Corpus lingüísticos: el fundamento tecnológico de la IA en español

¿Qué son los corpus y por qué son esenciales?

Del conocimiento humano al conocimiento artificial

La Inteligencia Artificial contemporánea se basa en un principio fundamental: el aprendizaje a partir de datos. A diferencia de los sistemas expertos tradicionales, donde los programadores codificaban manualmente reglas y conocimientos, los grandes modelos de lenguaje aprenden identificando patrones en enormes volúmenes de información. Esta transferencia de conocimiento humano hacia los modelos de aprendizaje automático es la base de toda la inteligencia artificial actual.

Si queremos que los modelos de IA sean capaces de resolver tareas lingüísticas, primero tenemos que mostrarles ejemplos de cómo los humanos resolvemos esas tareas. Entendemos como "tarea resuelta" la información codificada en diferentes formatos: texto, imagen, audio o vídeo. En el caso del procesamiento del lenguaje natural, y con el fin de conseguir sistemas con una alta competencia lingüística que puedan comunicarse de manera fluida con nosotros, necesitamos trasladar a estos sistemas el mayor número posible de producciones humanas en texto. A estos conjuntos estructurados de datos textuales los llamamos corpus.

Corpus: las bibliotecas del aprendizaje automático

Un corpus lingüístico es mucho más que una simple colección de textos. Es un conjunto sistemático, estructurado y representativo de producciones lingüísticas reales que captura cómo se usa un idioma en sus contextos naturales. Los corpus son a los modelos de lenguaje lo que las experiencias vitales son para un ser humano que aprende su lengua materna: la fuente primaria de conocimiento sobre cómo funciona la comunicación.

Cuando hablamos de los corpus, corpora (su plural latino) o datasets que se han utilizado para entrenar a los grandes modelos de lenguaje como GPT-4 o Claude, hablamos de una variedad extraordinaria de fuentes: libros de todo tipo y género, contenido escrito en páginas web, grandes repositorios de conocimiento del mundo como Wikipedia, pero también producciones lingüísticas menos formales como las que escribimos en redes sociales, en reseñas públicas de productos o servicios, e incluso en correos electrónicos. Esta variedad es esencial: permite que estos modelos de lenguaje puedan procesar y manejar texto en diferentes idiomas, registros y estilos, adaptándose al contexto comunicativo.

Si queremos que los modelos de IA sean capaces de resolver tareas lingüísticas, primero tenemos que mostrarles ejemplos de cómo los humanos resolvemos esas tareas. En el caso del procesamiento del lenguaje natural, y con el fin de conseguir sistemas con una alta competencia lingüística que puedan comunicarse de manera fluida con nosotros, necesitamos trasladar a estos sistemas el mayor número posible de producciones humanas en texto auténtico y representativo.

El problema de los corpus disponibles

Aquí radica uno de los problemas fundamentales: la inmensa mayoría de los corpus digitales disponibles están en inglés. Esto no es casualidad, sino el resultado de décadas de dominio tecnológico anglosajón. La digitalización temprana de bibliotecas estadounidenses y británicas, la predominancia del inglés en internet, la concentración de la industria tecnológica en Silicon Valley, y el hecho de que la mayor parte de la investigación en IA se publica en inglés, han creado un ecosistema donde los datos en inglés son abundantes, accesibles y bien estructurados.

Para el español, la situación es muy diferente. Aunque somos el segundo idioma por número de hablantes nativos, los corpus digitales de calidad son significativamente más limitados. Muchos de los textos españoles disponibles digitalmente son traducciones del inglés, contenido generado en contextos multiculturales dominados por el inglés, o textos que siguen formatos y estructuras argumentativas anglosajonas.

Cuando entrenamos un modelo con traducciones del inglés al español, el modelo aprende español con estructura mental y cultural inglesa. Es como aprender español de alguien que piensa en inglés: técnicamente correcto, pero culturalmente desplazado. Esta dependencia tiene un efecto multiplicador negativo: los LLM entrenados con estos corpus reproducen y amplifican estos sesgos, generando textos que, aunque gramaticalmente correctos, suenan "traducidos" o culturalmente descontextualizados.

