Los nombres favoritos de los modelos de lenguaje (y qué revelan)

Un nuevo estudio de arXiv ha mapeado los nombres que los modelos de lenguaje prefieren generar cuando se les pide un nombre para un personaje ficticio. Los resultados muestran sesgos claros: nombres como "Alex", "Jordan" y "Taylor" aparecen con mucha más frecuencia que otros, especialmente entre los modelos más populares. Para los knowledge workers que usamos estas herramientas a diario, esto no es una curiosidad académica. Significa que, sin darnos cuenta, estamos delegando decisiones creativas a un sistema que tiene preferencias ocultas. Si le pides a un asistente de IA que genere un nombre para un proyecto, un personaje o incluso un producto, lo más probable es que te dé opciones dentro de un conjunto limitado y culturalmente sesgado. Esto puede afectar desde la redacción de informes hasta la ideación de campañas, introduciendo un sesgo que no controlamos. El estudio también encontró que los modelos más recientes son ligeramente más diversos, pero el problema persiste. Como profesionales, necesitamos ser conscientes de estos sesgos para no replicarlos sin cuestionarlos. No se trata de dejar de usar IA, sino de usarla con criterio: saber que sus respuestas no son neutrales y que, a veces, conviene pedir una segunda opinión —humana o variando el prompt— para evitar caer en patrones predecibles.