- Una investigación liderada por la Universidad Adolfo Ibáñez demostró que la IA refleja profundas desigualdades demográficas. Al evaluar su capacidad para simular la opinión pública, los algoritmos mostraron un claro sesgo centrado en Estados Unidos y una preocupante falta de precisión al analizar a mujeres, adultos mayores y sectores de menor educación en Chile.
Nacional, 14 de julio de 2026.- Aunque los modelos de lenguaje como ChatGPT se utilizan cada vez más para simular comportamientos sociales y predecir tendencias, su visión del mundo está lejos de ser neutral. Un reciente estudio realizado por los investigadores Andrés Abeliuk, Vanessa Gaete y Naim Bro, este último académico de la Escuela de Gobierno de la Universidad Adolfo Ibáñez (UAI), evidenció importantes limitaciones de representación y equidad predictiva en estas tecnologías. La investigación, titulada «Auditando la equidad sociodemográfica y transcultural en la opinión pública simulada por grandes modelos de lenguaje» y publicada por la revista científica EPJ Data Science, detalla con evidencia empírica cómo operan estos sesgos estructurales.
La investigación auditó la justicia sociodemográfica de la inteligencia artificial comparando su desempeño en Estados Unidos y Chile mediante encuestas representativas como la CEP. Los datos demostraron que los modelos reproducen de manera mucho más fiel las respuestas de los ciudadanos estadounidenses que las de los chilenos, lo que refleja un sesgo originado por información de entrenamiento centrada en el norte global.
Sin embargo, el hallazgo más relevante aparece al analizar qué grupos sociales representan peor estos modelos. Mientras que en Estados Unidos las mayores diferencias de desempeño se observan según la raza y la identidad política, en Chile la IA predice con menor precisión las respuestas de mujeres, adultos mayores, personas religiosas y con menor nivel educacional. Estos resultados muestran que los sesgos de la inteligencia artificial no son universales, sino que dependen del contexto social y cultural en que se aplican.
«Nuestra investigación muestra que los modelos de inteligencia artificial representan mucho mejor la opinión pública estadounidense que la chilena. Cuando les pedimos simular las respuestas de personas en Chile, su precisión disminuye y esa caída no afecta por igual a todos los grupos», explicó Naim Bro. «Esto es especialmente relevante porque cada vez más investigadores, empresas y organizaciones utilizan modelos de IA para reemplazar o complementar encuestas. Si estas diferencias no se evalúan, existe el riesgo de obtener una representación distorsionada de ciertos grupos de la población y de tomar decisiones basadas en evidencia sesgada», afirmó el investigador.
El estudio concluye que el uso de modelos de inteligencia artificial para simular opinión pública requiere evaluaciones rigurosas de su desempeño en cada contexto local, especialmente antes de utilizarlos para complementar encuestas o informar decisiones de política pública.
