Cómo responden a la misma pregunta de examen ChatGpT, Gemini y Claude,
las tres IA más usadas del mundo
Probemos algo sencillo. Demos a ChatGPT, Gemini y Claude la
misma pregunta de un examen real de universidad y pidámosles que respondan en
español, con el mismo tono y la misma extensión. ¿Qué esperaríamos?
Lo normal sería pensar que responderán de forma parecida. Al fin y al cabo,
las tres producen textos fluidos, ordenados y aparentemente correctos. Pero la
pregunta interesante no es solo si escriben bien. Es otra: ¿construyen igual
las frases? ¿Organizan igual las ideas? ¿Usan los mismos patrones
gramaticales? ¿Nos ayudan a pensar o nos empujan, sin notarlo, hacia una forma
concreta de escribir?
La respuesta, según una investigación comparativa desarrollada por el Grupo de
Investigación RADTE, de la UNED, es que no. ChatGPT, Gemini y
Claude pueden parecerse en la superficie, pero difieren en cómo
organizan el discurso. Y esto es importante.
Organizar una idea
Cuando leemos un texto generado por inteligencia artificial solemos fijarnos
en si
suena bien. Pero para entender qué hace cada modelo con esa misma pregunta hay que
mirar otra cosa:
cómo organiza una misma idea.
En nuestra investigación, hicimos una comparación controlada muy sencilla.
Analizamos 90 textos académicos en español, 30 de ChatGPT, 30 de Gemini y 30
de Claude. Para que la comparación fuera justa, los tres trabajaron con el
mismo prompt (el comando o petición que se realiza a la
herramienta), el mismo texto de partida, el mismo registro y sesiones
independientes.
En este sentido, una de las tareas fue responder una pregunta real de un
examen de cuarto curso del Grado en Pedagogía de la UNED, a partir del mismo
material que habían utilizado los estudiantes. La pregunta abordaba qué es y
cuáles son las funciones de la dirección de los centros educativos, una
pregunta pertinente para los estudiantes de Pedagogía. Aunque las tres
respuestas parecían correctas a primera vista, no organizaban igual la
explicación. Veamos el ejemplo:
1. ChatGPT: suma acciones, con frecuencia en tríos
Respuesta a la pregunta de examen: “La dirección del centro
coordina equipos, organiza recursos y supervisa acuerdos
para mantener la actividad diaria, atender incidencias y sostener una línea
común de trabajo”.
Aquí domina la coordinación: varios verbos en serie, enlazados por
“y”, con avance por acumulación.
2. Gemini: ordena y delimita mejor el concepto
Respuesta a la pregunta de examen: “La dirección del centro, entendida como la
función que articula la gestión pedagógica con la organización
institucional, permite distribuir responsabilidades y sostener un proyecto
compartido que dé coherencia a las decisiones”.
Aquí la diferencia se nota en la especificación: “que articula” y “que dé coherencia” no solo añaden información, sino que delimitan mejor el
concepto.
3. Claude: matiza, contrasta y condiciona
“La dirección del centro resulta eficaz cuando coordina al profesorado,
pero también cuando crea condiciones para que los equipos revisen sus
decisiones y ajusten la respuesta educativa a cada contexto”.
Aquí manda el matiz: “cuando” y “pero también cuando” introducen una
escritura más argumentativa y orientada al encaje entre ideas.
Lo que se analizó fue la salida directa de cada sistema.
Para entenderlo no hace falta imaginar una máquina “pensando”. Basta con leer
el texto como una redacción en clase.
Hay quien suma ideas, quien explica causas y quien llena la frase de
matices.
Ninguna opción es mejor por sí sola, pero todas cambian la manera de explicar
y argumentar.
Con la IA ocurre lo mismo: no importa solo qué dice, sino cómo lo dice.
Eso explica algo que ya vemos en el aula. Dos respuestas pueden ser correctas
y, sin embargo, empujar a formas distintas de pensar. ChatGPT tiende a sumar.
Gemini precisa más. Claude argumenta más. No solo cambian las palabras: cambia
la construcción del razonamiento. Por eso es fundamental preguntarse qué forma
de responder nos está proporcionando y cuáles son sus claves interpretativas.
Y eso tiene consecuencias. Si un estudiante trabaja siempre con el mismo
modelo, o con el mismo prompt, puede acabar delegando su forma de ordenar e
interpretar el mundo en patrones de escritura enlatados y con escaso juicio
crítico.
Enseñar los patrones de la IA
Por eso, enseñar a utilizar IA no debería limitarse a pedirle cosas. También
habría que enseñar a leer sus patrones: cómo empiezan, qué conectores repiten,
cómo justifican y qué palabras usan para concluir. Se trata de que el alumnado
actual aprenda a ver que la
escritura artificial no es neutra
y puede acabar imponiendo un
modelo de pensamiento.
La intervención educativa tiene que ser
didáctica, no policial. Si enseñamos a reconocer estos patrones, también enseñamos a leer y
escribir con más criterio. El estudio identificó correctamente el modelo
generador en el 91.1 % de los casos, aunque eso no significa que exista una
huella infalible. Significa algo más útil: estas herramientas no son neutrales
cuando escriben. Ordenan el discurso de una manera determinada.
La pregunta no es si escriben bien, sino cómo escriben y qué puede pasar si
dejamos que esos patrones escriban por nosotros.
No podemos depositar nuestro discurso en el algoritmo sin el suficiente
conocimiento para criticarlo, enjuiciarlo y modificarlo.
ENLACES:
Inteligencia artificial, en The Conversation en español
TAMARA GONZÁLEZ del blog de RTVE
IA sin prejuicios: ¿es posible
una inteligencia artificial libre de sesgos? (Advertencia: este artículo fue
publicado por el Instituto RTVE (RTVE) el 24 de septiembre de 2025, por lo
que existe la posibilidad de que muchas de sus aserciones ya no sean
relevantes)
NATIONAL GEOGRAPHIC
¿Quién inventó la inteligencia artificial?, National Geographic
¿Qué es la inteligencia artificial?, 2023, National Geographic
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