Un estudio ve sesgos y opacidad en los AI Overviews electorales de Google

Google lleva meses prometiendo que sus AI Overviews son neutrales y objetivos. Un estudio de AlgorithmWatch, grupo alemán de defensa de derechos digitales, sugiere que cuando se trata de elecciones, no siempre lo parecen.

La organización usó una API de investigación de Google, a la que accedió al amparo del artículo 40(12) de la Ley de Servicios Digitales europea, para lanzar 4.480 búsquedas relacionadas con las elecciones estatales de 2026 en Sajonia-Anhalt, Mecklemburgo-Pomerania Occidental y la Cámara de Diputados de Berlín. Después analizó qué AI Overviews aparecían, con qué fuentes y cómo describían a los candidatos.

Aparecen cuando quieren

Los resúmenes generados por IA no salen siempre. Ante preguntas electorales, aparecieron en el 39,1% de los casos, frente al 65,3% en consultas no políticas. Pero Google no explica qué criterios usa para decidir cuándo mostrarlos. Y los patrones son raros: las preguntas sobre encuestas casi nunca activaban un resumen, mientras que las de partidos o políticos concretos lo hacían en el 40-50% de las veces. Las consultas sobre la ultraderechista AfD generaban menos resúmenes (24%) que las de otros partidos (45-58%).

Un portavoz de Google dijo a AlgorithmWatch que los resúmenes no se muestran para cada búsqueda y que solo aparecen cuando la compañía cree que aportan "alto valor añadido". Qué significa eso exactamente, no lo aclaró.

Pocas fuentes, y las mismas

Otra de las conclusiones: la variedad de fuentes es limitada. Casi la mitad de los enlaces citados venían de solo diez dominios. El más citado era YouTube, propiedad de Google, lo que a juicio de la organización sugiere un favoritismo hacia sus propios servicios. Google lo niega.

Entre los medios, dominaban las cadenas públicas alemanas (NDR, rbb, MDR, ARD) y Zeit Online. Seis medios concentraban el 75% de los enlaces de prensa. Junto a Wikipedia y sitios gubernamentales, aparecían también páginas de partidos, sin ninguna etiqueta que las distinguiera de fuentes neutrales.

Adjetivos que toman partido

El lenguaje de los resúmenes tampoco era neutral. Los candidatos se describían con adjetivos vagos pero positivos como "pragmático", "cercano a los ciudadanos" o "estable", que coincidían con la autodescripción de los propios partidos. En una muestra sobre Sajonia-Anhalt, el 81,5% de los resúmenes sobre la CDU eran claramente positivos, frente al 50% para el SPD, el 10,7% para los Verdes y el 0% para la AfD.

La descripción de un mismo político podía cambiar según la consulta: a Ulrich Siegmund, candidato de la AfD, se le presentaba a veces como representante del ala ultraderechista y nacionalconservadora, otras como radical de extrema derecha, y otras simplemente como populista de derechas. AlgorithmWatch no encontró ningún patrón detrás de estas etiquetas contradictorias.

A diferencia de estudios anteriores, los errores factuales claros fueron raros. La organización atribuye el tono halagador a la tendencia de los modelos de lenguaje a la adulación y pide requisitos de transparencia y reglas de responsabilidad claras.

Queda por ver si Google responde a estas críticas con cambios concretos, o si seguirá defendiendo que sus herramientas de IA son imparciales mientras los datos dicen otra cosa.