Cuando hablamos de inteligencia artificial (IA), a menudo pensamos en su capacidad para comunicarse sin barreras lingüísticas. Sin embargo, la realidad es que estos sistemas no son igualmente eficientes en todos los idiomas. Esta discrepancia suscita un interrogante importante: ¿es una limitación tecnológica o un reflejo de desigualdades más profundas en nuestro entorno digital?
La clave para comprender esto radica en los datos que alimentan a estos modelos de lenguaje. Centrales para el funcionamiento de herramientas como ChatGPT, los datos son predominantemente en inglés. Esta asimetría no es una elección de los algoritmos, sino una consecuencia de que gran parte del contenido en la red se genera en inglés. Esto genera que los modelos estén entrenados de manera más efectiva en este idioma, mientras que en lenguas con menos presencia digital, como el euskera o el galés, su rendimiento es notablemente inferior.
Las compañías detrás de estas tecnologías, incluyendo OpenAI, no revelan cifras exactas sobre la representación de idiomas en el entrenamiento, pero la tendencia es clara: el inglés domina. Esto se traduce en que los modelos funcionan mejor en aquellos idiomas que cuentan con un volumen significativo de datos, lo que permite un aprendizaje más enriquecedor en aspectos como gramática, vocabulario y contextos culturales.
En consecuencia, el uso de la IA en lenguas con escasos datos se traduce en errores frecuentes, desde fallos de concordancia hasta estilos que suenan rígidos o artificiales. También se ve que idiomas que utilizan el alfabeto latino tienden a tener un mejor desempeño en comparación con aquellos que emplean sistemas de escritura menos comunes.
No obstante, no todo está perdido. Las tecnologías actuales han comenzado a implementar estrategias para reducir esta brecha. Una de las más relevantes es el equilibrio en el corpus de datos, que permite aumentar la representación de lenguas minoritarias durante el entrenamiento. Aunque el inglés puede ser miles de veces más abundante, este enfoque ayuda a asegurar que los idiomas menos representados obtengan mayor visibilidad.
Otra técnica efectiva es la transferencia multilingüe, donde los conocimientos adquiridos en un idioma se aplican a otros relacionados. Por ejemplo, lo aprendido del español puede beneficiar al portugués y al italiano. Sin embargo, el efecto es menor en lenguas más aisladas como el japonés o el coreano.
Además, se generan datos sintéticos y se utilizan corpus paralelos multilingües, lo que permite a estos modelos aprender entre diferentes lenguas. En las etapas finalizadas del entrenamiento, la intervención de hablantes nativos ayuda a corregir inexactitudes y a ajustar el tono y matices culturales que los datos masivos no abordan.
A pesar de estas innovaciones, sigue existiendo un desafío persistente: la falta de datos actualizados en idiomas minoritarios. Esto abre la posibilidad de que la IA contribuya a la pérdida de diversidad lingüística. Si el rendimiento es mejor en inglés, puede que más personas opten por comunicarse en ese idioma, erosionando el uso de lenguas menos dominantes. Además, si la producción de textos se homogeneiza, puede influir en la escritura institucional y mediática, relegaando estilos locales a un segundo plano.
Sin embargo, existe un potencial positivo. La IA también puede ser una herramienta valiosa para revitalizar lenguas minoritarias, facilitando la creación de materiales educativos y apoyando proyectos de digitalización, siempre que haya un compromiso político y cultural hacia estos idiomas.
La diferencia de rendimiento en la IA no se limita a aspectos técnicos; se presenta como un espejo de las desigualdades del mundo real. La cuestión no es si la IA comprende mejor ciertas lenguas, pues la respuesta es un claro sí. La verdadera pregunta es cómo podemos forjar un futuro en el que la tecnología actúe para disminuir, y no para incrementar, las brechas lingüísticas.
(Actualización: Informe de fecha 2025-12-14)
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