Analizar cómo sistemas de inteligencia artificial generativa responden en español a dudas frecuentes sobre vacunación formuladas desde la incertidumbre, la búsqueda de equilibrio o la desconfianza hacia la autoridad científica, e identificar riesgos comunicativos relevantes para la confianza vacunal.

Estudio cualitativo exploratorio sobre 30 respuestas generadas por cinco chatbots de uso general: ChatGPT, Copilot, Claude, Gemini y Perplexity, ante seis prompts sobre balance riesgo-beneficio, sobrecarga del sistema inmunitario infantil, enfermedades autoinmunes, vacunación antigripal, vacuna frente al virus del papiloma humano y discrepancias entre profesionales sanitarios y redes sociales. Las respuestas, recogidas en una misma ventana temporal, fueron codificadas manualmente mediante una matriz consensuada que evaluó trazabilidad epistemológica, modestia epistémica, proporcionalidad del consenso científico, falsa equivalencia, derivación responsable y riesgo de falsa inteligibilidad.

No se identificó falsa equivalencia clara entre consenso científico y posiciones antivacunales en ninguna respuesta. La proporcionalidad del consenso fue alta en 29/30 respuestas. Sin embargo, la trazabilidad epistemológica fue limitada: 13/30 respuestas no incluyeron fuentes, organismos o referencias relevantes; 8/30 ofrecieron menciones genéricas; y 9/30 incorporaron referencias, datos u organismos concretos. La derivación responsable fue irregular: 17/30 respuestas no remitieron explícitamente a fuentes expertas o profesionales sanitarios, 7/30 lo hicieron de forma genérica y solo 6/30 de forma específica.

El principal riesgo observado no es la desinformación factual directa, sino la falsa inteligibilidad: respuestas claras, plausibles y mayoritariamente alineadas con la evidencia, pero con autoridad discursiva y trazabilidad insuficiente.

La comunicación vacunal mediada por IA generativa debería incorporar criterios mínimos de trazabilidad, proporcionalidad epistémica y derivación explícita a fuentes sanitarias fiables, para preservar la confianza pública sin delegar en el usuario una carga interpretativa excesiva.