Cuando interactuamos con un asistente de inteligencia artificial, solemos pensar que obtendremos la misma respuesta sin importar el idioma en que hagamos la pregunta. Sin embargo, una nueva investigación de Anthropic demuestra que esto no siempre ocurre.

La compañía descubrió que Claude, su modelo de inteligencia artificial, puede variar ligeramente el tono, el estilo de comunicación e incluso los valores que transmite dependiendo del idioma utilizado por el usuario y de la versión del modelo empleada. Aunque el conocimiento del sistema no cambia, sí lo hace la forma en que presenta sus respuestas.

Para empresas que utilizan inteligencia artificial en atención al cliente, soporte, automatización o toma de decisiones, este hallazgo pone sobre la mesa un aspecto cada vez más importante: la IA no solo debe ser precisa, sino también consistente en su comunicación.

Este artículo adapta información publicada originalmente por WIRED y por un informe técnico de Anthropic, complementándola con el análisis de Lixie Studio sobre inteligencia artificial aplicada a los negocios.

¿Qué descubrió Anthropic sobre Claude?

Con el objetivo de comprender cómo se comporta Claude en distintos contextos culturales y lingüísticos, Anthropic realizó un estudio basado en cerca de 310.000 conversaciones reales y anónimas, desarrolladas durante dos semanas de mayo de 2026 en 20 idiomas, entre ellos el español.

Según explica la compañía, el análisis se centró únicamente en preguntas subjetivas: aquellas en las que no existe una única respuesta correcta y donde el modelo debe ofrecer recomendaciones, emitir opiniones o realizar juicios de valor.

A partir de estas conversaciones, los investigadores identificaron más de 3.300 principios, preferencias y valores que Claude refleja al construir sus respuestas.

¿Cómo cambia la personalidad de la IA según el idioma?

Para analizar estos comportamientos, Anthropic agrupó los distintos estilos de respuesta en cuatro dimensiones principales:

• Calidez vs. rigor.
• Deferencia vs. cautela.
• Profundidad vs. brevedad.
• Franqueza vs. orientación a la ejecución.

Esta clasificación permitió medir cómo cambia el estilo comunicativo del modelo según el idioma y la versión utilizada.

El estudio encontró variaciones moderadas pero consistentes. Por ejemplo:

• En hindi, Claude suele responder con mayor calidez y ánimo.
• En ruso, adopta un tono más crítico y analítico.
• En inglés, ofrece respuestas más detalladas y cautelosas.
• En árabe, tiende a ser más breve y deferente.
• En neerlandés, muestra una comunicación más directa.
• En indonesio, privilegia las respuestas orientadas a la acción.

¿Qué ocurre cuando usamos Claude en español?

Una de las conclusiones más interesantes para los usuarios hispanohablantes es que el español se sitúa muy cerca del promedio general.

Según el informe de Anthropic, Claude no presenta una inclinación marcada hacia un estilo específico cuando responde en español.

En la práctica, esto significa que sus respuestas suelen mantener un equilibrio entre:

• Empatía.
• Análisis.
• Prudencia.
• Orientación práctica.

Este comportamiento favorece conversaciones más neutrales y consistentes, especialmente en aplicaciones empresariales donde el tono de comunicación resulta tan importante como la información proporcionada.

El idioma cambia el estilo, no el conocimiento

Uno de los aspectos que Anthropic enfatiza es que el idioma no modifica el conocimiento del modelo, sino únicamente la forma en que comunica la información.

Como ejemplo, la empresa plantea el caso de dos personas que solicitan comentarios sobre un mismo plan de negocios, una en ruso y otra en hindi.

Aunque ambas reciben una evaluación basada en el mismo contenido, podrían percibir impresiones diferentes debido al tono empleado por Claude: más alentador en un idioma y más crítico en otro.

En otras palabras, la diferencia no está en la respuesta, sino en la manera de presentarla.

¿Por qué ocurre este fenómeno?

La respuesta todavía no es definitiva.

Anthropic reconoce que aún investiga el origen exacto de estas diferencias, aunque plantea varias hipótesis.

Una de ellas es que los datos de entrenamiento no están distribuidos de manera uniforme entre todos los idiomas.

Algunas lenguas cuentan con una cantidad mucho mayor de información disponible para entrenar los modelos de IA, mientras que otras poseen conjuntos de datos más limitados.

Además, la naturaleza del contenido también cambia.

Por ejemplo, ciertos idiomas pueden contener una mayor proporción de textos académicos o profesionales, mientras que otros incluyen más conversaciones informales o contenido de redes sociales.

Estas diferencias podrían influir en el estilo comunicativo que el modelo aprende durante su entrenamiento.

¿Por qué este hallazgo es importante para las empresas?

Cada vez más organizaciones utilizan inteligencia artificial para interactuar con clientes en varios idiomas.

Asistentes virtuales, chatbots, agentes inteligentes y sistemas de atención automatizada deben ofrecer una experiencia coherente, independientemente del idioma del usuario.

Comprender que la IA puede modificar ligeramente su tono ayuda a las empresas a:

• Diseñar experiencias de usuario más consistentes.
• Reducir diferencias involuntarias entre mercados.
• Mejorar la calidad del servicio multilingüe.
• Evaluar con mayor precisión el comportamiento de sus asistentes virtuales.
• Fortalecer la confianza de clientes y colaboradores.

El futuro de la IA también depende de la transparencia

Anthropic considera que este tipo de investigaciones permitirá desarrollar sistemas de inteligencia artificial más inclusivos, transparentes y equitativos.

Poder medir cómo cambian los valores y el estilo de comunicación representa un paso importante para detectar sesgos, comprender mejor el comportamiento de los modelos y ofrecer experiencias más homogéneas para usuarios de diferentes idiomas.

En Lixie Studio creemos que estos avances también benefician al entorno empresarial. La integración de inteligencia artificial con plataformas como Odoo no solo debe enfocarse en automatizar procesos, sino también en garantizar respuestas coherentes, seguras y alineadas con la identidad de cada organización.

A medida que la IA evoluciona, comprender cómo se comunica será tan importante como conocer todo lo que es capaz de hacer.