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 este idioma. 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.

Corpus lingüísticos: el fundamento tecnológico de la IA en español

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.

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.

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

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.

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.

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.

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.

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 pan hispana 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.