Cali, abril 25 de 2026. Actualizado: viernes, abril 24, 2026 22:05
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Por: Rosa María Agudelo Ayerbe – directora del Diario Occidente, especialista en inteligencia artificial
Las inteligencias artificiales no solo escriben textos o generan imágenes; también investigan.
Pero, ¿qué tan distintas pueden ser sus conclusiones cuando se les pide analizar un mismo tema? Para comprobarlo, sometí a tres modelos —Perplexity, GPT (con su módulo de Deep Research) y Gemini (también en versión Deep Research)— al mismo reto: evaluar los avances y retrocesos de Colombia entre 2019 y 2025, con especial atención al gobierno de Gustavo Petro y en comparación con administraciones anteriores.
Cómo hacemos la pregunta de investigación es clave, y la inteligencia artificial nos ayuda a estructurarla mejor.
El resultado no fue un informe único, sino tres versiones diferentes, cada una marcada por sesgos, estilos y prioridades propias. Luego, a partir de un prompt mejorado, se integró un consolidado que mostró el potencial de combinar lo mejor de todos.
La primera instrucción parecía clara:
“Quiero que realices un análisis equilibrado y sin sesgos ideológicos sobre los avances y retrocesos históricos de Colombia en el período 2019–2025, poniendo especial atención al gobierno de Gustavo Petro pero comparándolo con la evolución de gobiernos anteriores.
1. Fuentes y rigor: Usa cifras de organismos oficiales (ministerios, Banco Central, DANE, BanRep). Consulta informes de organismos multilaterales (CEPAL, FMI, Banco Mundial, OCDE, ONU). Incluye análisis de centros de investigación reconocidos y medios internacionales de prestigio. Aclara las fuentes en cada dato citado.
2. Estructura del análisis: Presenta los avances (logros) y retrocesos (fracasos o estancamientos) en cada dimensión: pobreza y desigualdad, educación, salud, economía, seguridad y conflicto armado, relaciones internacionales, institucionalidad y gobernabilidad.
3. Resultados esperados: Presenta avances y retrocesos de largo plazo, no solo del gobierno actual. Incluye tablas comparativas (área / avance / retroceso / dato histórico / fuente). Explica implicaciones para el futuro inmediato. Lenguaje claro, técnico, sin juicios ideológicos.”
Sin embargo, esa versión dejaba cabos sueltos: dependía en exceso de fuentes oficiales, no pedía contraste entre interpretaciones distintas y cargaba demasiado el foco en Petro.
El riesgo: obtener visiones parciales, aunque se pidiera “neutralidad”.
Se le pidió a GPT que analizara, cruzara y generara un nuevo informe a partir de ellos, lo cual permitió construir un consolidado más amplio.
Debido a las deficiencias del consolidado anterior se cambió la metodología: se le fue cargando cada investigación de manera individual, con la instrucción de que cada nueva versión fuera enriqueciendo la anterior.
• Ventaja: procesa y mejora cada documento, va incorporando los elementos nuevos y se organiza en ocho ejes (economía, pobreza, educación, salud, seguridad, institucionalidad, relaciones internacionales, factores externos).
• Sesgo: leve tendencia estructural-crítica, con énfasis en desigualdad y gobernanza, aunque disminuye los sesgos porque incorpora nuevas visiones en cada versión.
• Calificación: 39/40.Informe con prompt mejorado (2000–2025).
• Ventaja: la versión más sólida; integra cuatro gobiernos, diversifica fuentes y presenta tablas comparativas.
• Sesgo: mínimo; al ampliar tanto el periodo, diluye un poco el foco en Petro.
• Calificación: 40/40.
El principal ajuste al prompt consistió en mejorarlo para abarcar un periodo más amplio (2000–2025) con énfasis en el gobierno Petro, pero siempre comparándolo con Uribe, Santos y Duque.
Se incluyeron fuentes oficiales, multilaterales y nacionales independientes, se exigió contraste de interpretaciones, organización en avances y retrocesos por dimensión y la presentación de tablas comparativas. Este ajuste permitió mayor equilibrio y rigor, reduciendo sesgos ideológicos.
El experimento deja claro que ningún modelo es completamente neutral:
La neutralidad absoluta no existe; lo que sí es posible es detectar los sesgos, contrastarlos y equilibrarlos.
El ejercicio también demostró que el camino no está en escoger un modelo, sino en integrar lo mejor de cada uno:
Conclusión
La lección es clara: la inteligencia artificial es una aliada poderosa para la investigación, pero también un espejo de sus propios límites.
Es fundamental verificar los datos: estos modelos dan la fuente, y un cruce de investigaciones aumenta la precisión y la confiabilidad.
La IA no es para hacer las cosas más rápido sino mejor. En este proceso invertí tres horas en investigación, lectura y cruce.
El valor no está solo en la máquina, sino en la capacidad humana de formular prompts claros, detectar sesgos y cruzar miradas.
Quizás el futuro de la investigación no sea preguntar a una sola IA, sino aprender a dialogar con varias y hacer de esa pluralidad un insumo para la verdad.
Fin de los artículos
Una publicación diaria del Nuevo Diario Occidente S.A. Fundado el 19 de noviembre de 1961
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