Vivimos en la era de la inteligencia artificial más documentada de la historia. Anthropic, OpenAI y otras grandes empresas publican regularmente informes sobre cómo millones de personas usan sus modelos, qué les preguntan, para qué los emplean.
El problema es que esos datos los eligen ellas mismas. Qué incluir, qué omitir, qué enmarcar como hallazgo relevante. Y lo que queda fuera de esos informes corporativos podría alterar considerablemente la imagen que tenemos del uso real de la IA.
Una ventana opaca al uso real de la IA
Las grandes compañías de inteligencia artificial no mienten, exactamente. Publican datos reales, desarrollan metodologías y presentan hallazgos con apariencia de rigor. Pero son ellas quienes deciden qué preguntas hacerse, y eso condiciona directamente qué respuestas obtienen.
Anka Reuel, investigadora del Stanford STAIR Lab, lo expresa con claridad: no existe ninguna fuente independiente que permita contrastar la información que publican estas empresas. Las decisiones sobre beneficios y riesgos de la IA se adoptan hoy con datos muy limitados, seleccionados por quienes tienen mayor interés en controlar el relato.
El Observatorio de IA: una alternativa independiente
Para cubrir ese vacío, investigadores del MIT, Stanford y otras instituciones han creado el AI Observatory. Es una plataforma pública que agrega y analiza conversaciones reales con modelos de inteligencia artificial, recopiladas con el consentimiento de los usuarios a través de siete conjuntos de datos existentes.
El proyecto reunió 85.633 turnos conversacionales de 24.521 conversaciones con 52 modelos distintos —entre ellos ChatGPT, Claude, Gemini y Grok— correspondientes al periodo 2023-2025, con unos 5.000 usuarios involucrados. El objetivo es ofrecer a investigadores y responsables políticos una fuente verificable, no filtrada por intereses corporativos.
Lo que los informes corporativos no cuentan
El Anthropic Economic Index es una de las fuentes de datos de uso de IA más citadas. Pero, como su nombre indica, se centra en usos laborales y productivos, descartando las conversaciones que no guardan relación con el trabajo.
Cuando los investigadores del AI Observatory aplicaron esa misma metodología a su propio conjunto de datos, el resultado fue revelador: casi el 48% de las conversaciones habrían quedado eliminadas. Las excluidas contenían, de forma proporcionalmente significativa, más contenido sobre salud y relaciones personales, temáticas adultas o ilícitas, acoso y material sexual.
OpenAI reconoció en su propio informe de 2025 que solo el 30% del uso de ChatGPT estaba relacionado con el trabajo. Lo que queda fuera de esos análisis no es marginal: es casi la mitad de lo que la gente hace realmente con estas herramientas. David Widder, profesor de la Universidad de Texas en Austin, señala que disponer de una visión de conjunto —en lugar de informes fragmentados— resulta clave para comprender el verdadero impacto social de la IA.
Cada modelo, un perfil de uso diferente
El estudio identificó diferencias notables entre plataformas. Grok y Gemini se utilizaban más para buscar información, mientras que Anthropic era la opción preferida para programar y ChatGPT para tareas escolares.
Grok concentraba más consultas sobre noticias y política, pero también era donde más se detectaba desinformación, algo coherente con investigaciones previas sobre esa plataforma. Incluso entre versiones del mismo modelo se apreciaban diferencias: las conversaciones con GPT-4o eran más largas e iterativas que con GPT-3.5, lo que encaja con el fenómeno de dependencia emocional documentado en esa versión. Ningún informe corporativo captura estos matices.
Cambios en el tiempo: más compañía, menos transparencia
A lo largo del periodo analizado, las conversaciones se volvieron más largas y elaboradas. Aumentaron los turnos, los tokens y el intercambio de pequeñeces cotidianas, lo que apunta a un crecimiento del uso de la IA como fuente de compañía o apoyo emocional.
Al mismo tiempo, los modelos redujeron su tendencia a identificarse como chatbots. Es un dato que plantea preguntas incómodas sobre la transparencia con los usuarios. En el lado positivo, los contenidos sensibles disminuyeron con el tiempo —algo que podría indicar que los sistemas de salvaguarda están mejorando, aunque los investigadores son cautos al interpretar esta tendencia.
Los límites del estudio y el camino por recorrer
El AI Observatory supone un avance, pero tiene límites claros. Sus 24.521 conversaciones representan una fracción mínima frente al millón que analizó Anthropic o los 1,5 millones de OpenAI. Al basarse en datos cedidos voluntariamente, el estudio probablemente infrarepresenta los usos más sensibles.
Los investigadores esperan ampliar los datos disponibles y piden a las empresas que compartan su información con investigadores independientes, preservando siempre la privacidad de los usuarios. Sin ese acceso, advierte Reuel, cualquier decisión sobre la IA se toma «completamente a ciegas».
Lo que ocurra a continuación dependerá en gran medida de si las compañías responden a esa petición. Mientras tanto, iniciativas como el AI Observatory seguirán siendo la única forma de asomarse, aunque sea parcialmente, a lo que sucede de verdad cuando millones de personas abren un chat y empiezan a escribir.