Qué responde ChatGPT sobre su ayuntamiento

Quien necesita saber cómo empadronarse, a qué ayuda tiene derecho o por qué está cortada una calle empieza a preguntárselo a ChatGPT o a otro asistente de IA antes de abrir la web de su ayuntamiento. Qué responde ese asistente, de dónde lo saca y cuánto acierta está medido solo en parte. Esto es lo que hay publicado, y lo que falta.

El hábito existe. En Estados Unidos, el 42 % de los adultos usa asistentes para buscar información, según una encuesta del Pew Research Center a 5.119 personas, hecha en febrero de 2026. La encuesta no pregunta por trámites ni por administraciones, y no hemos encontrado ninguna cifra, en España ni fuera, de cuánta gente consulta a un asistente sobre un servicio público. Es el primer hueco.

Kuantia trabaja en esto para instituciones, así que conviene leernos con la misma cautela que a cualquiera que tenga algo que vender. Cada dato lleva su fuente.

Para un trámite, el asistente sí acude a la fuente oficial

En el artículo anterior contábamos que, cuando se pregunta por una organización, buena parte de lo que cita un asistente lo ha escrito un tercero. Con las preguntas de procedimiento ocurre otra cosa. El Institute for Strategic Dialogue (ISD), una organización sin ánimo de lucro, hizo en junio de 2026 las mismas preguntas básicas sobre cómo votar en diez estados de Estados Unidos a seis asistentes, y recogió 2.400 respuestas. El 60 % de las fuentes citadas eran webs de la administración.

Hay diferencias grandes entre modelos: en Gemini, las webs oficiales eran el 38 % de las citas. Y cuando la respuesta no citaba ninguna fuente, la exactitud caía con claridad. La consecuencia para una institución es directa: en lo que depende de ella, la respuesta del asistente será tan buena como lo que tenga publicado.

Son preguntas electorales, cada una con una respuesta única que se puede comprobar, y hechas en Estados Unidos. Es lo más parecido a una pregunta sobre un trámite que alguien ha medido.

Aun así, tres de cada diez respuestas fallan, y más en español

En el mismo estudio, el 29 % de las respuestas en inglés eran incompletas, inexactas o desfasadas: un 16 % incompletas o poco claras, un 6 % desfasadas y un 6 % inexactas, con las cifras redondeadas del propio informe. Los autores calculan que un 12 % podía inducir a error a quien preguntaba.

Al hacer las mismas preguntas en español, la exactitud bajó 16 puntos: el 71 % de las respuestas en inglés eran exactas y completas, frente al 55 % de las respuestas en español. Cuatro de los seis modelos no dieron una respuesta exacta y completa a más del 40 % de las preguntas en español. Cambia también la forma de responder: una respuesta en inglés sin ninguna fuente enlazada era rara, en torno al 3 %; en español, lo era una de cada seis.

Para una institución que atiende en español, o en dos lenguas, el dato importa: lo comprobado en inglés no vale para el resto.

Lo local sale peor parado

La autoridad neerlandesa de protección de datos probó cinco asistentes como consejeros de voto para unas elecciones municipales y publicó el resultado en marzo de 2026. En menos del 1 % de las recomendaciones aparecía en primer lugar un partido local, cuando esos partidos habían obtenido más del 30 % de los votos en las municipales anteriores.

El estudio trata de partidos, no de ayuntamientos, y aquí interesa por la explicación que da el organismo: los asistentes aprenden sobre todo de lo que hay en internet, los partidos locales aparecen poco en esos datos y la información sobre ellos suele ser menos extensa o menos actual que la de los nacionales. Es razonable pensar que un ayuntamiento mediano, una diputación o un organismo público están en la misma situación: se ha escrito poco sobre ellos, y parte de lo escrito es antiguo.

Dos casos

En enero de 2026, la policía municipal de Česká Lípa, en la República Checa, contó que recibía llamadas de vecinos con dolor de muelas. Al buscar el dentista de urgencias de la ciudad, el resumen de IA de un buscador los remitía a la policía local, teléfono de emergencias incluido, para saber qué dentista estaba de guardia. La policía tuvo que aclarar que no tiene ningún cuadrante de guardias y que en la ciudad no hay servicio de urgencias dentales, según recogió CNN Prima News.

El segundo caso es distinto, porque el asistente era de la propia administración. El Ayuntamiento de Nueva York puso en marcha en otoño de 2023 un asistente para resolver dudas de las empresas sobre la normativa municipal. En marzo de 2024, The Markup comprobó que daba consejos contrarios a la ley: que un arrendador podía rechazar a inquilinos con ayudas al alquiler, o que un empresario podía quedarse con parte de las propinas de sus empleados. Tampoco respondía siempre lo mismo a la misma pregunta. En enero de 2026, el nuevo alcalde anunció que lo retiraría.

Ninguno de los dos casos es una estadística. Enseñan dos cosas: que el error de un asistente acaba en el mostrador o en el teléfono de la institución, y que tener un asistente propio no libra del problema.

Lo que nadie ha medido

No hemos encontrado ningún estudio con método publicado sobre la exactitud de lo que los asistentes dicen de un ayuntamiento, una diputación o un organismo concreto. Tampoco sobre qué fuentes citan cuando hablan de una institución, fuera de las preguntas electorales de Estados Unidos. Ni datos de España, o en español, sobre el uso de asistentes para informarse de servicios públicos.

Hay cifras de parte. El servicio digital del Gobierno británico afirma que su asistente oficial, que responde solo con lo publicado en GOV.UK, pasó del 76 % al 90 % de exactitud en sus propias pruebas, y que en preguntas sobre la administración puntúa por encima de los asistentes comerciales. Lo dice el equipo que lo construye, y la comparación no trae cifras.

Quien afirme saber cómo describen los asistentes a las instituciones públicas, en general, no tiene con qué sostenerlo. Sí se puede saber de una institución concreta, preguntando.

Qué puede hacer una institución

Primero, mantener al día lo que publica y comprobar que los asistentes pueden leerlo. Es lo que el ISD recomienda a las administraciones: revisar sus webs, porque el contenido caducado puede seguir a la vista, y mantenerlas legibles para los programas que alimentan las respuestas. Segundo, preguntar de forma periódica a cada asistente lo que preguntaría un vecino, en cada lengua en la que atiende, y anotar los errores y las fuentes. Tercero, mirar qué han publicado otros sobre ella, sobre todo a escala local, porque de ahí saldrá la respuesta cuando la pregunta no sea de trámite sino de juicio: cómo funciona un servicio, qué pasó con una obra, si un organismo es de fiar. Cuarto, avisar: el estudio recomienda usar los canales que los fabricantes ofrecen para comunicar errores.

La reputación se defiende antes de la crisis, y esto forma parte de ese trabajo. Así trabajamos en Kuantia con las instituciones: la plataforma audita cada resultado de buscador y cada respuesta de asistente y mide de forma periódica, modelo por modelo, lo que responden. Cómo trabajamos con las instituciones.

Todas las fuentes enlazadas se consultaron el 7 de octubre de 2026.

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