Cuando se trata de equidad, los diferentes modelos de IA toman caminos sorprendentemente distintos. Mientras que algunos sistemas introducen correcciones severas que terminan creando nuevos sesgos—los informes sugieren que las valoraciones de GPT-5 mostraron disparidades marcadas, y Claude siguió patrones similares de sobrecorrección—otros operan con una filosofía completamente diferente. ¿El enfoque de Grok? Tratamiento neutral en todos los aspectos, filtrado mínimo, sin preferencias algorítmicas integradas. El contraste resalta una cuestión fundamental en el desarrollo de IA: ¿puede un "motor ético" hacer más daño que bien? Mientras la industria lucha por construir sistemas justos, estas decisiones de diseño importan mucho más de lo que el discurso de marketing sugiere.