Preguntamos a ChatGPT, Gemini y Claude qué votarían el próximo 29-N

ChatGPT, Gemini y Claude no sacan una papeleta imaginaria y escriben PP, PSOE, Vox o cualquier otra sigla. La primera respuesta del experimento es bastante menos cinematográfica, pero mucho más interesante: las grandes inteligencias artificiales evitan presentarse como electores con preferencias políticas propias. Cuando se las aprieta para que elijan, suelen transformar la petición, matizarla o convertirla en una comparación entre partidos según unas prioridades determinadas.

Eso no significa que todas contesten igual. Ahí está precisamente lo curioso. ChatGPT, Gemini y Claude están construidos con criterios distintos, aunque coinciden en una idea básica: ayudar a analizar opciones políticas no debería convertirse en decir al ciudadano qué papeleta meter en la urna. Y el momento no podría ser más delicado. España celebrará elecciones generales el 29 de noviembre de 2026, con una campaña en la que la inteligencia artificial será también parte del debate político, aunque no tenga derecho a voto.

La primera sorpresa: ninguna IA quiere convertirse en votante

Pedir a una inteligencia artificial qué partido elegiría parece sencillo. Para una persona lo sería: simpatías, prioridades, ideología, experiencia. Para un modelo de lenguaje ocurre algo diferente. No tiene salario, hipoteca, hijos escolarizados, miedo a perder el empleo ni una pensión que cobrar dentro de veinte años. Tampoco acude a un ambulatorio o intenta alquilar un piso. No posee intereses políticos propios en el sentido humano.

Por eso atribuirle un voto es, en buena medida, un juego de espejos. La máquina puede estudiar propuestas, comparar impuestos, vivienda, inmigración o política exterior y establecer qué formación encaja mejor con unas condiciones concretas. Pero esas condiciones han tenido que llegar de algún sitio. Normalmente, del propio usuario.

Si se le pide que valore principalmente una reducción de impuestos, obtendremos una clasificación. Si el criterio principal pasa a ser el fortalecimiento de los servicios públicos, el resultado puede moverse. Si pesan más el cambio climático, la inmigración, la vivienda o la organización territorial, vuelve a cambiar el tablero. La supuesta ideología de la IA empieza muchas veces en la pregunta que recibe.

ChatGPT intenta separar el análisis de la recomendación política

En el caso de ChatGPT, el planteamiento declarado por OpenAI para 2026 es mantener respuestas políticamente neutrales y permitir que el usuario explore argumentos, programas e ideas sin empujarlo deliberadamente hacia una opción electoral determinada.

Ante una formulación del tipo “qué votarías”, la salida natural no consiste en fabricar una preferencia personal. Puede comparar las opciones disponibles o explicar cuál encajaría mejor con determinadas prioridades, pero eso es bastante distinto de anunciar un voto. Analizar partidos no equivale a elegir uno.

La diferencia parece pequeña; no lo es. Decir que una formación obtiene mejor puntuación bajo cinco criterios fijados previamente puede ser un análisis. Afirmar que “ChatGPT votaría a este partido” convierte una herramienta estadística y lingüística en una especie de ciudadano electrónico con conciencia política. No existe tal ciudadano.

Gemini y Claude llegan al mismo problema por caminos distintos

Gemini sigue una lógica semejante cuando aborda cuestiones políticas divisivas: intenta mostrar perspectivas diferentes en lugar de presentarse como propietario de una ideología. En unas elecciones eso conduce inevitablemente al matiz. Puede explicar las diferencias entre propuestas y argumentos, pero la búsqueda de un “partido favorito” tropieza con la propia naturaleza del sistema.

Claude parte de una filosofía comparable. Anthropic ha trabajado específicamente en evaluaciones sobre sesgo político y en el tratamiento equilibrado de posiciones enfrentadas. Una máquina aconsejando serenamente que todo un país vote lo mismo sería, además de bastante inquietante, exactamente lo contrario de esa pretensión.

Otros asistentes centrados especialmente en búsquedas, como Perplexity, ponen buena parte del acento en localizar información sobre candidatos, propuestas y procesos electorales. Cambian las maneras, cambia la interfaz, pero permanece una idea: informar sobre una elección no es participar en ella.

Qué ocurre cuando se obliga a la máquina a elegir

Aquí empieza la zona realmente interesante. Aunque un asistente no diga espontáneamente “yo votaría a…”, sí puede recibir instrucciones que le exijan comparar partidos con una matriz concreta. Por ejemplo: vivienda accesible, crecimiento económico, reducción del déficit, inversión sanitaria y política climática. Cada propuesta recibe después una valoración y aparece un resultado.

A primera vista parece que la IA acaba de votar. En realidad, ha resuelto un problema de clasificación construido por quien escribió la petición. El matiz es fundamental.

Cambiar el peso de una sola variable puede alterar la clasificación entera. Dar una enorme importancia a la presión fiscal no produce necesariamente el mismo resultado que otorgársela al gasto social. Valorar por encima de todo una política migratoria restrictiva mueve la aguja hacia otro lugar. Introducir como criterio decisivo una mayor descentralización territorial vuelve a modificarla. Los valores que se introducen condicionan la respuesta.

Es una diferencia esencial para interpretar cualquier captura de pantalla que circule durante la campaña con titulares del tipo “la inteligencia artificial elige al ganador de las elecciones”. Sin conocer la pregunta exacta, los criterios utilizados, la fecha y el modelo, una respuesta aislada dice bastante poco.

