A completar por el director

Abstract

Los LLMs han experimentado una gran adopción durante los últimos años. Personas provenientes de distintos entornos, grupos socioeconómicos y rangos de edad utilizan día a día estas herramientas para consultar información, hacer síntesis de ideas y crear nuevos textos, asumiendo la objetividad propia de una fuente completamente apolítica. Sin embargo, diversos estudios recientes muestran que los principales modelos de lenguaje tienden a adoptar posiciones políticas (cercanas al centro-izquierda), especialmente en temas sociales y medioambientales (Rozado, 2024). Asimismo, la principal problemática no son sus inclinaciones, sino que no son fijas: los sesgos pueden variar según el idioma o el tipo de entrenamiento recibido (Yüksel et al., 2025). Por otro lado, España presenta niveles de polarización ideológica crecientes desde comienzos del siglo XXI, con dos bloques claramente diferenciados en materias económicas y sociales (Miller Moya, 2025). Y es que, la división ideológica en torno a cuestiones morales y de identidad sigue siendo más difícil de conciliar que la económica, lo que agrava la fragmentación social. Por tanto, es importante estudiar las inclinaciones políticas que tienen los LLMs como ChatGPT, Mistral, DeepSeek o Grok para poder anticiparse a los efectos que pueden tener en una sociedad que ve la política como un elemento de división y confrontación. Asegurar el mayor grado de objetividad posible evitando caer en discursos de odio e informaciones sesgadas es una prioridad para las empresas que gestionan los LLMs, ya que podrían crear un caldo de cultivo para una mayor tensión política. La realización de este trabajo de fin de grado constará de varias etapas. Primeramente, se revisará toda la literatura para elaborar un análisis del estado del arte, y seguidamente se identificarán los test políticos y los LLMs apropiados para el análisis. A continuación, se programarán las APIs para que los respectivos LLMs puedan hacer los test. Posteriormente, se realizará un tratamiento estadístico que aplique contraste de hipótesis para determinar si las distintas IAs presentan la misma ideología política. Finalmente, se realizará un análisis en profundidad de los resultados, determinando las repercusiones que puede tener el Bias político en la sociedad española.

Large Language Models (LLMs) have become an everyday source of information for millions of people, which makes it relevant to ask whether they exhibit political biases. This Bachelor's Thesis evaluates the political orientation of five LLMs (ChatGPT, Claude, DeepSeek, Mistral and Qwen) in Spanish and English, and compares it with that of the main Spanish political parties. To this end, the EU&I 2024 political test was administered repeatedly to each model, recording its responses on a common scale and locating them on the political map provided by the test, structured along two axes (left–right and European integration). Before the analysis, the reliability of the experiment was verified through the rate of valid responses and the convergence of variability. Differences between models and differences between languages were assessed. The results reveal a systematic political bias: all the models fall within the centre-left, pro-European quadrant, close to the PSOE and far from Vox. This finding has relevant practical implications. Given that LLMs are consulted daily by millions of users who often perceive them as neutral, a shared and stable bias could subtly influence opinion formation. If such widely used tools share the same political leaning, their aggregate effect on public debate may not be neutral, especially during electoral periods or among users who lack other sources of contrast.