¿Fue redactado con inteligencia artificial parte del Real Decreto-ley 26/2026? Un análisis de Llunara

El 30 de septiembre de 2026, el Boletín Oficial del Estado publicó el Real Decreto-ley 26/2026, de 29 de septiembre, por el que se adoptan medidas urgentes para la protección de la función social de la vivienda y la ampliación de la oferta de vivienda asequible (BOE-A-2026-20266). La norma alcanza una extensión total de 96 páginas, desplegando un preámbulo extraordinariamente denso y una parte dispositiva conformada por seis títulos, veinte artículos, además de sus correspondientes disposiciones adicionales, transitorias, derogatorias y finales.

Más allá del debate político sobre el contenido sectorial de la regulación, el foco de la presente investigación reside en el estudio formal, estructural y lingüístico del texto legislativo. El propósito central es verificar la hipótesis de que la exposición de motivos del Real Decreto-ley no fue redactada bajo los parámetros tradicionales de la técnica normativa institucional, sino que se recurrió de forma masiva a herramientas de inteligencia artificial generativa (en concreto, al modelo de lenguaje ChatGPT) para la expansión y estructuración del discurso, limitándose la intervención humana a una fase de revisión y parametrización posterior.

Para dotar de validez empírica a esta hipótesis, se procedió a una doble vía de contraste: un análisis cualitativo directo de la técnica normativa del texto publicado en el BOE y la solicitud de tres informes periciales e independientes. El primer informe fue encargado a un perito lingüístico e informático en España; los otros dos se encomendaron a equipos de investigación en Estados Unidos que operaron a ciegas, es decir, sin conocer el contexto del documento, la fuente original ni la hipótesis de trabajo formulada sobre la posible autoría sintética del texto.

1. Fractura de la técnica normativa y duplicidad estructural

El primer vector de análisis se centra en la coherencia interna del documento frente a las exigencias formalizadas del procedimiento legislativo español. El Acuerdo del Consejo de Ministros por el que se aprueban las Directrices de técnica normativa prescribe con claridad la función que debe desempeñar la parte expositiva de un texto legal. Según estas directrices, la exposición de motivos tiene como finalidad estricta delimitar el objeto y la finalidad de la norma, detallar sus antecedentes jurídicos y justificar la habilitación de competencia en cuyo ejercicio se dicta la disposición. Las directrices prohíben explícitamente que la parte expositiva anticipe el articulado de forma pormenorizada, así como la inclusión de declaraciones laudatorias, didácticas o exhortaciones políticas.

A esta doctrina se suma la jurisprudencia reiterada del Consejo de Estado, órgano consultivo que ha sostenido de forma continuada que la función del preámbulo es la explicación sucinta de la norma. Cuando un preámbulo dedica páginas enteras a desglosar exhaustivamente lo que de forma idéntica se regula más adelante en el texto dispositivo, se desvirtúa la finalidad misma de la exposición de motivos, generando redundancias no deseadas en el ordenamiento.

El examen del Real Decreto-ley 26/2026 revela un quebrantamiento sistemático de esta pauta normativa:

• Sistemática espejo: La exposición de motivos no se conforma con detallar el contexto socioeconómico o justificar la urgencia constitucional requerida por el artículo 86 de la Constitución Española. Tras unas páginas introductorias, el texto realiza una transición brusca y explícita: «La parte dispositiva del real decreto-ley contiene un total de 20 artículos repartidos en un total de seis títulos». A partir de ese punto, el preámbulo inicia un recorrido minucioso y secuencial que describe uno por uno todos los artículos, medidas y mecanismos que integran la norma.
• Mimetismo en el orden temático: La secuencia expositiva replica exactamente la arquitectura del texto articulado. Comienza desglosando la protección del uso residencial frente a la especulación, pasa a los procedimientos de desahucio y la enervación de la acción de desahucio, aborda los arrendamientos de temporada y por habitaciones, prosigue con la fiscalidad aplicable y concluye con la descripción del parque público y la figura de CASA 47. Esta coincidencia punto por punto entre el preámbulo y la parte dispositiva constituye una anomalía en la redacción administrativa humana tradicional.
• Perspectiva narrativa invertida: El tono adoptado en gran parte del preámbulo no se corresponde con el de la autoridad legislativa que razona la necesidad de promulgar una ley, sino con el de un observador externo que resume o analiza un documento que ya ha sido redactado previamente. El empleo recurrente de fórmulas como «La primera de las medidas que introduce este real decreto-ley es…» revela una posición discursiva que describe retrospectivamente el texto en lugar de fundamentar la necesidad de la intervención pública.

