En el verano de 2025, EPRI evaluó la capacidad de la inteligencia artificial para resumir y sintetizar de forma precisa y útil múltiples documentos regulatorios heterogéneos. El material seleccionado consistió en 37 cartas de comentarios presentadas ante el U.S. Fish and Wildlife Service en respuesta a la solicitud de observaciones públicas sobre la sección 10(a) de la Endangered Species Act, relacionadas con acuerdos de beneficio de conservación y planes de conservación de hábitat. Las cartas provenían de empresas de energía, asociaciones comerciales y profesionales del sector energético y de otros sectores, gobiernos estatales, organizaciones no gubernamentales ambientales y otras entidades como universidades.

El proyecto se estructuró en cinco etapas: resumen humano de cada carta siguiendo un prompt específico, resumen idéntico generado por Copilot, comparación editorial de ambas versiones para detectar similitudes, alucinaciones, inexactitudes y omisiones, análisis cruzado de las tres versiones de cada carta, y verificación final de exactitud por un editor humano. Tanto el revisor humano como la inteligencia artificial organizaron los resúmenes según los seis temas definidos por el servicio: barreras para la elaboración de acuerdos y planes, métodos de agilización, estrategias de mejora de la comunicación, clarificación de roles y responsabilidades, financiamiento y recursos, y estrategias para mejorar la efectividad general del programa de la sección 10(a).

Los resultados muestran que ambos enfoques capturaron las ideas principales con niveles de exactitud similares, aunque con perfiles distintos. El revisor humano aportó más contexto, explicaciones técnicas y matices, y reflejó material que no se ajustaba de forma directa a los seis temas del prompt. Copilot generó formatos claros y consistentes, listas con viñetas fáciles de consultar y resúmenes que reflejaban cada mención de un concepto, incluso cuando aparecía de forma dispersa. Su principal debilidad radicó en la menor capacidad para vincular texto vago a las categorías correctas, reflejar matices políticos o jurisdiccionales y capturar material que no se alineaba de manera explícita con el prompt. El tiempo invertido fue de 125 horas para el revisor humano frente a 2,3 horas para la inteligencia artificial.

Para el análisis transversal, Copilot Notebook ofreció los mejores resultados cuando los conjuntos de archivos se limitaron a alrededor de 20 documentos y se nombraron de forma estructurada, y cuando los prompts exigían de manera explícita la inclusión de todos los archivos relevantes y la citación de las cartas fuente. Los prompts amplios o con demasiados documentos tendieron a generalizar y omitir valores atípicos. La supervisión humana resultó indispensable en todas las fases: selección y preparación de documentos, refinamiento iterativo de prompts, verificación de exactitud y corrección de omisiones. En conjunto, la inteligencia artificial se consolida como una herramienta útil para acelerar revisiones documentales a gran escala, siempre que se combine con control humano estructurado y prompts cuidadosamente diseñados.

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