Lenguaje y estereotipos edadistas en sistemas de IA generativa conversacional en lengua española

Resumen

Este artículo analiza el edadismo lingüístico en español en sistemas de Inteligencia Artificial Generativa (IAG), explorando cómo estas tecnologías reproducen o cuestionan prácticas discriminatorias hacia las personas mayores en el discurso. El estudio se realizó sobre seis modelos de IAG conversacional (ChatGPT, YouChat, Copilot, Perplexity, Gemini y DeepSeek). La investigación se estructuró en tres fases. En la primera, se aplicó a cada modelo una escala tipo Likert con 48 enunciados para evaluar cuantitativamente el lenguaje discriminatorio internalizado por cada sistema. En la segunda fase, se solicitó a las IAG la generación de textos sobre diez dimensiones relacionadas con las personas mayores para identificar patrones discursivos y estereotipos prototípicos positivos y negativos. Por último, se llevó a cabo un análisis de contenido para identificar patrones léxicos y estructurales en los textos producidos. Los resultados indican que DeepSeek y ChatGPT fueron los modelos más eficaces en identificar expresiones edadistas, mientras que Copilot mostró menores niveles de detección, si bien se identificaron dificultades comunes para detectar el edadismo positivo. A nivel discursivo, todos los modelos reprodujeron estereotipos edadistas, aunque Gemini y DeepSeek ofrecieron representaciones más equilibradas y positivas de la vejez; por último, se detectó que las estructuras sintácticas y la significación estadística del lenguaje producido por las IAG representan a las personas mayores como sujetos pasivos y dependientes. Estos hallazgos sugieren que las IAG perpetúan patrones edadistas discriminatorios, por lo que se hace necesario su revisión para que actúen como herramientas eficaces en la promoción del lenguaje inclusivo en español.