En la praxis de la ingeniería de prompts aplicada a modelos generativos de lenguaje, esta duplicidad y mimetismo es un resultado habitual. Cuando a un modelo de lenguaje amplio (LLM) se le proporciona una estructura preexistente (como el borrador de un articulado o un esquema de directrices políticas) y se le ordena generar una exposición de motivos de gran extensión, el sistema tiende a construir el texto expandiendo secuencialmente cada uno de los nodos o entradas que figuran en el esquema de entrada (input), dando lugar a una estructura espejo entre la síntesis previa y el resultado expandido.

2. Indicadores estilísticos y marcas sintácticas de la inteligencia artificial

El examen filológico del texto publicado en el BOE saca a la luz la acumulación de vicios de redacción y patrones de frecuencia léxica que caracterizan a los textos generados por modelos masivos de procesamiento de lenguaje natural. Aunque cualquier conector o figura retórica aislada puede formar parte del léxico de un redactor humano, la persistencia, densidad y uniformidad con la que se distribuyen estos elementos a lo largo de un documento de 96 páginas apuntan directamente a una génesis sintética.

Densidad de conectores y muletillas de transición

El texto del RDL 26/2026 se sostiene sobre un conjunto acotado y reiterativo de conectores de discurso y construcciones argumentativas. La presencia masiva de giros como «En síntesis», «Por estas razones», «De este modo», «En otras palabras», «No solo… sino también», «Aunque…» y «Si bien…» se repite de forma monótona a lo largo de los distintos epígrafes del preámbulo.

Los modelos generativos como ChatGPT emplean estos marcadores discursivos para mantener la cohesión textual en secuencias largas, ya que los algoritmos de predicción de tokens asignan una alta probabilidad a estas expresiones al estructurar párrafos argumentativos. En la redacción humana, la variación estilística suele alternar este tipo de conectores con formas de hilvanar las ideas menos explícitas o con estructuras sintácticas heterogéneas.

Simetría y paralelismos mecánicos

Un rasgo recurrente en la prosa generada por IA es el uso desmedido de paralelismos sintácticos para revestir al texto de una apariencia de solemnidad o exhaustividad. En la exposición de motivos del RDL 26/2026 destaca la equiparación constante de la vivienda con las infraestructuras de titularidad pública tradicional: «como lo son las carreteras, como lo son los institutos y los colegios…», seguida inmediatamente por referencias a centros de salud y hospitales.

Esta clase de tríadas o enumeraciones simétricas se reproduce en diversos apartados de la norma al abordar el impacto social, las dinámicas de mercado o la justificación del marco fiscal, generando un ritmo de lectura rígido y uniforme.

Homogeneidad en el registro discursivo

La redacción de un documento legal de 96 páginas por un equipo administrativo o jurídico suele dejar huellas de heterogeneidad: variaciones en la terminología empleada por diferentes redactores, cambios en el estilo de los párrafos según la materia regulada (fiscal, procesal, patrimonial) o leves fluctuaciones en la profundidad de los argumentos.

En el caso del RDL 26/2026, la superficie del texto muestra una textura estilística hiperhomogénea. El tono, la longitud media de los párrafos, la cadencia de la argumentación y la densidad conceptual se mantienen inalterados desde la primera página de la exposición de motivos hasta su cierre. Esta constancia solo suele observarse cuando la totalidad del borrador primario ha sido procesada o proyectada por una única instancia de generación de texto.

