Si comparas procedimientos con IA, pide la fuente de cada cambio antes de aprobarlo

Comparar dos procedimientos con inteligencia artificial puede ayudar a encontrar cambios que pasan inadvertidos en una lectura rápida, pero el resultado solo sirve para revisar si cada diferencia puede rastrearse hasta los documentos originales. La instrucción clave es pedir una comparación separada por versión, con citas textuales y ubicación precisa; si la herramienta no encuentra una referencia, debe marcar el hallazgo como no verificado, no completar el vacío por su cuenta.

El método se puede aplicar a instrucciones de mantenimiento, seguridad, operación o control documental. Como referencia pública, la norma estadounidense 29 CFR 1910.147, sobre control de energías peligrosas, exige que los procedimientos aplicables describan, entre otros aspectos, el propósito y los pasos para detener, aislar y asegurar equipos. La guía de la Administración de Seguridad y Salud Ocupacional (OSHA) también aborda las inspecciones periódicas y la revisión de responsabilidades. Es un ejemplo pertinente para probar una comparación: detalles como una secuencia de bloqueo o una verificación pueden tener consecuencias prácticas.

Pide una tabla de cambios con citas de ambas versiones

Antes de cargar los archivos, identifica cuál es la versión anterior y cuál la nueva; conserva sus nombres, fechas y, si están disponibles, números de revisión. Luego adjunta ambos documentos y usa una instrucción como esta:

> Compara únicamente los archivos adjuntos. Trata el documento A como versión anterior y el documento B como versión nueva. No completes información ausente ni deduzcas cambios que no estén escritos. Entrega una tabla con: sección o página; texto anterior citado literalmente; texto nuevo citado literalmente; tipo de cambio (añadido, eliminado, sustituido o reordenado); explicación breve y neutral. Para cada diferencia, indica la página y el encabezado que permiten localizarla en cada archivo. Si no puedes localizar o citar el pasaje en ambos documentos, escribe “no verificado”. Al final, señala páginas, tablas o imágenes que no pudiste leer. No recomiendes aprobar los cambios.

Para hacer una prueba reproducible, se puede tomar el contenido público de OSHA sobre procedimientos de control de energía y preparar dos archivos de ensayo: uno que incluya un paso de comprobación antes del mantenimiento y otro que lo omita. La salida esperada no es una opinión sobre seguridad, sino una diferencia localizada y dos citas que permitan confirmar qué dice cada archivo. El ejemplo es un ejercicio de comparación, no una afirmación de que OSHA haya publicado esas dos versiones de un mismo procedimiento.

La tabla debe mantener separado lo que cambió del comentario sobre su posible efecto. Si el modelo dice que una modificación “reduce el riesgo” o “elimina una verificación”, hay que exigir que indique qué texto sustenta esa conclusión; una descripción plausible no equivale a una evaluación técnica.

La extracción puede dejar fuera tablas, imágenes o páginas

Los asistentes pueden aceptar archivos PDF, DOCX y otros formatos, pero que un archivo se cargue no garantiza que todo su contenido haya sido interpretado. La documentación de OpenAI, por ejemplo, describe funciones para analizar archivos y comparar documentos; también advierte que la extracción de valores puede ser poco fiable en documentos escaneados, tablas como imagen o diseños complejos. En algunos flujos, el tratamiento de los PDF incluye elementos visuales y en otros se limita al texto extraído. Por eso conviene revisar especialmente diagramas, cuadros, notas al margen, encabezados y pies de página.

Si el procedimiento es largo, pide trabajar por capítulos y registra qué secciones fueron revisadas. Un sistema puede recuperar solo partes pertinentes o pasar por alto contenido; no interpretes una respuesta sin cambios como prueba de que las versiones son idénticas. Para documentos editables, una función de comparación de cambios también puede ofrecer una comprobación mecánica: Microsoft Word, por ejemplo, genera un tercer documento con marcas de revisión al comparar dos versiones. Ese resultado ayuda a ubicar diferencias de texto, aunque tampoco determina por sí solo si el cambio es correcto o seguro.

Verifica cada hallazgo en los originales antes de aprobarlo

La revisión final consiste en abrir ambos archivos y comprobar cada fila: que las citas existan, correspondan a la versión indicada y conserven números, unidades, negaciones, condiciones y excepciones. Si el modelo entrega una página pero el documento está numerado de otra forma —algo común en PDF con portada—, confirma también el encabezado o copia unas palabras del pasaje para encontrarlo. Un registro de versión y una copia sin modificaciones permiten repetir la comprobación después.

El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de Estados Unidos (NIST), en su perfil de riesgos de IA generativa publicado el 26 de julio de 2024, describe la “confabulación”: sistemas que presentan contenido falso o inexacto con seguridad, incluidas citas que aparentan justificar una respuesta. Por eso una referencia producida por la IA no se valida sola: debe contrastarse con el archivo fuente.

En procedimientos críticos —por ejemplo, los que afectan seguridad, aislamiento de equipos o controles de operación— la IA puede apoyar la detección y clasificación de cambios, pero la aprobación debe quedar en manos de una persona competente, con acceso a los originales y autoridad para revisar el procedimiento completo. Si una cita no se encuentra o una página no se pudo leer, la diferencia queda pendiente, no aprobada.