Un estudio de la empresa analizó más de 310.000 conversaciones y concluyó que el asistente de inteligencia artificial adapta el tono y los valores que expresa dependiendo de la lengua utilizada, aunque mantiene la misma calidad en la información.
Estados Unidos. Anthropic dio a conocer una investigación que confirma que Claude, su modelo de inteligencia artificial, no responde exactamente igual en todos los idiomas. Según el informe, las diferencias no afectan el conocimiento que ofrece el sistema, sino la forma en que comunica sus respuestas, con variaciones en el tono, el nivel de cautela, la empatía y el estilo de interacción.
Para llegar a esa conclusión, el equipo analizó alrededor de 310.000 conversaciones anónimas mantenidas con Claude en 20 idiomas durante dos semanas de mayo de 2026. El estudio se centró en consultas subjetivas, es decir, aquellas en las que el modelo debía emitir opiniones, recomendaciones o juicios, y permitió identificar más de 3.300 principios y preferencias reflejados en las respuestas del asistente.
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Los investigadores clasificaron esos comportamientos en cuatro ejes: calidez frente a rigor, deferencia frente a cautela, profundidad frente a brevedad y franqueza frente a orientación a la ejecución. También detectaron diferencias entre las versiones del modelo. Mientras Claude Sonnet 4.6 suele responder con un tono más cercano y comprensivo, Claude Opus 4.7 adopta un estilo más directo al señalar riesgos o limitaciones.
El informe también encontró variaciones asociadas al idioma. Claude tiende a ser más cálido en hindi, más crítico en ruso, más cauteloso en inglés, más breve en árabe, más franco en neerlandés y más orientado a la acción en indonesio. En español, en cambio, el comportamiento se mantiene muy próximo al promedio general, equilibrando empatía, análisis y practicidad sin sobresalir en una característica específica.
Anthropic aclaró que estas diferencias no significan que un idioma produzca respuestas mejores o peores. La empresa considera que las variaciones podrían estar relacionadas con la cantidad y el tipo de datos disponibles para entrenar el modelo en cada lengua. A partir de estos resultados, sostiene que comprender cómo influyen el idioma y la versión del sistema será clave para desarrollar inteligencias artificiales más consistentes, transparentes e inclusivas.
Con información de WIRED.
