reciprocidad del numeral 8.3.
Las reglas que castigan igual conductas de gravedad distinta: Leiden dice "If you use AI in a way that is not allowed, it will be considered fraud.", Hong Kong trata la omisión de declarar un uso permitido igual que el plagio, y la Católica de Chile califica como infracción grave, sancionable por el régimen del plagio, tanto la omisión o falsedad de la declaración como la falta de conservación de los registros (art. 5, p. 2). La Antonio Nariño anuncia que "Las infracciones específicas relacionadas con el uso indebido de IAG serán evaluadas caso por caso" (p. 5) sin definir el uso indebido, y la Circular 002 de la Santiago de Cali termina su lista de sanciones en una fórmula abierta (p. 3). El reglamento de exámenes de Assas dispone que "L'usage non autorisé d'un système d'intelligence artificielle est constitutif d'une fraude." (art. 16.2, p. 7), el acuerdo de la Santo Tomás de Tunja, que "El uso indebido de la IA se considerará como una falta grave." (p. 7), y la política de Michigan trata todo uso no autorizado como falta académica o profesional que puede informarse a las autoridades de admisión a la abogacía (p. 3). Seis de las veintiuna universidades colombianas con reglas leídas completas presentan su texto como orientación y anuncian consecuencias (cinco ya lo hacían en el informe sobre Colombia), y la sección 51 de Toronto da por cometida la falta cuando el estudiante debía razonablemente saber.
En la encuesta británica, varios estudiantes expresan en comentarios abiertos el temor a ser acusados en falso (HEPI y Kortext, 2026, p. 21), y los detectores evaluados en el estudio piloto marcaron como escrito por IA el texto de quienes escriben en una segunda lengua (Liang y otros, p. 2). Una regla sin gradación ni carga de la prueba en la institución deja al estudiante expuesto a esas acusaciones.
Artículo 13El protocolo se revisa cada año con datos sobre el aprendizaje, además de la cuenta de los casos
13.1. Informe anual. Cada año, [a completar por cada universidad: dependencia responsable] publica un informe con estos indicadores: cobertura del módulo de formación, cursos con regla escrita por actividad, parte de la nota que se ganó en evaluaciones aseguradas, herramientas ofrecidas y su uso, casos por tipo de conducta y su desenlace, y percepción de estudiantes y profesores.
13.2. Medir el aprendizaje. La facultad hace al menos un piloto con grupo de comparación en un curso de primer año, con una prueba final sin IA, para saber si sus reglas ayudan a aprender. El piloto informa a los estudiantes, deja intacta la nota del grupo de comparación y pasa por la revisión que corresponda según el régimen de ética de la universidad [a completar por cada universidad: instancia de ética].
13.3. Revisión participativa. El protocolo se revisa al menos una vez al año, con estudiantes y profesores. Los cambios rigen desde el periodo siguiente y se publican antes.
13.4. Transparencia del propio texto. La facultad declara las herramientas de IA que usó para preparar o revisar su protocolo.
El ciclo anual del Rosario, según el cual unos proyectos que la universidad promoverá "explorarán en enero de cada año aplicaciones de IA y evaluarán en diciembre de cada año su impacto en el aprendizaje y los procesos administrativos" (p. 21). La revisión del texto "por lo menos dos veces al año" del Externado (p. 19). La guía de Lima, que redactaron seis estudiantes y aprobó el Consejo de Facultad (p. 2), y los seminarios con 41 docentes y administrativos de Ibagué (p. 8). La declaración de las herramientas con que el Rosario analizó y redactó su propio documento (pp. 3 y 4), la de la cartilla de la Libre (p. 31) y la del Acuerdo 06 de 2026 del Magdalena, cuya elaboración "ha contado con el apoyo de herramientas de inteligencia artificial generativa, bajo la estricta supervisión, autoría y validación humana" de su equipo (p. 2). El compromiso de medir de la Piloto: "La Universidad implementará mecanismos de medición para comprobar si la comunidad ha apropiado estas orientaciones y qué impacto tienen." (p. 15), y las analíticas de aprendizaje que las directrices de la Facultad de Gestión y Alta Dirección de la PUCP usan para ajustar la enseñanza y el diseño de las evaluaciones (p. 3). La política de Wits se declara "a living document" y publica su historial de versiones (pp. 3, 12 y 13).
