Cuando usamos inteligencia artificial para traducir, escribir o responder preguntas, solemos pensar que funciona igual en cualquiera de los idiomas.
Después de todo, si es “inteligente”, debería comunicarse con la misma soltura en todas las lenguas.
Pero la realidad es distinta: la IA no habla todos los idiomas con el mismo nivel de precisión.
El desempeño puede variar mucho entre el inglés, el español o lenguas con menor presencia digital. La razón principal está en algo muy concreto: los datos.
El idioma que domina internet
Los modelos de lenguaje, como ChatGPT, se entrenan con enormes volúmenes de texto disponibles en la red y con contenidos creados por personas durante su desarrollo.
El problema es que la mayoría del contenido en internet está en inglés, seguido por idiomas globales como el español, el francés o el alemán.
Más abajo en esta escala aparecen lenguas con menor presencia digital, como el catalán o el galés, y aún más lejos se encuentran los idiomas minoritarios, cuyo rastro en internet es escaso o casi inexistente.
El resultado es previsible: cuantos más ejemplos ve un modelo en un idioma, mejor lo aprende. No es una cuestión de preferencia, sino de exposición.
Con millones de textos en inglés, la IA entiende mejor su gramática, vocabulario, registros y contexto cultural. En idiomas con menos datos, tiene más dificultades para identificar patrones fiables.
Errores que delatan la brecha en diferentes idiomas
Por eso, en algunos idiomas la IA se percibe más natural y precisa, mientras que en otros comete errores frecuentes: frases rígidas, expresiones poco naturales o construcciones que suenan “traducidas”.
Esta diferencia también se nota en los sistemas de escritura, ya que las lenguas con alfabeto latino suelen estar mejor representadas que aquellas con alfabetos menos extendidos digitalmente.
¿Se puede reducir la brecha lingüística de la inteligencia artificial?
Aunque la desigualdad existe, la IA moderna no se limita a reproducirla.
Una de las estrategias para reducirla es el equilibrado del corpus, que ajusta la frecuencia con la que el modelo consulta textos en idiomas minoritarios durante su entrenamiento, evitando que queden eclipsados por el inglés.
Otra técnica clave es la transferencia multilingüe. Los modelos no aprenden cada idioma de forma aislada: el conocimiento de una lengua puede ayudar a comprender otras similares.
Por ejemplo, el español refuerza al portugués o al italiano. Sin embargo, idiomas más aislados se benefician menos de este proceso.
Cómo se “enseñan” idiomas a la inteligencia artificial
También se utilizan datos sintéticos generados por traducción automática, así como corpus multilingües —como documentos de organismos internacionales o distintas versiones de Wikipedia— para establecer equivalencias entre lenguas. Además, instructores humanos nativos corrigen errores, ajustan el tono y afinan detalles culturales que los datos masivos no siempre capturan.
Existen incluso técnicas para evitar el llamado “olvido catastrófico”, que ocurre cuando el modelo sigue entrenándose en idiomas dominantes y empieza a perder precisión en los menos usados.
El reto de la diversidad lingüística
Aun así, ninguna solución técnica puede compensar por completo la falta de datos.
El inglés sigue siendo dominante y la brecha persiste. Esto plantea un riesgo real: que la inteligencia artificial contribuya a la pérdida de diversidad lingüística si las personas prefieren usarla solo en los idiomas donde funciona mejor.
Pero también existe el potencial contrario. La IA puede ayudar a revitalizar lenguas minoritarias, generar materiales educativos, documentar vocabulario o apoyar procesos de aprendizaje y digitalización.
En el fondo, el rendimiento desigual de la inteligencia artificial no es solo un problema tecnológico: refleja las desigualdades del mundo digital.
La pregunta ya no es si la IA habla mejor unos idiomas que otros, sino cómo lograr que la tecnología ayude a cerrar, y no a ampliar, la brecha lingüística.
Con información de El Economista.
