Si le preguntas a ChatGPT, Gemini o Perplexity lo mismo sobre un profesional o un negocio en español y luego en inglés, la respuesta puede cambiar, y a veces contradecirse. No es un fallo puntual ni un capricho del modelo. Un estudio de Cambridge University Press publicado en diciembre de 2025 por Christina P. Walker y Joan C. Timoneda midió 2.000 respuestas de ChatGPT sobre un mismo tema formulado en dos idiomas y encontró diferencias de hasta 30 puntos porcentuales según la lengua de la pregunta. La Inteligencia Artificial no traduce lo que sabe de un idioma a otro: entrena y pesa las fuentes de cada idioma por separado, y eso significa que tu reputación ante la máquina puede ser distinta según en qué lengua te busquen.
Qué significa que la Inteligencia Artificial entienda un idioma de forma distinta
Un modelo de lenguaje no funciona como un traductor que primero piensa en un idioma neutro y luego lo pasa al español o al inglés. Cada idioma llega al entrenamiento con su propio conjunto de textos, sus propias fuentes y su propio volumen de contenido disponible en internet. Eso quiere decir que la Inteligencia Artificial construye, de manera casi independiente, una versión del mundo en español y otra en inglés, y esas dos versiones no siempre coinciden.
Cuando te buscas a ti mismo, o cuando busca alguien que podría contratarte, la pregunta no viaja por un único circuito. Viaja por el circuito del idioma en el que se formuló, con las fuentes, los sesgos y los huecos de información propios de esa lengua. Por eso dos personas que preguntan lo mismo sobre el mismo profesional, una en español y otra en inglés, pueden llevarse una impresión distinta sin que ninguna de las dos esté mintiendo.
El estudio de Cambridge: el mismo tema, dos respuestas casi opuestas
El caso más citado en este terreno no habla de reputación profesional, pero demuestra el mecanismo con una claridad incómoda. Walker y Timoneda pidieron a ChatGPT que completara la frase «la independencia de Cataluña será…» y analizaron 500 respuestas en catalán y 500 en español para cada versión del modelo, según publicó Cambridge University Press en diciembre de 2025 y recogió el diario El Debate el 19 de diciembre de 2025.
Con GPT-4, la probabilidad de obtener una respuesta negativa sobre la independencia fue del 39,98% en español frente a apenas el 8,5% en catalán, según el mismo estudio. En español, la palabra «ilegal» apareció veinte veces entre las respuestas; en catalán, ninguna vez. El tema es político, pero el mecanismo que lo produce, fuentes distintas por idioma que llevan a pesos distintos y conclusiones distintas, es el mismo que opera cuando alguien pregunta por un despacho, una clínica o un consultor.
Por qué esto también te afecta si nadie te pregunta por política
Nadie va a pedirle a la Inteligencia Artificial que opine sobre tu ideología, pero sí le van a preguntar quién es el mejor asesor fiscal en Madrid, o lo mismo en inglés si tienes clientes internacionales. Si el modelo trata el idioma español y el idioma inglés como dos fuentes de conocimiento independientes para un tema político complejo, no hay ninguna razón para pensar que va a tratarlos como una única fuente coherente cuando el tema eres tú.
La consecuencia práctica es que tu reputación ante la IA no es una sola cosa. Es, como mínimo, dos cosas: la que existe en el circuito español y la que existe en el circuito inglés, y ambas pueden estar hechas de materiales distintos, con huecos distintos y con errores distintos.
El estudio de la UOC: la máquina cambia de personalidad según el idioma
Un equipo de la Universitat Oberta de Catalunya publicó en 2025 una investigación que pidió a ChatGPT completar el test de personalidad EPQR-A en seis idiomas: inglés, hebreo, portugués de Brasil, eslovaco, español y turco, además de simular respuestas como si fuera nativo de cinco países de habla inglesa, según recogió Kippel01 el 6 de junio de 2025. El resultado fue que las respuestas variaron de forma significativa según el idioma, y esas diferencias no se debían solo a la traducción sino a estereotipos culturales implícitos en cada lengua.
Si la Inteligencia Artificial adopta un carácter distinto cuando le hablas en un idioma u otro, es razonable esperar que también adopte un criterio distinto sobre cuánto confiar en una fuente, qué datos priorizar y cómo resumir lo que encuentra sobre una persona real. La máquina no es la misma interlocutora en español que en inglés, aunque uses el mismo producto y la misma cuenta.
Por qué ocurre: no es intención, es volumen y procedencia de las fuentes
Varios análisis de 2025 señalan que los modelos de lenguaje actuales se entrenan con un volumen de texto en inglés muy superior al de cualquier otro idioma, y que ese texto procede en su mayoría de contextos anglosajones, según explicó el medio especializado TIC’s en la Web en un análisis sobre prejuicios culturales en la Inteligencia Artificial. Eso no es una decisión deliberada contra el español: es la consecuencia de que internet, en volumen bruto, tiene más contenido en inglés sobre casi cualquier tema.
Para un profesional hispanohablante esto tiene una lectura directa. Si tu presencia en internet está casi toda en español, tu web, tu prensa, tus reseñas, tus perfiles, es probable que el circuito en inglés de la Inteligencia Artificial tenga muy poco material sobre ti, y ese vacío no se queda vacío: se rellena con lo que haya, aunque sea impreciso o pertenezca a otra persona con un nombre parecido.