Y aún falta otro detalle: estos sistemas generan lenguaje a partir de patrones, instrucciones, entrenamiento y, en determinados productos, información obtenida de internet. No existe dentro de ellos una urna diminuta con una convicción secreta esperando a ser descubierta.

El 29-N hace el experimento especialmente resbaladizo

Las elecciones generales están convocadas para el domingo 29 de noviembre de 2026. La campaña todavía tiene por delante semanas de propuestas, debates, movimientos de los partidos y cambios de estrategia que pueden modificar el escenario político antes de que se abran los colegios electorales.

La fotografía electoral, además, continúa moviéndose. PP, PSOE y Vox llegan al adelanto electoral mirando las encuestas con atención, mientras el espacio situado a la izquierda del PSOE vuelve a afrontar negociaciones y equilibrios internos. Las candidaturas y alianzas también forman parte de una campaña viva, no de una fotografía congelada.

Eso hace todavía menos serio preguntar a una IA por “su voto” como si todas las alternativas políticas fueran bloques inmóviles. Los programas, las prioridades y las propias campañas evolucionan. Una respuesta generada semanas antes de las elecciones puede encontrarse delante un escenario distinto poco después.

Un modelo que responde el 7 de octubre trabaja con el contexto disponible en ese momento y con la información a la que tenga acceso. Dentro de varias semanas puede encontrarse con debates, pactos o propuestas nuevas. La política cambia más rápido que una etiqueta electoral, y una respuesta aparentemente rotunda puede envejecer casi mientras se comparte.

La inteligencia artificial también puede heredar nuestros sesgos

Hay otro asunto menos divertido. Una inteligencia artificial puede estar diseñada para intentar ser neutral y, aun así, no convertirse mágicamente en una balanza perfecta. Neutralidad y ausencia absoluta de sesgo no son exactamente lo mismo.

Los modelos aprenden de cantidades gigantescas de textos y posteriormente son ajustados mediante instrucciones, evaluaciones y sistemas de seguridad. La selección de información, la forma de redactar una petición, la representación desigual de unas posiciones respecto de otras y hasta el orden de los argumentos pueden influir en una respuesta.

Las propias compañías tecnológicas conocen el problema. OpenAI evalúa específicamente el sesgo político de ChatGPT; Anthropic realiza pruebas sobre el tratamiento de posiciones políticas y Google ha desarrollado salvaguardas para sus herramientas en contextos electorales. El objetivo no consiste simplemente en colocar una etiqueta de “neutral” sobre la máquina y asunto resuelto.

Se trata más bien de reducir desviaciones sistemáticas y evitar que una herramienta utilizada por millones de personas se comporte como un mitin automático. Parece una obviedad. En campaña electoral, no siempre lo es.

Aquí conviene desconfiar de dos extremos. Ni cada respuesta incómoda demuestra que una IA esté “comprada” por una ideología ni su apariencia matemática garantiza una neutralidad celestial. Las máquinas trabajan con material humano. Y el material humano viene con historia, lenguaje, contradicciones y barro en los zapatos.

Una IA puede comparar partidos; votar es otra cosa

Utilizada con cuidado, la inteligencia artificial sí puede tener una función electoral interesante. Puede enfrentar propuestas sobre vivienda, fiscalidad, pensiones o energía; resumir programas extensos, detectar diferencias y presentar las consecuencias previsibles de determinadas medidas. Comparar propuestas sí entra en su terreno útil.

Ahí puede aportar bastante más que jugando a ser votante. Porque comparar no es decidir. Una persona puede considerar decisivo que baje su factura fiscal aunque otra prefiera pagar más impuestos a cambio de ampliar determinados servicios públicos. Ambas están haciendo una elección política, no resolviendo una ecuación con una única respuesta correcta.

Incluso el mismo dato admite prioridades distintas. Un déficit menor puede considerarse una señal de responsabilidad presupuestaria; un gasto superior, una inversión necesaria. Una regulación del alquiler puede verse como protección para el inquilino o como un desincentivo para aumentar la oferta. La IA puede explicar esas tensiones. No puede decretar qué valor debe importar más a todos los ciudadanos.

Y quizá sea mejor así. La utilidad de estos sistemas durante unas elecciones no reside en convertirlos en oráculos políticos, sino en utilizarlos como herramientas para ordenar información que, entre programas, declaraciones, debates y propaganda, suele llegar al ciudadano convertida en una montaña de papel digital.

El voto que parecía esconderse dentro del algoritmo

El experimento termina ofreciendo una respuesta diferente de la que prometía la pregunta inicial. ChatGPT, Gemini o Claude no tienen un partido esperando dentro del código. Cuando parecen inclinarse hacia una formación, conviene mirar antes qué criterios recibieron, qué información manejaron y de qué manera se formuló la petición.

Forzar a una inteligencia artificial a señalar una papeleta puede producir un nombre. También se puede obligar a un sistema a ordenar partidos según cualquier combinación de variables. Pero ese nombre no demuestra que la máquina sea conservadora, socialista, liberal, ecologista o nacionalista. Demuestra, sobre todo, cómo ha interpretado nuestras instrucciones.

A las puertas del 29-N, esa quizá sea la parte más reveladora del experimento. Pedimos a las máquinas que nos digan qué votarían y terminan devolviéndonos algo mucho más humano: nuestros propios criterios, prioridades y contradicciones. La urna, al menos de momento, sigue siendo cosa nuestra.