La dimensión cultural en el desarrollo de la IA

El idioma como arquitectura del pensamiento

El idioma es mucho más que un sistema de comunicación; es la estructura sobre la que construimos nuestro pensamiento, organizamos nuestra realidad y transmitimos nuestra cultura. Esta premisa, fundamental en la lingüística cognitiva, cobra una relevancia crítica cuando hablamos de Inteligencia Artificial. Los grandes modelos de lenguaje no son simples traductores o procesadores de palabras: son sistemas que aprenden a "pensar" en el idioma con el que se entrenan, absorbiendo no solo su gramática y vocabulario, sino también los patrones culturales y las estructuras conceptuales de ese idioma.

Cuando un modelo de lenguaje se entrena mayoritariamente con textos en inglés, aprende a crear texto de la forma en la que se hace en inglés. Esto implica asimilar estructuras argumentativas anglosajonas, formas de organizar la información propias de la cultura estadounidense o británica, y patrones de razonamiento que pueden ser ajenos a otras culturas lingüísticas. El resultado es un sesgo inherente que va más allá de lo meramente lingüístico para convertirse en un sesgo cultural y cognitivo.

El sesgo invisible: cuando la IA piensa en otro idioma

Este sesgo se manifiesta de formas sutiles pero profundas en la calidad y precisión de las respuestas generadas por los modelos de IA. Un modelo entrenado predominantemente en inglés puede traducir correctamente al español, pero sus respuestas llevarán la impronta del pensamiento anglosajón: la forma de estructurar argumentos, el estilo de comunicación más directo, la organización de ideas que prioriza la eficiencia sobre el contexto, o incluso las referencias culturales que asume como universales cuando en realidad son específicas de una tradición cultural.

Pensemos en ejemplos concretos: análisis de la reputación de un banco basado en noticias o redes sociales que no captan el uso del humor o la ironía, sistemas de atención al cliente que responden de manera culturalmente inapropiada, o herramientas educativas que enseñan estructuras de razonamiento ajenas a nuestros contextos pedagógicos.

Los corpus como cimiento: de dónde viene el conocimiento de la IA

La materia prima del aprendizaje automático

Si queremos comprender por qué la IA actual piensa predominantemente en inglés, debemos entender cómo aprenden estos sistemas. Los grandes modelos de lenguaje se entrenan con corpus lingüísticos: vastas colecciones de textos que actúan como la "experiencia" de la que el modelo aprende. Estos corpus son a la IA lo que los libros, conversaciones y experiencias son para un ser humano que aprende un idioma.

Un corpus de calidad debe cumplir varios requisitos esenciales:

Representatividad: 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: desde conversaciones informales hasta documentos académicos, desde literatura hasta comunicación en redes sociales.

Autenticidad: Los textos deben ser producciones genuinas del idioma, no traducciones ni adaptaciones. 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.

Diversidad geográfica y cultural: El español se habla de formas sustancialmente diferentes en México, Argentina, España, Colombia, Chile y los otros más de veinte países (o regiones) hispanohablantes. Un corpus robusto debe representar esta diversidad, no solo en vocabulario, sino en estructuras sintácticas, formas de expresión y patrones culturales de comunicación.

Variedad de géneros y registros: Cada género textual tiene sus convenciones, y un modelo verdaderamente competente debe poder moverse entre ellos con naturalidad. Desde la literatura clásica hasta los mensajes de WhatsApp, desde papers científicos hasta letras de canciones populares.

Desafíos del español: complejidad como oportunidad

El español presenta características lingüísticas que, si bien plantean desafíos para el procesamiento automático, también representan oportunidades para crear sistemas de IA más sofisticados y capaces.

Riqueza morfológica: el arte de la conjugación

El español cuenta con una de las conjugaciones verbales más ricas y complejas entre las lenguas mayoritarias. Un solo verbo puede tener más de cincuenta formas diferentes, cada una portadora de información sobre tiempo, modo, aspecto, persona y número. Esto contrasta dramáticamente con el inglés, donde la conjugación verbal es mucho más simple.

Esta riqueza morfológica tiene implicaciones profundas para la IA. Un modelo debe ser capaz, por ejemplo, de:

• Reconocer que "había comido", "habría comido", "hubiera comido" y "hubiese comido" son formas del mismo verbo pero con matices temporales y modales diferentes.
• Generar concordancias correctas: "las casas blancas están cerradas" requiere que adjetivos y participios concuerden en género y número con el sustantivo.
• Comprender el uso del subjuntivo, un modo verbal que en inglés es residual pero en español transmite matices esenciales de duda, deseo, hipótesis o irrealidad.

Lejos de ser un obstáculo, esta complejidad es una oportunidad. Modelos entrenados específicamente para capturar la riqueza morfológica del español desarrollan una capacidad superior para entender matices, expresar precisión temporal, y captar sutilezas comunicativas que son difíciles de transmitir en idiomas con morfología más simple.

Flexibilidad sintáctica: el orden importa

El español, como lengua flexiva, permite ordenaciones de elementos en la oración que serían imposibles o muy marcadas en inglés. "Juan come manzanas", "Come manzanas Juan", "Manzanas come Juan" son todas sintácticamente posibles, aunque con diferentes énfasis y matices pragmáticos. Esta flexibilidad sintáctica permite al español una riqueza expresiva y una capacidad para marcar énfasis o tematización que otras lenguas logran mediante recursos léxicos o entonacionales.