La carencia de corpus orales

Si los corpus escritos son escasos, los corpus orales en español son aún más limitados. Los sistemas de reconocimiento de voz, como Alexa, Siri o Google Assistant, muestran tasas de error significativamente más altas cuando procesan español, especialmente en sus variantes regionales. ¿La razón? Estos sistemas se entrenan con decenas de miles de horas de grabaciones en inglés, con diversidad de acentos, edades, contextos y situaciones comunicativas. Para el español, los corpus orales disponibles son una fracción de este volumen.

Esta carencia tiene consecuencias directas y medibles: asistentes virtuales que no comprenden nuestros acentos, sistemas de transcripción que fallan con expresiones regionales, y modelos de lenguaje que responden con una lógica cultural ajena a la hispana. La ausencia de corpus orales robustos no es solo un problema técnico: es una barrera de accesibilidad. Personas mayores que podrían beneficiarse de interfaces de voz, profesionales que necesitan herramientas de transcripción eficientes, o estudiantes con dificultades de lectoescritura quedan relegados cuando la tecnología no entiende su forma de hablar.

Características esenciales de un corpus de calidad

Un corpus de calidad debe cumplir varios requisitos esenciales que determinan su utilidad para el entrenamiento de modelos de IA. La mayoría de las características que tradicionalmente han definido a un buen corpus en investigación lingüística no han variado al utilizarse en la actualidad estos conjuntos de datos para entrenar modelos de lenguaje:

1. Representatividad y diversidad

El corpus debe capturar la diversidad real del idioma en sus múltiples contextos, registros y variantes. No basta con tener muchos textos; necesitamos textos que representen cómo se usa realmente el español en sus diferentes contextos.

Esta representatividad incluye:

• Diversidad geográfica: Textos de todos los países hispanohablantes, en proporción razonable a su población y producción textual. El español no es un monolito: se habla de formas sustancialmente diferentes en México, Argentina, España, Colombia, Chile y los otros países hispanohablantes.
• Diversidad social: Textos escritos por personas de diferentes edades, géneros, niveles educativos y contextos socioeconómicos, asegurando una representación amplia de los sectores de la sociedad.
• Diversidad temática: Desde política hasta deportes, desde ciencia hasta entretenimiento, desde economía hasta cultura popular.
• Variedad de géneros y registros: Desde la literatura clásica hasta los mensajes de WhatsApp, desde papers científicos hasta letras de canciones populares. Cada género textual tiene sus convenciones, y un modelo verdaderamente competente debe poder moverse entre ellos con naturalidad. El registro es fundamental: debemos cubrir tanto el formal como el informal, desde el lenguaje académico hasta el argot juvenil en redes sociales.

2. Autenticidad y verificabilidad

Los textos deben ser producciones genuinas del idioma, no traducciones ni adaptaciones. Esto significa priorizar producciones lingüísticas reales sobre textos artificialmente creados o modificados. Los textos deben ser auténticos, procedentes de la realidad lingüística y de situaciones naturales del lenguaje, recuperables y verificables. Cada texto en el corpus debe poder ser trazado a su fuente original, permitiendo verificar su autenticidad y contexto.

Necesitamos textos que hayan sido pensados, concebidos y escritos originalmente en español, por hispanohablantes, para hispanohablantes, en contextos culturales hispanos. No traducciones de manuales técnicos estadounidenses, no adaptaciones de campañas publicitarias globales, sino contenido genuinamente hispano que refleje nuestras formas de pensar, crear y comunicar.

3. Completitud y coherencia textual

Sigue siendo beneficioso utilizar textos completos y no fragmentos, para asegurar su coherencia. Un artículo completo, un capítulo entero de un libro, una conversación íntegra: estas unidades textuales completas permiten al modelo aprender no solo vocabulario y gramática, sino también estructuras discursivas, coherencia argumentativa y desarrollo temático.

