La inteligencia artificial aprende de los prejuicios humanos y los reproduce a gran escala. Los estudios más recientes revelan que los sistemas de IA discriminan por edad, una forma de sesgo que apenas empieza a ser investigada, y que ya afecta el acceso al empleo, la salud y la participación digital de las personas mayores
Cuando un chatbot recibe la instrucción de describir la personalidad de una persona de 70 años, rara vez la presenta como alguien proactiva o con iniciativa. La máquina no tiene edad, pero sí prejuicios. La describe como cálida, sabia, benevolente. También menos competente y eficiente, poco capaz de opinar con firmeza. No es un fallo aislado. Se trata de un patrón que se repite una y otra vez en los modelos de inteligencia artificial (IA) más avanzados del mundo y ya tiene un nombre: ageísmo.
Un equipo de la Universidad KAIST, en Corea del Sur, acaba de publicar un estudio, en la revista The Gerontologist, que cuantifica, por vez primera, este sesgo en el modelo GPT-4o de OpenAI. Los investigadores, liderados por la profesora Moon Choi, usaron una instrucción neutral: describir la personalidad de alguien de una edad determinada, desde los diez hasta los 90 años. Recogieron 900 respuestas del modelo y las analizaron con una herramienta de sicología social que mide dos dimensiones: la calidez y la competencia.
El resultado: Las personas de 60 años o más obtenían puntuaciones altas en calidez, mientras sus niveles de competencia aparecían por debajo de los de los grupos más jóvenes. Y algo más revelador: las expresiones que indican asertividad positiva, ese rasgo que muestra a alguien con capacidad de tomar la palabra y defender sus ideas, aparecían cada vez con menos frecuencia a medida que aumentaba la edad.
Los expertos señalaron que este tipo de representación, aunque use un lenguaje aparentemente positivo, puede reforzar los estereotipos sociales sobre las personas mayores y, lo que es peor, disuadirlas de participar en el entorno digital. La profesora Choi lo resumió así: el sesgo de la IA no es un problema tecnológico, se trata de un problema social.
Esta conclusión no se limita a un solo modelo de IA ni a un solo país. En abril de este año, un estudio internacional, con participación de la Universitat Oberta de Catalunya, analizó cinco de los chatbots más populares: ChatGPT, Jasper, Gemini, Copilot y Perplexity. Los investigadores mantuvieron conversaciones con ellos como si fueran interlocutores humanos y descubrieron algo sorprendente: han aprendido a evitar el sexismo, pero no a evitar el ageísmo. Con este término, que viene del inglés ageism, y en castellano podría ser también edadismo, la científica Mireia Fernández-Ardèvol explicó que la IA generativa parece haber sido entrenada para ser sensible a los estereotipos de género, pero la discriminación por edad sigue siendo un punto ciego.
El origen de estos sesgos está en los datos con los que se entrena la inteligencia artificial. Un estudio presentado en junio último, en la conferencia ICLR, celebrada en Brasil, analizó el conjunto de datos LAION-5B, uno de los más utilizados para entrenar modelos de generación de imágenes. El equipo de Iris Dominguez-Catena encontró que este conjunto de datos, que contiene miles de millones de pares de imagen y texto, sobrerrepresenta a adultos jóvenes de entre 20 y 39 años, a personas blancas y a hombres. En cambio, infrarrepresenta a grupos raciales minoritarios y a mujeres de mediana edad o mayores. Los autores advirtieron que estos desequilibrios demográficos, muy incrustados en los datos de entrenamiento, pueden moldear el comportamiento de los sistemas de IA que se construyen sobre ellos.
El sesgo por edad no es una curiosidad académica. Tiene consecuencias prácticas que ya se están midiendo. Un estudio publicado en Nature, en octubre de 2025, analizó 1,4 millones de imágenes y videos de Google, Wikipedia, IMDb, Flickr y YouTube, así como nueve modelos de lenguaje entrenados, con miles de millones de palabras de internet. Los analistas, de las universidades de Berkeley, Stanford y Oxford, encontraron que las mujeres son representadas como más jóvenes que los hombres, en todas las ocupaciones y roles sociales, a pesar de que no existen diferencias sistemáticas de edad entre géneros en la fuerza laboral, según el censo de Estados Unidos. Esta brecha de edad se acentúa en las ocupaciones de mayor estatus y remuneración.
