El pasado 3 de noviembre, Estados Unidos celebró elecciones de medio término; sin embargo, Muse Spark (modelo de inteligencia artificial de Meta) aseguró que la jornada sería el 4, un día posterior. La equivocación no fue un hecho aislado; una investigación realizada por el Institute for Strategic Dialogue evaluó la confiabilidad de los seis principales modelos de IA a través de dos mil 400 consultas sobre información y procedimientos electorales en 10 entidades de ese país.
Los resultados mostraron que tres de cada 10 respuestas eran incorrectas, incompletas o desactualizadas; omitiendo plazos de registro, requisitos indispensables para votar o brindando información errónea. No obstante, el hallazgo más inquietante apareció al cambiar de idioma.
Al realizar las mismas preguntas en español, la precisión cayó 16 puntos porcentuales en promedio. De hecho, cuatro de los seis modelos analizados brindaron respuestas incorrectas o incompletas en más del 40 % de las consultas. Con lo cual, el problema no solo es la posibilidad de recibir información errónea, sino que el riesgo aumenta por el simple hecho de preguntar en español.
Aunque los resultados no pueden trasladarse automáticamente a México, muestran un desafío que no puede ignorarse: si la confiabilidad de la información varía según el idioma, la deficiencia tecnológica se transforma en una barrera para el acceso efectivo a los derechos políticos.
El escenario remarca la importancia de la contextualización sociotécnica de la tecnología, especialmente en ámbitos de interés público como la democracia. No basta con incorporar sistemas desarrollados en otros entornos y asumir que funcionarán con la misma efectividad. En su lugar, resulta indispensable evaluarlos y adaptarlos a las particularidades lingüísticas, culturales e institucionales de los espacios donde operarán.
Así, la respuesta no consiste en rechazar estas herramientas, sino en asumir responsabilidades diferenciadas. La ciudadanía debe contrastar la información electoral con las fuentes oficiales, mientras que las autoridades deben vincular a los desarrolladores a fortalecer su confiabilidad mediante datos de calidad, fuentes actualizadas, evaluaciones multilingües, monitoreo continuo y técnicas de adaptación de dominio que reduzcan la posibilidad de errores por falta de adaptabilidad.
Al final, resulta igual de peligroso temer a la tecnología como subestimar sus riesgos. La IA ofrece posibilidades extraordinarias para acercar información a la ciudadanía; sin embargo, ese avance carece de sentido si no ocurre a la luz de garantías, principios y salvaguardas técnicas que aseguren la igualdad en la certeza informativa.
