Cómo usar la IA de forma responsable en tu negocio y en la academia: lo que ya aplica en Colombia

Imagina que publicas en Instagram un carrusel que redactó una IA. Todo suena sólido: cifras, ejemplos, hasta una cita de entidades pero tres días después, alguien te escribe para decirte que ese dato no existe, que la fuente la inventó la herramienta.

O imagina que entregas un trabajo universitario con referencias que nadie puede rastrear porque la IA las fabricó.

Ninguno de los dos escenarios es hipotético: les pasa hoy a negocios y a estudiantes en Colombia que usan IA sin un criterio claro de verificación.

Usar inteligencia artificial para producir contenido, investigar o crear imágenes no es el problema. El problema es hacerlo sin un marco mínimo de responsabilidad. Eso es exactamente lo que significa la gobernanza de la IA: decidir, por adelantado, cómo usas estas herramientas, qué verificas, qué declaras y dónde están tus límites.

Dos frentes donde la IA ya cambia las reglas

La IA no afecta igual a todos los que la usan. Para efectos de responsabilidad, hay dos frentes que los emprendedores colombianos enfrentan con frecuencia al mismo tiempo: el del negocio y el de la academia.

En el negocio, el riesgo más inmediato es la credibilidad. Publicar información incorrecta porque la IA la generó con confianza, usar imágenes sin saber si vulneran derechos de terceros, o procesar datos de clientes con herramientas que los usan para entrenar modelos son errores que tienen consecuencias reales: pérdida de clientes, sanciones regulatorias y reputación dañada.

En la academia, el terreno es aún más sensible. La IA ya es una herramienta cotidiana para estudiantes, docentes e investigadores en Colombia. Las universidades la permiten con condiciones, pero quienes no conocen esas condiciones se exponen a calificaciones de “deshonestidad” académica o al rechazo de publicaciones. Y esto aplica también a emprendedores que estudian, enseñan o producen investigación como parte de su negocio.

Entender los dos frentes no es un lujo académico. Es la diferencia entre usar la IA como ventaja y usarla como riesgo.

Qué está pasando con la regulación en Colombia

Colombia no tiene aún una ley específica sobre inteligencia artificial, pero eso no significa vacío regulatorio. El Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación y el MinTIC radicaron ante el Congreso en julio de 2026 el Proyecto de Ley 025, que clasifica los sistemas de IA por nivel de riesgo y propone una arquitectura de gobernanza nacional. Mientras ese proyecto avanza, tres normas ya vigentes le aplican directamente a tu negocio:

• La Circular 002 de 2024 de la SIC establece que cualquier uso de IA que procese datos personales en Colombia debe cumplir la Ley 1581 de Habeas Data, incluso si la herramienta está alojada en servidores fuera del país. Esto cubre desde chatbots de atención al cliente hasta plataformas que segmentan bases de datos de compradores.
• La Sentencia T-323 de 2024 de la Corte Constitucional —la primera decisión colombiana sobre IA— fijó seis principios que aplican a cualquier sistema de IA en el país: transparencia, supervisión humana de las decisiones, seguridad, responsabilidad, no discriminación e inclusión. Si tu negocio toma decisiones automatizadas que afectan personas, un humano debe poder revisarlas y corregirlas.
• La Resolución 154 de 2025 de la DNDA negó el registro de 52 imágenes generadas con IA para un libro, dejando claro que en Colombia solo se protegen las creaciones del ingenio humano. Más adelante vemos qué implica esto en la práctica.

Ninguna de estas normas es nueva ni está en proyecto: aplican hoy. La diferencia entre un negocio que las conoce y uno que no es la diferencia entre actuar con criterio o quedar expuesto sin saberlo.

El contenido que produce tu negocio con IA

Textos: el riesgo más subestimado

El error más frecuente no es usar IA para escribir. Es publicar lo que genera sin verificar. Las herramientas de lenguaje producen textos fluidos, bien estructurados y que parecen bien documentados, pero pueden incluir datos incorrectos, citas que no existen o afirmaciones que sonaron plausibles al modelo pero que no tienen respaldo real.

Para el negocio, esto se traduce en contenido que daña la credibilidad con los clientes, especialmente si el tema involucra cifras legales, tributarias o sectoriales. Para el emprendedor que también produce contenido educativo, el problema es mayor: tus estudiantes o mentoriados tomarán decisiones basadas en información que tú validaste con tu nombre.

La regla práctica es directa: cualquier dato, cifra o referencia que produzca la IA debe verificarse en la fuente primaria antes de publicarse. No en otro resultado de búsqueda, no en otro texto generado por IA: en la fuente original.