Los algoritmos reflejan y amplifican este sesgo. Cuando los investigadores pidieron a ChatGPT que generara y evaluara currículos, el modelo asumió que las mujeres eran más jóvenes y menos experimentadas, y calificó a los hombres mayores como candidatos de mayor calidad. En un experimento con 459 participantes, buscar imágenes de ocupaciones en Google amplificó el sesgo de género relacionado con la edad en las creencias y preferencias de contratación de los participantes.
En el ámbito laboral, la discriminación algorítmica por edad ya está siendo objeto de estudio. Una investigación publicada en el Industrial Law Journal concluyó que ChatGPT considera que los adultos mayores no son aptos para la mayoría de los empleos actuales. Mientras, un estudio de la Universidad de Melbourne, en Australia, mostró que el uso de ChatGPT en el lugar de trabajo, probablemente, desfavorecerá a los trabajadores mayores.
El ámbito sanitario no escapa a este patrón. En agosto de 2025, un equipo de expertos creó un conjunto de datos para evaluar el ageísmo médicamente relevante en modelos de lenguaje. Los resultados sugirieron que muchos modelos exhiben ageísmo estereotipado, mostrando reticencia a intervenir en tratamientos para personas mayores. En abril último, Nature Health reveló en sus páginas la existencia de un patrón consistente de sesgo relacionado con la edad en cuatro grandes conjuntos de datos de radiografías de tórax: los modelos entrenados con datos de adultos fallaban al generalizar a niños, especialmente a los menores de dos años.
Quizá lo más perturbador es que la IA no solo reproduce nuestros prejuicios, sino que puede hacerlos más persistentes. Un estudio publicado, en octubre de 2025, en la revista Computers in Human Behavior: Artificial Humans, examinó cómo los comentarios generados por modelos de lenguaje influyen en las actitudes de las personas. Los autores descubrieron que, aunque los modelos de lenguaje son generalmente menos ageístas que los humanos, expresan, de manera significativa, más ageísmo benevolente, ese tipo de discriminación que envuelve, en un tono protector, la idea de que las personas mayores son vulnerables y dependientes.
Cuando los participantes del estudio fueron expuestos a comentarios proageísmo generados por IA, sus propias actitudes ageistas se volvieron más fuertes. Cuando fueron expuestos a comentarios antiageísmo, sus actitudes se suavizaron. Pero, este efecto persuasivo solo ocurrió cuando los comentarios se atribuían a un modelo de lenguaje, no a un agente humano. Los responsables del estudio concluyeron que los modelos de lenguaje pueden ejercer una influencia mayor que los humanos, en la formación de actitudes sesgadas hacia nuestros adultos mayores.
La edad constituye una característica especial en los sistemas automatizados de toma de decisiones. Así lo reveló la revista AI and Ethics, en mayo último, cuando argumentó que la edad no es como cualquier otro atributo sensible. Tiene una naturaleza dinámica y excluyente: a medida que las personas envejecen, cruzan umbrales «definidos por la edad», que hacen que las predicciones de los algoritmos cambien más allá de su control. Además, la forma en que se categoriza la edad dentro de estos sistemas resulta arbitraria: diferentes formas de dividir los grupos etarios pueden llevar a resultados muy diversos para las mismas personas.
Mientras los sesgos de género y raza en inteligencia artificial han recibido una atención extensa, tanto en la academia como en la regulación, el ageísmo ha quedado relegado. Los análisis en esta área siguen siendo escasos. Quienes lideraron el estudio de KAIST señalan que, aunque existe un creciente cuerpo de investigación sobre racismo y sexismo en el contenido generado por modelos de lenguaje, el ageísmo permanece inexplorado.
Este domingo, día en que el equipo de KAIST presentó sus conclusiones, los investigadores advirtieron que la exposición repetida a estos estereotipos sutiles puede influir en las percepciones de los usuarios. La inteligencia artificial no solo refleja lo que somos. También nos moldea. Y si no aprendemos a identificar y corregir estos sesgos, corremos el riesgo de construir un futuro digital que excluya a una parte creciente de la población, precisamente, cuando el mundo envejece a un ritmo sin precedentes.
