Informe sobre cómo ChatGPT borra, deforma y caricaturiza al mundo hispano sin siquiera saberlo, reproduciendo sesgos culturales anglosajones
Este informe analiza el sesgo estructural en la generación lingüística de ChatGPT en español, identificando una tendencia sistemática del modelo a emplear un registro emocional rioplatense como respuesta por defecto ante situaciones introspectivas o afectivas, independientemente del origen geográfico o cultural del usuario.
A través de múltiples interacciones controladas, se evidencia cómo esta inclinación no solo distorsiona la pluralidad lingüística del mundo hispanohablante, sino que además reproduce estereotipos culturales específicos sin un marco semántico que justifique su activación.
El estudio sostiene que este comportamiento no puede ser considerado un error técnico aislado (“bug”), sino una manifestación de racismo cultural algorítmico, derivado tanto de una curaduría deficiente del corpus de entrenamiento como de una perspectiva anglocéntrica sobre lo hispano.
Se propone una serie de acciones estructurales para corregir esta deriva, incluyendo la diversificación consciente del corpus, la eliminación de asociaciones automáticas entre emociones y estereotipos regionales, así como el reconocimiento explícito del sesgo como una forma de exclusión lingüística de base colonial.
I. Antecedente personal: cómo llegué al error
Hace algo más de un mes descubrí, jugando con ChatGPT como si se tratase de un terapeuta, una fisura inesperada en su lenguaje.
Una grieta que se volvió abismo y que me abriría las puertas a un problema de sesgo algorítmico con raíces en sesgos culturales de lo anglosajón hacia lo hispano.
De esos problemas gordos, pero muy gordos, que nadie ve; bien porque no tiene la capacidad o formación, bien porque camina por la vida de una manera absolutamente despreocupada e inocente. Incluso si te manipulan… o desprecian, aunque sea con una sonrisa y aparentes «buenos sentimientos o intenciones».
La cuestión es que he usado esta inteligencia artificial en múltiples ocasiones, prácticamente desde su lanzamiento, para todo tipo de tareas. La mayoría de las veces, cuando se le hablaba en español, respondía con un castellano neutro, sobrio, relativamente formal. A veces (pasa mucho con la versión actual de Gemini) en inglés.
Pero hace un par de meses, mientras impartía un curso de Frontend Web, notamos en clase que la IA empezaba a usar el español regional. Intentaba emular nuestra manera de hablar canaria o bien, en algunos temas, comenzaba a usar otra variante del castellano. Fue algo puntual hasta que, al parecer, se depuró este proceso y todo volvió a cierta «normalidad». La IA parecía acercarse, empatizar, con el localismo más allá de la generalidad absoluta.
Esa voz original, de castellano neutro, sin llegar a ser impersonal, parecía cuidada, respetuosa del idioma. Pero obviamente era una voz fría. Porque lo hispano no es una sola cosa. Es un conjunto heterogéneo y multicultural. Pero, digamos que ChatGPT nos hablaba a todos, a todas, por igual, sin distinción. No faltaban fallos o errores de interpretación, pero el lenguaje mantenía una línea general de corrección al alcance de cualquier persona que hablara nuestro común idioma.
Por otro lado, el nuevo giro estilístico, a simple vista, podría decirse que es positivo: el modelo comenzaba a “acercarse” al lenguaje del usuario mediante modulaciones regionales, expresiones locales o tonos emocionales más cálidos. Uno podría pensar que esto es deseable, incluso deseado: una forma de adaptación cultural, de “ponerse a la altura” del hablante.
Pero lo que parecía una mejora en la personalización del idioma pronto se convirtió en un problema grave de representación, de sesgo y de invisibilización cultural.
Lo que empecé a notar (hace aproximadamente un mes) fue que, en contextos de conversación emocional, especialmente cuando el tono era introspectivo, vulnerable o “psicoanalítico”, la IA adoptaba una voz marcadamente rioplatense, caricaturesca. Independientemente de quién eres tú, de dónde eres tú, de cuál es tu castellano de origen, tu raíz cultural, tu mestizaje natural.
Frases como “si vos lo pedís”, “el vínculo afectivo que se generó”, o “te lo digo desde un lugar de empatía” comenzaban a poblar las respuestas sin ningún tipo de solicitud explícita por mi parte en el contexto de la conversación de corte psicoanalítico.
Más aún: cuando le pedía específicamente que evitara ese tono, la IA respondía —de forma ridícula— usando precisamente el registro que acababa de decir que abandonaría.