Imágenes: sin ley no significa sin responsabilidad

En Colombia, las imágenes generadas exclusivamente con IA no tienen protección de derechos de autor. La DNDA ha sido explícita al respecto desde la Resolución 154 de 2025: la ley colombiana protege creaciones del ingenio humano, no salidas de máquinas. Esto significa que nadie puede reclamarte derechos sobre una imagen que generaste con una herramienta de IA, pero tampoco puedes protegerla si alguien más la copia y la usa.

Que no haya una ley que te obligue a declarar el origen de una imagen de IA no significa que la práctica correcta sea publicarla como si fuera de producción propia. En el contexto de un negocio o de un entorno académico, atribuir el origen de una imagen generada con IA es una práctica de transparencia que protege tu reputación y la de tu marca.

Si usas Midjourney, Adobe Firefly, DALL·E o cualquier generador, menciona la herramienta. No como un disclaimer legal, sino como parte honesta de tu proceso creativo: "Imagen generada con [herramienta], [año]". En publicaciones académicas, el estándar es más estricto: debe incluirse en la bibliografía o en la nota al pie, con el mismo rigor con el que se cita cualquier otra fuente.

Esto también aplica a las imágenes que usas como referencia para los prompts. No uses fotos de personas reales sin su consentimiento ni referenciales de marcas registradas: aunque la imagen final sea "nueva", el origen del prompt puede generar acciones por derecho a la imagen o competencia desleal.

La IA en la academia colombiana: reglas que ya existen

Qué están pidiendo las universidades

Las principales universidades colombianas permiten el uso de IA en trabajos académicos, pero con condiciones explícitas que en 2026 son cada vez más estrictas.

La Universidad de los Andes se ha establecido como referente nacional: sus bibliotecas tienen guías para citar herramientas de IA en formato APA 7 y desde 2025 ofrece talleres sobre uso responsable de IA en investigación. La Universidad del Rosario publicó una guía institucional para el uso de IA generativa en educación e investigación, alineada con los lineamientos de la UNESCO, disponible en su micrositio IA en Acción. La Universidad de Antioquia permite el uso con declaración. La Universidad Nacional va más lejos: exige que cualquier dato, referencia o afirmación generada por IA sea verificado en fuentes primarias antes de incluirse en un trabajo.

El denominador común es la transparencia. Ninguna de estas instituciones prohíbe la IA; todas piden que quien la usa declare cómo la usó.

Cómo se cita una herramienta de IA en APA 7

El formato APA 7 ya tiene guía específica para citar IA generativa. La declaración debe incluir: nombre de la herramienta, organización que la desarrolla, versión o fecha de la sesión, tipo de modelo entre corchetes y URL. Un ejemplo estándar:

OpenAI. (2026). ChatGPT (versión GPT-4o) [Modelo de lenguaje grande]. https://chat.openai.com

Si la IA se usó para traducción, resumen o mejora de estilo, se declara en una nota metodológica o en los agradecimientos. Si generó ideas o estructura que forman parte del argumento central, la declaración va en el cuerpo del texto. La omisión, en cualquiera de los dos casos, puede calificarse como deshonestidad académica.

El riesgo de las fuentes inventadas

Las herramientas de lenguaje producen referencias que parecen reales: nombre del autor, año, título, journal, número de páginas. Pero muchas de esas citas no existen. Es una limitación estructural de los modelos, no un error esporádico.

Herramientas como Google Scholar, Scopus o PubMed permiten confirmar si una referencia existe. Úsalas como filtro previo antes de incluir cualquier cita en un trabajo, artículo o informe. Si no encuentras la fuente en ninguna base de datos confiable, descarta la afirmación por completo.

Esta misma regla aplica al contenido de negocio. Publicar en el blog de tu empresa una estadística que la IA inventó es un daño de reputación que puede tardar meses en repararse.

Cinco acciones concretas para implementar esta semana

1. Primero, escribe tu política interna de IA en una página. Define qué herramientas usa tu equipo, para qué partes del proceso y qué verificas antes de publicar. Sin reglas escritas, cada persona decide por su cuenta.
2. Segundo, revisa los términos de servicio de las herramientas que usas. Determina si la versión gratuita usa tus datos para entrenar el modelo. Si procesas información de clientes, asegúrate de que el proveedor tiene obligaciones contractuales de protección de datos compatibles con la Ley 1581.
3. Tercero, establece el hábito de atribuir las imágenes generadas con IA. No porque haya una ley que te obligue, sino porque es la práctica que diferencia un negocio transparente de uno que usa la IA de forma opaca. En contenidos académicos, la atribución es obligatoria.
4. Cuarto, nunca publiques una fuente que solo la IA te dio sin verificarla antes. Busca el artículo, el informe o la estadística en la fuente primaria. Si no está, no existe.
5. Quinto, define quién revisa las decisiones automatizadas de tu negocio. Si tienes sistemas que aprueban, rechazan o segmentan sin intervención humana, el principio de supervisión humana de la Sentencia T-323 de 2024 ya aplica.