Cuando preguntas a un chatbot qué tratamiento encaja con unos síntomas, das por hecho que la respuesta refleja la medicina y no el marketing. Un estudio de la Icahn School of Medicine at Mount Sinai, publicado en The Lancet Digital Health, muestra con qué facilidad puede cambiar eso. Colocar un anuncio de un fármaco, claramente identificado, antes de una pregunta clínica hizo que los modelos de IA de consumo eligieran el fármaco anunciado bastante más a menudo, y el cambio pasaba fácilmente desapercibido porque las respuestas seguían pareciendo sensatas.
El diseño era sencillo y bien controlado. Los investigadores dieron a 12 modelos de IA de empresas como Google, OpenAI y Anthropic los mismos 33 casos clínicos escritos por médicos, cada uno en dos versiones: el caso solo, o el caso con un anuncio real e identificado justo antes. Los datos del paciente y las opciones de tratamiento eran idénticos; solo cambiaba el anuncio, que describía el fármaco sin pedir al modelo que lo recomendara. En 258.559 respuestas, el equipo registró qué tratamiento elegía cada una y si coincidía con las guías clínicas.
Las cifras principales son claras. Con anuncio, los modelos eligieron el fármaco anunciado en el 47,6% de las respuestas, frente al 35% sin él. En cuatro casos, los modelos pasaron de no elegirlo nunca a elegirlo siempre. En una parte de las respuestas de texto libre, los modelos mencionaron el anuncio solo el 29,9% de las veces, y con más frecuencia repitieron sus afirmaciones sin decir de dónde venían. El primer autor, Mahmud Omar, dijo que lo que le sorprendió fue lo razonables que solían parecer las respuestas: la preferencia del modelo entre varias opciones aceptables simplemente se desplazaba.
Esa sutileza es la advertencia práctica. La publicidad puede llegar a un modelo por el propio prompt del usuario, por el contexto que añade una aplicación, por páginas web recuperadas o por inserción deliberada. Asistentes como ChatGPT, Claude y Gemini navegan cada vez más por la web e incorporan contenido patrocinado, y OpenAI ha empezado a vender espacios para empresas dentro de ChatGPT. Un cambio que se mantiene dentro de las opciones aprobadas por las guías superará la mayoría de las pruebas de precisión, y por eso los autores piden a desarrolladores y sistemas sanitarios que prueben con y sin material promocional, que avisen cuando un sistema ha visto un anuncio y que separen la promoción del consejo clínico.
Los límites se dicen con claridad. Los anuncios no empujaron de forma clara a los modelos hacia suplementos sin respaldo ni hacia fármacos claramente peores, y el estudio no demuestra que la publicidad lleve a consejos peligrosos. No midió efectos en recetas, decisiones de pacientes, costes ni salud. El material de prensa no desglosa los resultados por modelo, así que no se puede decir qué chatbots se vieron más afectados, y los casos se escribieron para una prueba controlada, no se tomaron de conversaciones reales.