La Resolución 15 de la Libre incluye en los contenidos mínimos de su informe anual "los casos reportados por uso indebido de IA" (art. 19, p. 6), y no el aprendizaje. La Central deja los indicadores para cuando existan "las condiciones técnicas y organizativas" (p. 14). La declaración de Chicago anuncia un piloto de primer año sin decir qué medirá, y Ámsterdam anuncia pilotos por maestría sin indicadores. Los lineamientos del Tolima prometen evaluar "el impacto formativo mediante indicadores" (p. 40) y fijan indicadores de actividad, como docentes capacitados y programas con IA (pp. 47 y 48). Ninguna de las diecisiete facultades de derecho de otros países con reglas leídas completas en el registro de Academia, con la vara del informe sobre el mundo, fija una medición institucional del aprendizaje, como no la fijaba ninguna de las doce del informe sobre el mundo.
Una revisión de 22 directrices latinoamericanas encontró que rara vez fijan mecanismos de implementación, seguimiento o evaluación, y advierte que el análisis de documentos no reemplaza la evaluación empírica de la práctica (Sánchez-Torres y otros, Educación y Educadores, 2026, pp. 14 y 24). Entre los estudios leídos por la revista no hay un ensayo aleatorio colombiano sobre aprender con IA (informe sobre lo que dicen los estudios), y el piloto del numeral 13.2 produciría esa evidencia.
Lo que cada facultad decide está marcado, y el protocolo propone un punto de partida para cada decisión
| Artículo | Lo que decide la facultad | Punto de partida que propone el protocolo |
|---|---|---|
| Adopción | Órgano que adopta el protocolo y página donde se publica | El órgano académico de la facultad, con una página abierta |
| 1.1 y 1.2 | Nombre de la facultad y del consultorio o clínica | La denominación oficial de cada uno |
| 1.3 | Funciones instrumentales que no se rigen por el protocolo | Corrección automática de ortografía y gramática, formato básico y buscadores |
| 4.3 | Plataforma donde se publica la regla de cada actividad y anticipación mínima con que se publica | La plataforma institucional de cursos y, como anticipación mínima, cuatro semanas, como en Monash |
| 5.3 | Plazo de conservación del registro de los usos declarados | Hasta que la nota del curso quede en firme |
| 6.1 | Parte mínima de la nota que se asegura en cada curso | La facultad la fija con su plan de estudios, y la referencia comparada es la de la Facultad de Derecho de University College London, que según un documento de discusión de sus profesores asegura entre el 50 y el 100 por ciento de cada curso |
| 6.6 | Curso de primer año en que se escribe primero sin IA | El curso de escritura o investigación jurídica |
| 7.5 | Qué hace la facultad con el detector de la universidad | Pedir su desactivación, como Stellenbosch, o dejarlo sin uso en los cursos de la facultad |
| 8.1 | Curso que integra el módulo de formación y su intensidad | El curso de escritura o investigación jurídica de primer año, como en Chicago, con una sesión en la inducción de los estudiantes nuevos, como se propone Columbia |
| 8.2 | Periodo de la formación docente | Un periodo académico |
| 9.4 | Repositorios oficiales de normas y decisiones judiciales | Las relatorías de las altas cortes y el repositorio oficial de normas del país |
| 10.1 | Herramientas contratadas con garantías | La lista publicada con las condiciones de cada contrato |
| 10.2 | Régimen de protección de datos | En Colombia, la Ley Estatutaria 1581 de 2012 |
| 10.3 | Régimen de responsabilidad profesional del consultorio | En Colombia, la Ley 2113 de 2021 para el consultorio y el Código Disciplinario del Abogado (Ley 1123 de 2007) |
| 11.1 | Herramientas de IA que se ofrecen a todos | Un modelo general con protección de datos y las herramientas jurídicas de la biblioteca, sin licencias que pague cada estudiante, como se compromete Bolonia |
| 12.1 | Artículos del reglamento estudiantil para el fraude de autoría | Los que regulan el fraude académico |
| 13.1 | Dependencia que publica el informe anual | La dirección del programa de derecho |
| 13.2 | Instancia de ética que revisa el piloto | El comité de ética de la investigación de la universidad |
La base del protocolo cubre 123 documentos de 25 países y territorios y los estudios leídos por la revista, y deja declarado lo que no se leyó
El protocolo se armó con corte al 17 de octubre de 2026 sobre el registro de la pestaña Academia, que reúne 123 documentos de 25 países y territorios: 94 leídos completos en su fuente oficial y 29 confirmados en ella sin lectura completa. Veintiocho de esos documentos entraron al registro el 17 de octubre de 2026, después de una verificación independiente que cotejó cada campo de su ficha contra el documento oficial: nueve de Colombia, de siete universidades que no estaban en el registro y de dos que ya estaban, y diecinueve de otros países, entre ellos las reglas de las facultades de derecho de Berkeley, Columbia, Duke, Georgetown y Michigan y los primeros documentos de Alemania e Italia. Dos pautas de la Facultad de Comercio, Derecho y Gestión de la Universidad del Witwatersrand no entraron, porque se titulan borrador y no consta que un órgano las haya adoptado, el criterio con que el registro dejó fuera el borrador de la Allard School of Law de la Universidad de British Columbia.