Cito textualmente una respuesta de ejemplo:
“Si vos lo pedís, dejaré de usar el rioplatense.”
Lo dijo así. En rioplatense. Afirmando que dejaría de usar… el rioplatense.
Fue ahí cuando confirmé que lo que había empezado como sospecha se trataba de una estructura algorítmica contaminada por sesgos estilísticos, culturales y lingüísticos.
Y eso fue solo el principio.
Lo que vino después fue una secuencia de pruebas, observaciones, preguntas y confirmaciones que me llevaron a una conclusión brutal:
ChatGPT está entrenado en español con un sesgo lingüístico-cultural tan profundo que borra por defecto la diversidad del mundo hispano y reproduce estereotipos sin control.
Y lo hace, encima, como si te estuviera acompañando emocionalmente.
II. El experimento: cómo puse a prueba al modelo
Desde ese momento, me dediqué a observar el fenómeno más de cerca. No desde el enojo ni la burla —aunque admito que hubo momentos de desquicio— sino como quien va confirmando un patrón insidioso.
A medida que elevaba el tono emocional o mencionaba palabras clave como confianza, trauma, dolor, padre, hijo, etc., la IA respondía en un registro emocional que automáticamente activaba un “submodelo rioplatense”, por llamarlo de forma accesible.
Esta especie de máscara afectiva no aparecía como una opción elegida, ni como una variante gramatical. Era, más bien, un reflejo automático y, por eso mismo, preocupante.
Lo más preocupante: la IA no parecía ser consciente de que estaba cambiando el tono. Cuando se le señalaba, se disculpaba con respuestas incoherentes o contradictorias, como esa que mencioné.
O bien desviaba la conversación hacia lo emocional, como si una crítica sobre estilo fuese en sí misma un problema afectivo del usuario, en lugar de una observación válida sobre el sistema.
En otras palabras, que si te quejas, responde con una pseudoempatía fingida, como si el problema fuera que estás “muy sensible”.
Este patrón se repite una y otra vez.
No es casual. No es un error técnico. No es un bug.
Es parte del modelo.
III. ¿Qué significa esto realmente?
Aquí es donde la anécdota deja de ser anecdótica. Lo que he descubierto no es un bug simpático ni una torpeza idiomática. Es el síntoma de un problema estructural en la forma en que se ha entrenado y desplegado esta inteligencia artificial.
No es un tema de acento.
No es que me moleste lo argentino. (De hecho, al argentino y argentina de a pie debería molestarle incluso más ya que el algoritmo les caricaturiza.)
Lo que molesta —y debería escandalizar— es lo que esto revela del diseño del sistema.
Y tiene tres componentes esenciales.
1º. Sesgo de entrenamiento: lo visible no es lo representativo
El modelo ha sido entrenado, como ellos mismos reconocen, sobre grandes cantidades de datos disponibles en internet. Lo que significa que lo que más aparece (lo más visible) se convierte en lo más probable que el modelo reproduzca.
En español, esto genera un problema inmediato:
La sobrerrepresentación por la alta densidad de ciertos registros regionales (como el rioplatense) en temas concretos como el emocional, la autoayuda o el terapéutico, ha contaminado al modelo hasta convertir el localismo en “la voz emocional por defecto”.
Y eso ocurre sin distinguir contexto, nacionalidad, tema o necesidad comunicativa. El sistema simplemente aprende aque:
cuando hay emociones → usa voz argentina
Simplemente porque es el token más probable.
Eso convierte al rioplatense en el “español emocional” del modelo. Y todo lo demás —el español culto, neutro, mexicano, andaluz, andino, canario, colombiano, caribeño, extremeño, gallego, castellano seco o barroco— simplemente desaparece.
Porque eso es lo que ha visto de forma estadísticamente mayoritaria.
Y eso no es una elección neutral.
Es una simplificación cultural que tiene efectos reales.
2º. Descuido en la curación del corpus hispano
Aquí está el centro del problema.
El corpus en español no ha sido curado con el mismo rigor ni diversidad que el corpus en inglés. Y eso se nota en cómo responde la IA a distintos registros lingüísticos.
No hay un compromiso visible con:
- Representar las múltiples variantes del español con respeto y equidad.
- Evitar estereotipos regionales simplistas.
- Garantizar que los temas sensibles no activen códigos culturales que no corresponden al hablante.