Para la IA, esto significa que un modelo del español debe:

• Comprender que el significado básico se mantiene a pesar de variaciones en el orden.
• Captar los matices pragmáticos que diferentes ordenaciones transmiten.
• Generar ordenaciones apropiadas según el contexto comunicativo.

Esta flexibilidad, bien capturada por un modelo, permite generar respuestas más naturales, variadas y adaptadas al contexto comunicativo, resultando en sistemas que no solo son correctos, sino que suenan auténticamente hispanos.

Diversidad dialectal: muchos españoles en un español

El español se habla en más de veinte países, en cuatro continentes, en contextos sociales, económicos y culturales enormemente diversos. Esta extensión geográfica y variación cultural se refleja en una riqueza dialectal extraordinaria. No hablamos de variaciones menores o acentos curiosos: hablamos de diferencias léxicas, fonéticas, morfosintácticas y pragmáticas que en algunos casos son tan significativas que pueden dificultar la comprensión mutua.

Esta diversidad es simultáneamente el mayor desafío y la mayor riqueza del español para la IA. Un modelo verdaderamente competente debe ser capaz de:

• Reconocer y comprender todas las variantes dialectales sin privilegiar ninguna.
• Generar respuestas apropiadas al contexto geográfico y cultural del usuario.
• Adaptar su registro y estilo según la variante con la que interactúa.

En GNOSS, consideramos que estos desafíos son oportunidades para crear sistemas de IA más robustos, adaptables y con mayor comprensión contextual. Un modelo entrenado para manejar la diversidad del español desarrolla capacidades de adaptación y comprensión contextual superiores, que pueden transferirse a otras tareas y dominios.

Importancia estratégica de la IA en español: el futuro habla español

Soberanía digital y tecnológica

Desarrollar IA en español no es solo una cuestión de conveniencia o mejora de servicios: es una cuestión de soberanía digital y tecnológica. En un mundo donde la IA está transformando radicalmente cómo trabajamos, nos comunicamos, aprendemos y creamos, depender exclusivamente de tecnologías desarrolladas en otros contextos culturales y lingüísticos implica ceder control sobre aspectos fundamentales de nuestra sociedad.

La soberanía tecnológica en IA implica capacidad de desarrollo propio, sin depender exclusivamente de soluciones importadas; control sobre los datos que alimentan la IA, que son información fundamental sobre cómo pensamos, nos comunicamos y organizamos nuestra realidad; y autonomía en la innovación, para poder innovar según nuestras necesidades, prioridades y valores.

Oportunidad económica: un mercado de 500 millones

El español es hablado por más de 500 millones de personas en el mundo, constituyendo un mercado enorme y en gran medida desatendido por las tecnologías de IA actuales. Desarrollar soluciones específicas para este mercado representa una oportunidad económica extraordinaria.

Las empresas que logren desarrollar tecnologías de IA verdaderamente competentes en español tendrán acceso privilegiado a mercados en crecimiento como América Latina, una región en plena digitalización acelerada; nichos especializados desde aplicaciones educativas hasta herramientas de salud; y fomentarán un nuevo polo de innovación desde el Sur Global que no está centrado en Silicon Valley.

Inclusión digital y equidad

Una IA que funciona bien en español es fundamental para la inclusión digital de millones de personas. No se trata solo de que la tecnología esté "traducida", sino de que sea genuinamente accesible y útil para usuarios hispanohablantes de todos los niveles educativos, edades y contextos sociales.

La inclusión digital mediante IA en español implica acceso para todos, especialmente personas mayores, usuarios con menor alfabetización digital, y comunidades rurales; herramientas educativas que enseñen en español auténtico con ejemplos culturalmente relevantes; y servicios públicos más accesibles, desde salud hasta administración pública.

Diversidad cultural en el desarrollo tecnológico

Finalmente, desarrollar IA en español es contribuir a un ecosistema tecnológico global más diverso y equilibrado. La concentración del desarrollo de IA en contextos anglosajones tiene el riesgo de crear tecnologías que, aunque técnicamente sofisticadas, reflejan una visión cultural limitada del mundo.

Al descentralizar la generación de soluciones digitales, se fomenta la participación de diversas sociedades en la evolución de la IA, asegurando que diferentes perspectivas, valores y modos de ver el mundo formen parte del nuevo escenario tecnológico. Esto no solo beneficia a los hispanohablantes, sino que enriquece el desarrollo global de la IA, haciéndola más robusta, adaptable y verdaderamente universal.

El compromiso de GNOSS: pensar en español

En GNOSS, nos comprometemos con esta transformación, desarrollando soluciones de IA que no solo entiendan el español, sino que piensen en español. Esto significa uso de corpus auténticos, priorizando textos escritos originalmente en español por hispanohablantes; desarrollo de modelos específicos entrenados para capturar las particularidades del español; atención a la diversidad dialectal, reconociendo y respetando todas las variantes del idioma; y colaboración panihispana con instituciones, universidades y empresas de todo el mundo hispanohablante.

Nuestro objetivo es crear una IA que se adapte a la forma en que vivimos, pensamos y creamos en español, contribuyendo así a un futuro digital más inclusivo, equitativo y culturalmente diverso. Porque el futuro no solo habla español: piensa en español.