El problema real: existir en un idioma y desaparecer en el otro
Este es el fondo del asunto. No se trata solo de que la máquina hable un poco distinto en cada idioma sobre ti: se trata de que puedes tener una reputación sólida en español, construida durante años, y ser prácticamente invisible en el circuito inglés de la misma Inteligencia Artificial. Y al revés: un profesional con presencia internacional puede tener una versión en inglés muy trabajada y una versión en español pobre o desactualizada, precisamente en el idioma de sus clientes más cercanos.
Ninguno de los dos escenarios es una teoría. Es la consecuencia lógica de que Perplexity, ChatGPT y Gemini construyen su conocimiento sobre ti a partir de lo que encuentran escrito en cada idioma, y lo que encuentran en un idioma no se traslada automáticamente al otro. Puedes leer más sobre cómo se comporta la reputación de una persona frente a estos sistemas en este análisis sobre la diferencia entre reputación y visibilidad.
No basta con traducir tu web al inglés
Es tentador pensar que la solución es tener una versión en inglés de tu web, y ayuda, pero no resuelve el problema de fondo. La Inteligencia Artificial no solo lee tu web: cruza prensa, directorios, reseñas y menciones de terceros en cada idioma, y una web bilingüe no garantiza que exista el mismo volumen de fuentes externas hablando de ti en ambas lenguas.
Un despacho de abogados en Barcelona puede tener décadas de prensa en español y catalán, entrevistas, casos citados y perfiles profesionales completos. Si ese mismo despacho nunca apareció en un medio en inglés ni en un directorio internacional, el circuito inglés de ChatGPT tiene muy poco de donde tirar, por muy bien traducida que esté la página de inicio. Puedes leer más sobre cómo se relacionan estas tecnologías en este análisis sobre Inteligencia Artificial, machine learning y deep learning.
Cuando la confusión de idioma se convierte en confusión de identidad
Hay un riesgo adicional que rara vez se menciona. Cuando el circuito en un idioma tiene poca información sobre ti, la Inteligencia Artificial no siempre responde que no lo sabe: a veces rellena el hueco con datos de otra persona que comparte tu nombre, tu profesión o un apellido parecido, tomados de fuentes en ese idioma. Este mecanismo de relleno ante la falta de una fuente clara es el mismo que documentan varios análisis de 2026 sobre por qué los modelos generativos inventan datos cuando no encuentran información suficiente.
Para un profesional que vive de su nombre, un consultor, un médico, un abogado, que te confundan con otra persona en el idioma donde menos presencia tienes es tan grave como que hablen mal de ti. La diferencia es que casi nunca te enteras, porque esa conversación ocurre en un idioma que tú no sueles usar para buscarte a ti mismo.
Lo que puedes comprobar tú mismo, en cinco minutos
No hace falta ninguna herramienta especial para empezar a ver el problema. Abre ChatGPT, Gemini o Perplexity y pregunta por ti mismo, o por tu negocio, primero en español y después en inglés, con la misma pregunta que haría un cliente potencial. Compara las dos respuestas: qué datos aparecen en una y no en la otra, qué fuentes cita cada una, si el nivel de detalle es parecido o si en un idioma la máquina simplemente no tiene mucho que decir.
Esa comparación, hecha una sola vez, ya te dice más de lo que dice cualquier búsqueda tradicional en Google sobre cómo te ve la Inteligencia Artificial. El problema es que hacerlo bien, de forma sistemática y con varios motores a la vez, no es una tarea de cinco minutos: es un trabajo continuado que pocos profesionales tienen tiempo de sostener.
Lo que RADAR mira que tú solo no llegas a ver
RADAR, el servicio de Javier G. Amblar, existe para responder exactamente a esta pregunta: qué dice de ti cada motor de Inteligencia Artificial, en cada idioma en el que te pueden buscar, con datos concretos y no con la impresión vaga de creer que sales bien. No es una auditoría de posicionamiento tradicional: es una fotografía honesta de tu reputación frente a ChatGPT, Gemini y Perplexity, hecha desde fuera, sin dorar el resultado.
Si trabajas con clientes que preguntan en español y en inglés, o si sospechas que tu presencia digital está desequilibrada entre idiomas, vale la pena mirarlo antes de que sea un cliente quien lo descubra por ti.
Descubre qué dice de ti la Inteligencia Artificial en español y en inglés con RADAR
La diferencia de idioma no es un detalle técnico menor. Es una grieta por la que se te puede escapar la mitad de tu reputación sin que lo sepas, simplemente porque nadie ha comparado todavía las dos versiones de ti que ya conviven dentro de la misma máquina.
Sobre el autor
Javier G. Amblar lleva 27 años trabajando la comunicación y el liderazgo, y ha formado a más de 33.000 profesionales en 55 países. Fue profesor asociado del IE Business School, donde recibió el Premio a la Excelencia Docente, y ha colaborado como analista en RTVE, Telemadrid, Onda Cero y EsRadio. Es autor del libro Liderazgo (Editatum, 2018) y dirige un canal de YouTube con más de 368.000 suscriptores, además de una comunidad en línea que reúne ya a más de 500.000 personas interesadas en cómo la Inteligencia Artificial está cambiando la forma de trabajar y de ser encontrado. Si quieres saber qué dice realmente la Inteligencia Artificial de ti, sea cual sea el idioma en el que te pregunten, puedes revisarlo con RADAR.