3. Análisis comparativo de los tres dictámenes independientes

Para sostener la investigación sobre bases objetivas, se sometió el texto a la evaluación de tres instancias de peritaje independientes. Cada un de estos análisis operó con metodologías distintas, permitiendo realizar un estudio de convergencia sobre los resultados obtenidos.

Primer dictamen: Peritaje preliminar en España

El examen técnico llevado a cabo en España procedió a un escrutinio detallado de los parámetros morfosintácticos y de la frecuencia léxica del documento. La conclusión de este análisis pericial fue que la exposición de motivos del Real Decreto-ley 26/2026 fue generada casi en su totalidad mediante el modelo ChatGPT.

El informe pericial concluye además que, tras la generación inicial realizada por el modelo de lenguaje, el texto fue objeto de una revisión manual por parte de al menos dos personas distintas. Esta intervención humana se manifiesta en la introducción puntual de citas legislativas exactas, la inserción de cifras y estadísticas socioeconómicas oficiales y la adición del caso específico de Mari Carmen Abascal, elementos orientados a anclar el texto sintético a la realidad jurídica y política concreta del ministerio promotor.

Segundo dictamen: Equipo de investigación estadounidense (Metodología mixta)

El primer grupo de evaluación externa en Estados Unidos trabajó sin recibir información alguna sobre el origen del documento, el país de procedencia o las hipótesis previas del estudio. Este equipo aplicó una metodología que combina el juicio analítico de investigadores humanos con el soporte de herramientas informáticas de detección y análisis estilométrico.

Su dictamen confirmó que el documento exhibe una arquitectura compatible con una redacción generada por inteligencia artificial en un porcentaje muy elevado. Los investigadores estadounidenses señalaron los siguientes indicios principales:

1. Una dependencia acusada de transiciones formulaicas al inicio de cada apartado.
2. La repetición recurrente de terminología de consumo político e institucional estructurada de forma esquemática.
3. La modulación mecánica entre la exposición de datos cuantitativos y la subsiguiente justificación jurídica.

El equipo identificó asimismo la presencia de modificaciones de origen humano, manifestadas en la inclusión de referencias legislativas precisas y datos estadísticos de coyuntura, concluyendo que la hipótesis más sólida es la de un texto base generado sintéticamente y sometido a una posterior edición técnica.

Tercer dictamen: Equipo de investigación estadounidense (Metodología exclusivamente humana)

La tercera comprobación independiente se encomendó a un segundo equipo en Estados Unidos que opera bajo una estricta directriz de no utilizar software o modelos de detección basados en IA, fundamentando sus hallazgos de forma exclusiva en el análisis lingüístico, retórico y jurisprudencial comparado.

Al igual que en los casos anteriores, este grupo analizó el RDL 26/2026 a ciegas. Sus conclusiones coincidieron con los diagnósticos anteriores: el texto presenta indicadores inequívocos de haber sido generado mediante IA o producido mediante un uso intensivo de la misma durante la fase de borrador.

El equipo destacó en su informe una progresión argumentativa que calificó de «prácticamente mecánica». El discurso avanza de forma predecible a través de los siguientes bloques:

Este flujo, unido a la ausencia de variaciones estilísticas a lo largo de las 96 páginas del texto y al uso reiterado de enlaces sintácticos rígidos («De este modo», «En síntesis»), llevó a los analistas a dictaminar que el documento constituye el resultado de la expansión automatizada de un esquema directivo, posteriormente revisado de forma ligera para ajustar detalles normativos específicos.

4. Implicaciones metodológicas, soberanía tecnológica y cadena de custodia de la información estatal

La constatación de que una norma con rango de ley publicada en el Boletín Oficial del Estado presenta indicios periciales de haber sido redactada mediante la ayuda de un modelo generativo como ChatGPT abre un debate que va más allá de la mera técnica legislativa. El análisis de este fenómeno exige examinar las implicaciones derivadas de la introducción de datos públicos confidenciales en plataformas operadas por terceros.

