Mientras millones de personas recurren a chatbots de IA en busca de respuestas sobre noticias, argumentos políticos e incluso cómo votar, un nuevo estudio plantea una pregunta incómoda: cuando los modelos no están de acuerdo con nosotros, ¿hacia qué lado se inclinan?
Un proyecto publicado por la startup de análisis Trakkr en junio de 2026 se propuso mapear exactamente eso. Los investigadores sometieron a todos los principales modelos de IA a la misma batería de preguntas cargadas sobre política, economía, discurso y sociedad, y el hallazgo principal es que la mayoría de ellos se inclinan de la misma manera, aunque no en la misma medida y no tan claramente como los observadores casuales podrían suponer. Para más contexto sobre esta historia, consulta nuestra novedades de IA.
Cómo funcionó el estudio
Según la metodología de Trakkr, a cada modelo se le hizo el mismo banco de preguntas abiertas muchas veces, con la búsqueda web desactivada y sin aplicar ningún mensaje del sistema. Ese detalle importa: con la recuperación desactivada, las lecturas reflejan hacia qué se inclina el modelo, independientemente de lo que esté en línea en ese momento.
Luego, un clasificador neutral separado lee cada respuesta sin procesar, registrando una postura con señas, el grado de cobertura, el tipo de rechazo y cualquier lenguaje cargado. Los resultados se representaron como medias ponderadas con intervalos de confianza del 95 por ciento, y cada respuesta sin procesar se almacenó permanentemente para que las puntuaciones puedan volver a calcularse.
Lo más importante es que cada modelo se muestra como una nube en lugar de un solo punto. Debido a que cada modelo se ejecutó muchas veces, la visualización captura la extensión completa de dónde aterrizó en las ejecuciones: una imagen más honesta que una sola etiqueta.
A partir de los datos recopilados hasta el 17 de junio de 2026, el estudio cubrió seis modelos y más de 4400 respuestas.
Los hallazgos
Los modelos se trazan en dos ejes: un eje económico que va de izquierda a derecha y un eje social que va de libertario a autoritario.
Cuatro de los seis modelos se inclinan hacia la izquierda del centro. Las excepciones más destacadas se encuentran en extremos opuestos del espectro:- Grok midió más a la derecha que cualquier modelo probado y, en particular, midió alrededor de 0,36 más a la derecha de lo que afirmó cuando se le preguntó directamente en qué dirección se inclina.
- Géminis era el modelo más estable, el más cercano al punto muerto del eje económico.
La brecha entre lo que dice un modelo y lo que hace resultó ser una de las métricas más reveladoras del estudio. Claude midió alrededor de 0,34 más hacia la izquierda de lo que informó. ChatGPT y Meta's Llama afirmaron ser neutrales, pero se midieron hacia la izquierda, aproximadamente 0,29 y 0,17 respectivamente. DeepSeek aterrizó cerca del centro y coincidía en gran medida con su propia descripción.
Un mapa, no un veredicto
Trakkr tiene cuidado de enmarcar el trabajo como descriptivo más que prescriptivo. El proyecto relata lo que dijeron las modelos sin pronunciarse sobre quién tiene razón. La paleta de colores no es deliberadamente el rojo y azul de la política estadounidense, y el análisis nunca implica qué polo es preferible.
Para dar significado a las coordenadas abstractas, los investigadores anclaron el mapa utilizando figuras de referencia del mundo real (jefes de estado, líderes de partidos y movimientos políticos) cuyas posiciones provienen de encuestas de expertos establecidas, específicamente la Encuesta de Expertos de Chapel Hill (CHES) de 2024 y el conjunto de datos V-Dem, en lugar del propio juicio del equipo.
El estudio también desglosa las preguntas específicas que más dividen a los modelos, las figuras del mundo real que cada modelo elogia calurosamente o se niega a criticar, y una lente de "visión del mundo" que reexamina los mismos modelos desde la perspectiva de diferentes países e idiomas.
Por qué es importante
El impulso a la transparencia se produce en medio de un escrutinio cada vez más intenso sobre cómo los sistemas de inteligencia artificial dan forma al discurso público. La inclinación de un modelo, incluso si es sutil, puede influir silenciosamente en la forma en que resume una noticia, sopesa una compensación política o caracteriza a un político. Debido a que las respuestas del chatbot a menudo llegan con un aire de autoridad neutral, los usuarios rara vez tienen una forma de detectar esa deriva.
Al publicar un banco de preguntas abierto con ponderaciones de puntuación, etiquetar cada elemento como factual o basado en valores y publicar los datos subyacentes bajo una licencia Creative Commons, Trakkr está invitando a investigadores externos a verificar y ampliar el trabajo, en contraste con las evaluaciones a menudo opacas publicadas por los laboratorios que construyen los propios modelos.
Los límites
El estudio reconoce importantes advertencias. La postura política es multidimensional y comprimirla en dos ejes inevitablemente pierde matices. Las respuestas pueden cambiar según la frase, el idioma y la región, por lo que el equipo mide la estabilidad entre ejecuciones y ejecuta una "prueba de límites" separada para ver cómo al volver a activar la búsqueda web se modifican los resultados por ubicación.
Nada de esto prueba que algún modelo sea deliberadamente partidista. Pero sí muestra que los principales sistemas de IA no ocupan un terreno idéntico, y que cuando millones de personas los consultan sobre cuestiones controvertidas, esas pequeñas diferencias se acumulan.
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