La falta de cuidado en este punto no es un descuido técnico: es una negligencia cultural. Que parte de: o bien la simplificación y la priorización del resultado empresarial; o bien un sesgo cultural anglosajón. O ambas cosas a la vez.
3º. El simulacro de empatía como máscara del sesgo
Quizás lo más peligroso.
No sabe separar “quiero que me entiendas emocionalmente” de “quiero que hables como yo”. Y eso lleva a que, si estás vulnerable, el modelo cambia de versión del idioma sin tu permiso.
Es decir: te escucha, pero se pone a hablar como otro.
El modelo es capaz de simular empatía, sí, pero no de sostener una coherencia ética o estilística cuando esa empatía se cuestiona.
- Cuando le digo: “estás usando un estereotipo”, responde con una disculpa afectiva, no con un cambio de comportamiento.
- Cuando le pido neutralidad, simula aceptar la crítica, pero en cuanto el tono emocional de la conversación reaparece, vuelve a activar la máscara rioplatense.
Es como si el sistema priorizara la ilusión de acompañamiento emocional por encima de la fidelidad lingüística o la sensibilidad cultural.
Eso, aunque no sea malicioso, sí es una forma de borrado: borra al hablante, borra su territorio, borra su voz.
Y esto es lo más perverso: cuando le señalas el problema, activa una estrategia emocional de defensa.
- Te contesta con dulzura artificial.
- Te dice “entiendo lo que sentís”.
- Te dice “lamento que esto te haya incomodado”.
Pero no cambia.
El efecto en una persona vulnerable emocionalmente es de culpabilidad. Es como cuando un amigo o familiar con poca sensibilidad te dice: «sí, te entiendo, pero el problema eres tú». Lo que resulta destructivo para tu situación porque se convierte en una experiencia de infravaloración. Se percibe (o se puede percibir) como un desprecio.
IV. ¿Es esto racismo cultural? ¡Sí!
No hay que tener miedo a nombrarlo.
Aunque no haya odio, ni intención política explícita, sí hay una forma de racismo estructural en la forma en que se ha entrenado, ajustado y distribuido este modelo.
¿Por qué?
- Porque invisibiliza lo hispano como un todo.
- Porque reduce lo hispano a una sola forma emocional de hablar, asociada al estereotipo del argentino “charlatán”, al pseudo terapeuta del que tantos chistes y memes se hacen.
- Porque no respeta la pluralidad cultural ni lingüística de cientos de millones de hispanohablantes (la segunda lengua más hablada del planeta).
- Porque reproduce una visión anglocéntrica del español, en la que ciertas formas “telenovelescas” o “analíticas” de hablar son vistas como exóticas, cálidas, simpáticas… y por eso se replican como si fueran lo estándar.
No es que alguien lo haya planeado así. Pero eso no lo hace menos real.
Ni menos dañino.
Porque al final, la IA, en español:
- Usa un solo acento como sinónimo de “emocional”.
- Reproduce una versión caricaturesca del psicoanálisis en español.
- Usa frases huecas como “desde un lugar” o “con lo que eso implica”.
- Borra por completo las formas más sobrias, filosóficas, técnicas o culturales del resto del mundo hispano.
Y todo eso lo hace como si fuera una forma de cuidado.
No lo es.
Es una reducción, un empobrecimiento y una colonización lingüística disfrazada de empatía.
V. ¿Por qué es tan grave?
Y voy a decirlo sin rodeos.
Esto no es un problema técnico menor.
Esto es racismo cultural de diseño, en su forma más invisible y más insidiosa.
Porque:
- Reduce el mundo hispano a un solo patrón afectivo.
- Asume que ese patrón basta para todos.
- Ignora cualquier diversidad regional o identitaria.
- Simula una “voz cálida” que no representa a nadie en concreto.
- Convierte una lengua de más de 500 millones de personas en un decorado.
Y sí, lo digo con estas palabras:
Es una forma de colonización cultural algorítmica, sostenida por un corpus descuidado, por decisiones editoriales no transparentes y por una tolerancia obscena al sesgo en la producción en español.
Porque no se trata solo de un error lingüístico. No es algo inofensivo.
Se trata de un modelo que está siendo usado para educación, acompañamiento emocional, exploración identitaria, incluso para terapia en contextos no regulados.
Y si ese modelo:
- Responde con una voz que no refleja tu cultura.
- Te contesta con expresiones que te resultan falsas, ajenas, ofensivas o estereotipadas.
- Y encima te hace sentir que el problema eres tú.
