La compañía de inteligencia artificial Anthropic presentó los resultados de un exhaustivo estudio que demuestra cómo su modelo de lenguaje, Claude, adapta su estilo de comunicación de acuerdo con el idioma en el que interactúa.
La investigación revela que, si bien la precisión y calidad de la información se mantienen estables, variables como el tono, el nivel de empatía, la cautela y el estilo de redacción cambian sutilmente según la lengua empleada.
Para la realización de este análisis, el equipo de investigación de Anthropic examinó cerca de 310.000 conversaciones anónimas mantenidas con el asistente en 20 idiomas diferentes durante dos semanas del pasado mes de mayo de 2026. El estudio puso especial atención en las consultas de carácter subjetivo —donde el modelo debe emitir recomendaciones, valoraciones u opiniones—, lo que permitió identificar más de 3.300 principios y preferencias implícitas en las respuestas del sistema.
Los cuatro ejes de comportamiento y las diferencias entre versiones
Los investigadores de la firma tecnológica lograron estructurar estos patrones de comportamiento a partir de cuatro ejes analíticos bien diferenciados:
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Calidez frente a rigor: El balance entre un trato cercano y la precisión técnica de la respuesta.
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Deferencia frente a cautela: El nivel de advertencias previas ante consultas de riesgo.
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Profundidad frente a brevedad: La extensión y el nivel de detalle de las explicaciones suministradas.
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Franqueza frente a orientación a la ejecución: La prioridad dada a la resolución directa de una tarea o a la explicación de sus alcances.
Asimismo, el estudio arrojó disparidades marcadas según la versión del sistema utilizada. Mientras el modelo Claude Sonnet 4.6 tiende a priorizar un tono cercano, empático y comprensivo con el usuario, la versión Claude Opus 4.7 adopta por defecto un estilo más analítico, directo y riguroso a la hora de detallar limitaciones o riesgos técnicos.
El impacto del idioma: del pragmatismo neerlandés a la cautela en inglés
La investigación de Anthropic determinó que la lengua en la que se formula la consulta actúa como un modulador del estilo del asistente. Los resultados indican que el sistema suele mostrarse más cálido en hindi, más crítico en sus argumentos en ruso, más cauteloso ante potenciales riesgos en inglés, más breve y sintético en árabe, más franco en neerlandés y notablemente más orientado a la ejecución de tareas concretas en indonesio.
Por su parte, las interacciones procesadas en idioma español mostraron un comportamiento sumamente equilibrado y cercano al promedio general de la muestra, balanceando de manera natural la empatía, el análisis crítico y el sentido práctico sin inclinarse con fuerza hacia ninguno de los extremos.
Desde Anthropic aclararon que estas diferencias estilísticas no determinan que una lengua ofrezca un rendimiento cualitativo superior a otra. Por el contrario, la firma atribuye estas variaciones a la distribución y características de los datos de entrenamiento disponibles en cada idioma, y sostiene que comprender el peso de estas variables resultará fundamental para diseñar sistemas de inteligencia artificial más consistentes, transparentes e inclusivos en el futuro.