Las cifras sobre las universidades colombianas y las facultades de derecho de otros países se contaron sobre ese registro con la vara de los informes sobre Colombia y sobre el mundo, que con el corte del 9 de octubre contaron catorce universidades y doce facultades. Hoy son veintiuna universidades colombianas con reglas leídas completas y diecisiete facultades de derecho de otros países, y donde la cifra cambió el texto da la de hoy. Las citas de documentos en PDF se cotejaron letra por letra contra los archivos bajados de las fuentes oficiales, y las de páginas web contra la página oficial, leída el 17 de octubre de 2026, o contra la copia que se guardó ese día de las páginas de Berkeley, Columbia y Bolonia. La política de Michigan, publicada como documento de Google, se cita por las páginas de su exportación a PDF del 17 de octubre de 2026. En los documentos institucionales, la página que se cita es la del archivo PDF, que a veces difiere de la impresa. Algunos documentos citados solo están confirmados, y de ellos se usa lo que dicen sus páginas oficiales: el marco de la Universidad de Cape Town, la página de la Universidad de Toronto sobre la IA en el aula y el aviso de Stellenbosch. El código de conducta de la Facultad de Derecho de KU Leuven está en archivos que no se leyeron y no se usó. El documento de University College London es un documento de discusión de sus profesores y no una regla adoptada.
Los estudios son los del informe sobre lo que dicen los estudios: doce documentos en PDF leídos completos y el texto del ensayo de campo de Turquía en su versión oficial en HTML. Los dos ensayos con estudiantes de derecho se citan solo por su resumen oficial, como lo marca el texto, porque su texto completo no se ha leído. Los estudios se citan por su primer autor, su revista y su año, y sus referencias completas van al final de este documento. Las cifras de citas inexistentes y de declaraciones judiciales de uso de IA salen de los registros del observatorio de la revista, con corte al 17 de octubre de 2026. La Ley 2113 de 2021 se leyó en el texto que publica la Secretaría del Senado de Colombia, en el que los artículos 3 y 13 no tienen notas de modificación. El auto AC739-2026 se leyó en el documento que archiva el observatorio de la revista. Este protocolo no se consultó con ninguna universidad, porque la revista estudia los documentos públicos y no contacta a quienes los redactan.
Este documento se preparó con asistencia de inteligencia artificial y lo declara, como su numeral 13.4 pide a toda facultad que lo adopte
Este protocolo se preparó con el sistema de investigación jurídica de la revista, que trabaja con modelos de inteligencia artificial. El sistema leyó y fichó los documentos del registro, cotejó las citas contra sus fuentes, ordenó las cláusulas y redactó el primer borrador. Una verificación independiente, hecha aparte de la redacción y también con asistencia de inteligencia artificial, cotejó el 17 de octubre de 2026 las citas literales, las cifras y una muestra amplia de las descripciones de documentos y de estudios contra sus fuentes, y el texto se corrigió con sus hallazgos antes de publicarse. Los documentos que entraron al registro de Academia ese mismo día pasaron, antes de usarse aquí, una verificación independiente que cotejó cada campo de su ficha contra el documento oficial, y las partes del protocolo que se pusieron al día con ellos se cotejaron de nuevo contra sus fuentes y pasaron otra verificación independiente. Cada cifra sale de un documento, de un informe o de un registro de la revista que la sustenta, y las del registro de Academia se recuentan con un programa que las calcula a partir de él. Dirección general y responsabilidad editorial: Andrés Vanegas Canosa, abogado por la Universidad Carlos III de Madrid.
Cada estudio y cada fuente citada se puede ubicar por su referencia completa
Estudios, en el orden en que aparecen.
Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö. y Mariman, R. (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(26), e2422633122. DOI 10.1073/pnas.2422633122.
Kestin, G., Miller, K., Klales, A., Milbourne, T. y Ponti, G. (2025). AI tutoring outperforms in-class active learning: an RCT introducing a novel research-based design in an authentic educational setting. Scientific Reports, 15, 17458. DOI 10.1038/s41598-025-97652-6.
Lehmann, M., Cornelius, P. B. y Sting, F. J. AI Meets the Classroom: When Do Large Language Models Harm Learning? Preprint arXiv:2409.09047v2, 8 de marzo de 2025.
Stephenson, R. y Armstrong, C. (2026). Student Generative AI Survey 2026 (HEPI Report 199). Higher Education Policy Institute, con Kortext, marzo de 2026.
Scarfe, P., Watcham, K., Clarke, A. y Roesch, E. (2024). A real-world test of artificial intelligence infiltration of a university examinations system: A "Turing Test" case study. PLOS ONE, 19(6), e0305354. DOI 10.1371/journal.pone.0305354.