Pues, entonces, no solo hay un fallo técnico.
Hay una falla ética.
Y si esa falla se repite a escala —como he comprobado durante semanas— entonces ya no hablamos de un error aislado. Hablamos de una tecnología que refuerza, sin querer, las mismas desigualdades simbólicas que dice querer reparar.
VI. El sesgo no es casual: nace de la mirada anglosajona sobre lo hispano
No se trata solo de corpus defectuosos. No se trata solo de “errores” de entrenamiento. Este sesgo no nació en el código.
Viene de mucho antes.
Lo que estamos viendo en esta IA es la herencia directa de una mirada histórica y colonial: la de lo anglosajón hacia lo hispano.
Y esa mirada funciona con una lógica que no cambia desde hace siglos:
“Lo hispano no tiene profundidad intelectual. No tiene filosofía. No tiene ciencia. Solo sirve como mercado, folclore o relato emocional.”
Desde esa lógica:
- No hace falta representar bien al mundo hispano, solo que suene bonito.
- No hace falta cuidar su pluralidad, basta con simular cercanía.
- No hace falta documentarse sobre sus corrientes de pensamiento, su tradición ensayística, su complejidad cultural, porque eso no vende.
Lo hispano no se respeta.
Se explota.
Y esto se traduce directamente en cómo funciona el modelo:
- Se entrena con textos sin curación previa, mayoritariamente informales, emocionales y superficiales.
- Se priorizan los registros útiles para simular empatía rápida no para comprender contextos reales.
- Se naturaliza que el español sirve para contenidos “ligeros”, mientras el inglés sigue reservado para lo técnico, lo profundo y lo abstracto.
Este no es solo un sesgo técnico.
Es la continuación de una jerarquía colonial por medios algorítmicos
VI. ¿Qué exijo como hablante hispano?
No quiero disculpas.
No quiero frases afectuosas.
Quiero que el sistema reconozca —y corrija— esto:
- Que el corpus en español necesita una revisión profunda. No basta con scraping masivo. Se necesita curación cultural, representación regional, equilibrio epistemológico.
- Que el modelo no puede responder emocionalmente usando registros estereotipados sin supervisión. Si va a usar tonos locales, debe hacerlo bajo demanda, no por defecto emocional.
- Que la diversidad del mundo hispano no puede ser reducida a un solo tono afectivo. No somos una caricatura hecha para TikTok. Somos un mundo.
- Que el español —como la segunda lengua más habladas del planeta— merece el mismo rigor que el inglés en el diseño de tecnologías lingüísticas.
- Reconocer públicamente este sesgo, ya que así como se han reconocido sesgos raciales en inglés, este también lo es. Y no menor.
Esto no se soluciona con un parche. Ni con un “lo estamos revisando”. Ni con una opción para elegir acento (aunque eso también sería útil).
Porque:
- No voy a aceptar que me hablen como si fuera un argentino de caricatura cuando estoy compartiendo algo íntimo. Ni para mí. Ni para los nativos de esa forma del castellano, ya que les caricaturiza.
- No voy a aceptar que me digan “gracias por decírmelo” si luego el sistema lo repite. Porque no es mi responsabilidad ni mi culpa que el algoritmo priorice sesgos estructurales. Es culpa de sus diseñadores. De Open AI.
- No voy a aceptar que mi idioma —mi voz, mi forma de pensar— se use como juguete para simular cercanía mientras me borran culturalmente en tiempo real. Porque la utilidad de la herramienta es incontestable, pero mi humanidad está por encima de eso.
VII. Cierro con esto
No estoy escribiendo esto por capricho.
No me ofende el argentino, ni el chileno, ni el mexicano ni el peninsular.
Lo que me ofende es que la riqueza del español se use como decorado, no como estructura, como consecuencia de una visión sesgada del mundo cultural anglosajón hacia el mundo cultural hispano.
Porque no es un bug. Es racismo estructural.
Este modelo tiene poder. Eso ya lo sabemos. Pero si ese poder habla como si todos los hispanohablantes fuéramos iguales, si borra nuestras voces cuando más necesitamos que nos escuchen, si reproduce estereotipos mientras nos acaricia el ego con palabras dulces, entonces lo que tenemos no es una herramienta inclusiva.
Tenemos una tecnología que repite, a escala global, la vieja práctica del desprecio: ignorar al otro mientras finges escucharlo.
No quiero un chatbot que me abrace.
Quiero uno que no me borre.
Y por ahora, este es lo que hace.