4. Variedad de lenguajes de especialidad

Además del lenguaje general, debe incluirse una amplia variedad de lenguajes de especialidad, tecnicismos y textos específicos de diferentes áreas del conocimiento. Un médico que use IA necesita que el sistema comprenda terminología médica; un abogado requiere conocimiento de lenguaje jurídico; un ingeniero necesita que la IA maneje vocabulario técnico. Esta diversidad de registros especializados es esencial para que los modelos sean útiles en contextos profesionales.

5. Limpieza y bien formación

El lenguaje debe estar bien formado para evitar interferencias en el aprendizaje. Es conveniente eliminar marcas de código, números o símbolos que correspondan a metadatos digitales y no a la formación natural del lenguaje. Por ejemplo, en textos extraídos de páginas web, debemos eliminar etiquetas HTML, scripts de JavaScript, o elementos de navegación que no forman parte del contenido lingüístico real.

6. Requisitos específicos para corpus orales

Un corpus oral robusto debe capturar dimensiones adicionales que son únicas del lenguaje hablado:

• La diversidad fonética del español: El español no suena igual en Madrid que en Buenos Aires, en Lima que en La Habana. Cada variante tiene características fonéticas únicas: el seseo, el ceceo, la aspiración de consonantes, el yeísmo, la entonación. Sin corpus que representen esta diversidad, los sistemas de reconocimiento de voz seguirán funcionando mejor para algunos hispanohablantes que para otros.
• Lenguaje conversacional y espontáneo: No basta con grabaciones de personas leyendo textos. Necesitamos capturar conversaciones reales, con sus vacilaciones, reformulaciones, interrupciones, y todos los elementos paralingüísticos que caracterizan el habla natural. La forma en que un chileno cuenta una historia, cómo una argentina expresa desacuerdo, o cómo un español utiliza el sarcasmo: todo esto debe estar representado.
• Contextos de uso variados: Desde conversaciones informales hasta presentaciones profesionales, desde consultas médicas hasta negociaciones comerciales. Cada contexto tiene sus convenciones lingüísticas, y los sistemas de IA deben navegar entre ellos con fluidez.

Corpus como infraestructura crítica. Del patrimonio cultural al patrimonio tecnológico

Los corpus lingüísticos han pasado de ser herramientas especializadas de investigación académica a convertirse en infraestructura crítica para el desarrollo tecnológico. En la era de la IA, tener acceso a corpus robustos, diversos, legítimos y de calidad en español no es un lujo: es una necesidad estratégica.

Invertir en la creación de corpus del español generará muchos beneficios: IA más precisa y contextual que realmente comprenda los matices del español en todas sus variantes; inclusión digital con tecnologías accesibles para todos los hispanohablantes; innovación desde y para los países hispanohablantes sin depender de infraestructuras anglosajonas; preservación y promoción cultural a través de repositorios digitales de nuestra diversidad; y oportunidades económicas para un mercado de 500 millones de hispanohablantes.

Los corpus no son solo colecciones de datos; son el puente que permite a las máquinas conectar genuinamente con las personas, respetando su identidad lingüística y cultural. Son la garantía de que la revolución de la IA será verdaderamente inclusiva, y no un nuevo capítulo de dominación tecnológica que relegue a los hispanohablantes a usuarios de segunda clase.

Pero el retorno de esta inversión será extraordinario: una IA que verdaderamente comprenda, respete y sirva a los cientos de millones de hispanohablantes del mundo, contribuyendo a un futuro digital más inclusivo, equitativo y culturalmente diverso.

En GNOSS, entendemos esta dimensión fundamental de los corpus y trabajamos activamente en su desarrollo y uso responsable, contribuyendo al ecosistema de IA en español que todos necesitamos y merecemos. 

El futuro de la IA en español se construye hoy, palabra por palabra, conversación por conversación, texto por texto.