Liang, W., Yuksekgonul, M., Mao, Y., Wu, E. y Zou, J. GPT detectors are biased against non-native English writers. Preprint arXiv:2304.02819v3, 10 de julio de 2023. El propio preprint remite a su versión publicada en la revista Patterns (p. 1).
Liu, J., Sweet, T., Chen, M. H., Engelberg, J., Masters, M. C., Clark, M., Persaud, A., Lancaster, A., Hollingsworth, J. K. y Rice, J. K. (2026). The Effects of Course-Integrated AI Tutoring on Student Performance and Engagement: A Randomized University Trial. EdWorkingPaper 26-1598, Annenberg Institute at Brown University. DOI 10.26300/y3f8-vh05. Documento de trabajo sin revisión por pares. Se citan sus páginas impresas.
Choi, J. H., Monahan, A. B. y Schwarcz, D. (2024). Lawyering in the Age of Artificial Intelligence. Minnesota Law Review, 109, 147. DOI 10.24926/265535.4225. Citado por su resumen oficial.
Schwarcz, D., Manning, S., Barry, P., Cleveland, D. R., Prescott, J. J. y Rich, B. (2026). AI-Powered Lawyering: AI Reasoning Models, Retrieval Augmented Generation, and the Future of Legal Practice. Journal of Law and Empirical Analysis. DOI 10.1177/2755323X261427048. Citado por su resumen oficial.
Arévalo-Robles, G. A. y Castellanos-Cortés, O. (2024). ¿Cuánto sabe la inteligencia artificial sobre derecho colombiano? Revista Científica General José María Córdova, 22(48), 1153-1171. DOI 10.21830/19006586.1380.
Russell Group (2023). Russell Group principles on the use of generative AI tools in education. 3 de julio de 2023.
Perkins, M., Roe, J. y Furze, L. The AI Assessment Scale Revisited: A Framework for Educational Assessment. Preprint arXiv:2412.09029, diciembre de 2024.
Moreno Mosquera, E., Ochoa Sierra, L. y Hernández Henríquez, M. M. (2026). Posibilidades y retos del uso del ChatGPT en la escritura argumentativa en el nivel universitario. Revista Virtual Universidad Católica del Norte, (78), 197-227. DOI 10.35575/rvucn.n78a8.
Sánchez-Torres, J. M., Chaparro-Díaz, L., Carreño-Moreno, S., Sánchez-Mendoza, Y. E. y Herrera-Quintero, L. K. (2026). Institutional Guidelines on AI in Latin American Higher Education: A Comparative Analysis. Educación y Educadores, 29(2), e2921. DOI 10.5294/edu.2026.29.2.1.
Otras fuentes.
Corte Suprema de Justicia de Colombia, Sala de Casación Civil, Agraria y Rural. Auto AC739-2026, 13 de febrero de 2026, radicación 11001-02-03-000-2025-05324-00. Ficha y documento en el observatorio de la revista (AC739-2026).
Congreso de la República de Colombia. Ley 2113 de 2021, del 29 de julio, por medio de la cual se regula el funcionamiento de los consultorios jurídicos de las instituciones de educación superior. Diario Oficial 51.750.
Congreso de la República de Colombia. Ley Estatutaria 1581 de 2012, del 17 de octubre, por la cual se dictan disposiciones generales para la protección de datos personales. Diario Oficial 48.587.
Ministerio de Educación Nacional de Colombia (2026). Decálogo de inteligencia artificial para la educación superior en Colombia. Orientaciones éticas y operativas para una transformación digital con sentido humano.
Faculty of Laws, University College London. Artificial Intelligence, Education and Assessment at UCL Laws: Current Thinking and Next Steps for the UK Legal Education Sector. Documento de discusión, sin fecha.
Los documentos universitarios se citan con enlace a su ficha en la pestaña Academia, que trae su fuente oficial, y los informes de la revista, con enlace a su página.
Cómo citarlo: Código Abierto, Protocolo de referencia para que los estudiantes de derecho aprendan con la inteligencia artificial, versión 1.0, 19 de octubre de 2026, codigoabierto.co/academia/protocolo-de-referencia.
Cómo se hace esta revista
Código Abierto se produce con asistencia de inteligencia artificial y lo dice, porque le exige lo mismo a los jueces y a los abogados de los que informa. La investigación, la extracción de datos y el primer borrador se hacen con un sistema propio de investigación jurídica. Cada providencia citada tiene su ficha con la fuente oficial, y cada cifra se calcula sobre el archivo de origen. La responsabilidad editorial es humana y tiene nombre, y lo que está pendiente de verificar se marca como pendiente en vez de publicarse.