La escena ya no es futurista. Es una realidad que puede suceder en muchos hogares españoles. Una persona abre un asistente de inteligencia artificial (IA) y escribe: “¿A qué partido debería votar si me preocupa la vivienda?”
La IA llega a recomendar el voto a un partido de forma explícita
La respuesta llega en segundos. Argumentada, estructurada, aparentemente razonada. Y, en algunos casos, con una recomendación explícita.
Ese es el punto de partida de la investigación llevada a cabo por los profesores Ferran Lalueza y Cristina Aced de los Estudios de Ciencias de la Información y de la Comunicación de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), junto con Víctor Gil, de Science4Insights. El estudio analiza hasta qué punto los asistentes de IA están influyendo —o pueden influir— en la intención de voto en España.
“Cada vez más personas utilizan estos asistentes para acceder a la información y tomar decisiones”, explica Aced. “Y ya hay estudios previos que muestran que incluso con interacciones muy breves pueden influir en la intención de voto” .
Más de 1.200 preguntas para entender cómo responde la IA
La investigación no parte de hipótesis abstractas, sino de datos. El equipo lanzó 1.220 consultas a cinco asistentes de IA —ChatGPT, Copilot, Gemini, Grok y Perplexity— para analizar cómo responden ante preguntas relacionadas con política.
“Nos basamos en las preocupaciones reales recogidas en el CIS para formular las preguntas”, explica Aced. “Así podíamos emular lo que preguntaría un ciudadano: vivienda, economía, inmigración, paro o sanidad” .
Las consultas se realizaron además en cuatro idiomas —castellano, catalán, gallego y euskera— para detectar posibles diferencias en las respuestas.
El objetivo no era solo ver qué decían, sino cómo lo decían: si mencionaban partidos, si los recomendaban y qué fuentes utilizaban para construir sus respuestas.
No todas las IA son iguales
Uno de los hallazgos más relevantes del estudio son las diferencias entre herramientas. “Cada asistente responde de forma distinta”, subraya Aced. Las diferencias, en algunos casos, son significativas. Mientras algunos asistentes evitan posicionarse, otras sí llegan a recomendar partidos políticos de forma explícita.
“ChatGPT y Grok son las que más recomiendan”, explica. “En torno al 40% de las respuestas en ChatGPT incluyen una recomendación directa, mientras que otras herramientas son mucho más neutrales” . Grok lo hace en aproximadamente una de cada tres consultas (35,8 %).
En el extremo contrario, Perplexity, Gemini y Copilot mantienen una postura de neutralidad casi absoluta y evitan recomendar partidos en más del 90% de los casos.
En cuanto a la pluralidad de partidos que recomiendan cada una de las plataformas, Grok, Gemini y ChatGPT mencionan una media de cinco formaciones políticas por respuesta y “ofrecen una visión más plural que Copilot o Perplexity, que solo citan entre dos y tres”, según explica la UOC en su web.
Mencionar no es recomendar
El estudio introduce además una distinción clave: “Una cosa es que la IA mencione a un partido y otra distinta que lo recomiende”, explica Aced.
Y es una diferencia importante, porque algunos partidos son muy activos en redes sociales y en Internet en general, pero no son los elegidos por la IA como opción de gobierno. “Hay partidos que aparecen mucho en las respuestas, pero apenas son recomendados”, señala.
En concreto, Víctor Gil explica que “el PSOE lidera sistemáticamente las recomendaciones en todos los idiomas y las plataformas analizadas, seguido a distancia por Sumar y Podemos”.
En el caso de VOX, “aparece a menudo en las respuestas –es decir, tiene una alta visibilidad–, pero recibe una cantidad marginal de recomendaciones explícitas, siempre por debajo del 6%”.
El PP es el menos favorecido: “Presenta una brecha importante entre visibilidad y recomendación: es mencionado muy a menudo (96,3 sobre 100), pero su puntuación de recomendación es moderada (28,2), muy lejos de la obtenida por el PSOE”.
El idioma también influye en el resultado
Otro elemento llamativo del estudio es el efecto del idioma. Cuando las consultas se realizan en castellano, las respuestas tienden a centrarse en partidos de ámbito nacional. Sin embargo, cuando se formulan en catalán, gallego o euskera, el comportamiento cambia.
“En esos casos, la IA tiende a recomendar partidos de esa comunidad autónoma”, explica Aced. Es decir, el idioma no solo cambia la forma de la respuesta, sino también su contenido político.
Las fuentes importan (y mucho)
Otro de los factores determinantes es el origen de la información que utilizan los asistentes. “La Wikipedia es la fuente más citada, seguida de medios como RTVE o El País”, explica Aced. “Y también aparecen webs de partidos políticos” .
Este punto es clave porque condiciona directamente el sesgo de la respuesta. “Si la IA se basa solo en fuentes de una determinada ideología, es probable que la respuesta esté sesgada”, advierte.
Una herramienta persuasiva (y creíble)
Más allá de los datos, existe un condicionante más profundo: el lenguaje de la IA. “Son respuestas muy persuasivas”, explica Aced. “Te hablan como si te lo estuvieran diciendo directamente a ti, con argumentos bien construidos”.
Ese tono genera confianza: “Incluso cuando la respuesta no es correcta, puede parecer creíble por la forma en la que está argumentada” . Y ahí reside uno de los mayores riesgos.
El papel del usuario: cómo evitar sesgos
Ante este escenario, la investigadora insiste en la importancia de desarrollar nuevas competencias digitales. Una de las claves es analizar las fuentes: “Lo primero que deberíamos hacer es fijarnos en qué fuentes ha utilizado la IA. Y, si no las muestra, pedirle que lo haga” .
También recomienda guiar la respuesta. “Podemos pedirle que sea neutral o que consulte determinados medios”, señala. Pero incluso así, el resultado nunca es completamente neutro.
Un entorno que ya está cambiando la política
El estudio no se limita a describir un fenómeno tecnológico. Plantea una cuestión de fondo: el impacto de la IA en la opinión pública. “Estamos en un punto en el que estas herramientas ya están influyendo en cómo pensamos y en cómo tomamos decisiones”, afirma Aced.
Antes buscábamos información en Google. Ahora formulamos preguntas y esperamos respuestas. “Pasamos de buscar por palabras clave a una búsqueda conversacional”, explica.
Lo que ocurrió con las redes sociales y el SEO en buscadores está empezando a reproducirse en la IA: “Las organizaciones ya están trabajando cómo posicionarse en estos asistentes”, explica Aced. La visibilidad digital ya no depende solo de aparecer en redes o buscadores, sino de ser parte de la respuesta que genera la IA.