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La expansión de la IA generativa ha abierto nuevas posibilidades para apoyar tareas de verificación informativa, pero también plantea dudas sobre su fiabilidad, transparencia y uso responsable en contextos de crisis climáticas. Este estudio analiza cómo respondió ChatGPT-4o, en su versión de marzo de 2025, a contenidos relacionados con cuatro fenómenos meteorológicos extremos: la DANA de Valencia (España), el huracán Milton (Estados Unidos), el ciclón Freddy (Mozambique) y las inundaciones en Yakarta (Indonesia).
Mediante la técnica del análisis de contenido, se examina un corpus exploratorio de 40 unidades, compuesto por contenidos veraces, bulos previamente identificados y desinformaciones generadas con fines experimentales, presentados en distintos formatos, como noticias digitales, publicaciones en redes sociales, imágenes, vídeos, audios y mensajes reenviados. Los resultados muestran que la clasificación realizada por el modelo coincidió con la veracidad previamente establecida en la mayoría de los casos, aunque se observaron diferencias según el formato, el idioma, el canal de difusión y el contexto geográfico. También se detecta un comportamiento desigual en la profundidad de las respuestas, el uso de fuentes y la construcción de autoridad informativa, así como contradicciones, referencias no verificables y explicaciones poco justificadas en algunos casos. Estos hallazgos sugieren que la IA generativa puede ser útil como apoyo en procesos de verificación climática, especialmente para orientar búsquedas y contextualizar contenidos, pero no como sustituto de la supervisión profesional. El estudio subraya la necesidad de integrar estas herramientas en modelos híbridos que refuercen la transparencia, la trazabilidad de las fuentes y el control profesional
The expansion of generative AI has opened up new possibilities for supporting information verification tasks, while also raising questions about its reliability, transparency, and responsible use in climate crisis contexts. This study analyses how ChatGPT-4o, in its March 2025 version, responded to content related to four extreme weather events: the Valencia DANA (Spain), Hurricane Milton (United States), Cyclone Freddy (Mozambique), and the floods in Jakarta (Indonesia). Using content analysis techniques, it examines an exploratory corpus of 40 units, composed of truthful content, previously identified hoaxes, and disinformation generated for experimental purposes, presented in different formats such as digital news articles, social media posts, images, videos, audio clips, and forwarded messages. The results show that the model’s classifications matched the previously established veracity of most cases, although differences were observed depending on format, language, dissemination channel, and geographical context. The analysis also reveals uneven behaviour in the depth of responses, the use of sources, and the construction of informational authority, as well as contradictions, unverifiable references, and weakly justified explanations in some cases. These findings suggest that generative AI may be useful as a support tool in climate-related verification processes, especially for guiding searches and contextualising content, but not as a substitute for professional oversight. The study highlights the need to integrate these tools into hybrid models that strengthen transparency, source traceability, and professional control