El origen del contexto e información previa (Prompting)

Para que un modelo de lenguaje como ChatGPT sea capaz de redactar un preámbulo ajustado a la estructura formal del ordenamiento jurídico español, es imprescindible alimentarlo previamente con una cantidad sustancial de datos contextuales. Un sistema de IA no puede inventar de forma autónoma las decisiones políticas, los límites fiscales, las cuantías de protección o las modificaciones procesales específicas que integran el RDL 26/2026.

Por consiguiente, la generación sintética de este texto requirió necesariamente la introducción previa (input o prompt) de información detallada relativa a:

• Los borradores ministeriales previos a la tramitación de la norma.
• Los objetivos políticos y las estrategias de negociación interministerial.
• Datos socioeconómicos no publicados o estadísticos de carácter interno.
• El esquema detallado de las medidas que terminarían formando parte del articulado.

Riesgos de confidencialidad, ciberseguridad y soberanía de datos

La introducción de borradores legislativos o documentos de trabajo gubernamentales en modelos comerciales generativos plantea severos problemas de conformidad jurídica y seguridad de la información estatal:

1. Tratamiento y conservación de datos por terceros: De acuerdo con las advertencias difundidas por la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) y por la Agencia de la Unión Europea para la Ciberseguridad (ENISA), los enunciados e información introducidos en servicios de IA en la nube pueden ser almacenados, procesados por personal técnico del proveedor o incorporados a los corpus de entrenamiento para iteraciones futuras del modelo.
2. Exposición de información no pública: Si los borradores de un Real Decreto-ley son procesados en servidores externos controlados por corporaciones privadas internacionales antes de su promulgación oficial, se produce una ruptura en la cadena de custodia de la información pública sensible. Esta vulnerabilidad puede afectar a decisiones económicas, fiscales o regulatorias de alto impacto antes de su entrada en vigor.
3. Regulaciones europeas sobre IA (AI Act): La legislación europea sobre inteligencia artificial establece exigencias de transparencia, auditoría y mitigación de riesgos sistémicos, especialmente cuando se emplean herramientas automatizadas en la gestión pública y en procesos con impacto directo sobre la ciudadanía o el funcionamiento de las instituciones democráticas.

El uso de la IA de generación en la elaboración de documentos estatales de máximo rango exige la implementación de modelos locales, desplegados en servidores bajo control público directo, con modelos auditados y bajo protocolos estrictos que impidan la fuga de información sensible.

Conclusión

El estudio analítico y pericial sobre la elaboración de la exposición de motivos del Real Decreto-ley 26/2026 permite articular una serie de conclusiones definitivas sobre la naturaleza de su redacción:

1. Evidencia de origen sintético: La confluencia de las anomalías de técnica normativa (duplicidad entre preámbulo y articulado) con las marcas filológicas y sintácticas del texto (conectores formulaicos, densidad de paralelismos y estructura modular) indica que la parte expositiva de la norma fue redactada principalmente de forma automatizada.
2. Coincidencia de los dictámenes independientes: Tres evaluaciones periciales independientes (un análisis técnico en España y dos estudios a ciegas realizados por equipos en Estados Unidos) han convergido en el mismo diagnóstico: la exposición de motivos fue generada en su mayor parte mediante ChatGPT a partir de un esquema o borrador detallado, siendo sometida posteriormente a una fase de edición humana ligera para la inserción de referencias normativas y datos concretos.
3. Necesidad de transparencia en la producción legislativa: El hallazgo pone de manifiesto la falta de marcos normativos e institucionales claros que regulen el uso de la inteligencia artificial generativa en los procesos de elaboración de leyes en España. La utilización no declarada de modelos externos para la redacción de normas estatales no solo erosiona los estándares formales de la técnica legislativa, sino que entraña riesgos para la seguridad de la información y la soberanía tecnológica de la Administración Pública.