Interactuar con la inteligencia artificial se parece bastante a ordenar en un restaurante. Si no le dices al camarero exactamente lo que quieres, puedes terminar con un plato que, aunque luzca bien, no tiene nada que ver con lo que realmente querías pedir.

Con el auge de la IA, la relación entre el pensamiento humano y el lenguaje se ha vuelto hipercrítica, al punto de que escribir bien ha dejado de ser solo una competencia deseable para ser un recurso inexcusable. Lo que ocurre es que la eficacia de sus modelos depende en gran medida de la claridad y estructura del lenguaje con el que interactuamos con ellos (si nos comunicamos mejor, las máquinas responden mejor). 

Así, la capacidad de formular instrucciones precisas -lo que conocemos como prompts–  se ha convertido en una nueva deriva de la alfabetización digital. Saber cómo dirigirnos a la IA optimiza sus respuestas y también marca los límites de su utilidad, abriendo o restringiendo sus aplicaciones en creatividad, automatización o análisis de datos. Aprender a hablarle a estas plataformas para evitar respuestas absurdas, que todos hemos visto…

El cerebro lingüístico detrás de la IA

Todo esto es posible gracias al procesamiento del lenguaje natural (PLN), esa tecnología que hace que tu móvil entienda tus mensajes incluso cuando los escribes con los pulgares medio dormidos; que permite a las estas herramientas interactuar con las formas de expresión humanas, interpretando y generando texto con una fluidez cada vez mayor. La encontramos tras los bastidores de asistentes virtuales, traductores automáticos, y algoritmos capaces de analizar un océano de datos en segundos. De acuerdo con un informe de Mordor Intelligence, se estima que el mercado de PLN crezca a una tasa compuesta anual del 23,97 %, alcanzando los 92.990 millones de dólares en 2029, una señal que nos habla de cuánto está mejorando la relación entre empresas y consumidores. 

La revolución de estos avances ha puesto en primer plano elementos que los procesos de alfabetización tradicionales siempre han abrazado: la sintaxis, la semántica y la estructura lógica de las ideas. Gramática de toda la vida. No obstante, para procesar un idioma de manera computacional, es necesario traducirlo a un modelo matemático complejo (en lenguajes como Python o Java que luego los desarrolladores transforman en estructuras matemáticas). A través de estas tecnologías, por ejemplo, la GenAI puede transformar datos complejos en información concisa y comprensible para personas sin conocimientos especializados, ayudando en la generación de informes sobre incidentes, inteligencia sobre amenazas, evaluaciones de riesgos y cumplimiento de normativas, por mencionar algunos usos prácticos que destaca PwC.

Los gigantes apuestan fuerte y nosotros seguimos aprendiendo

Por supuesto, las grandes tecnológicas como OpenAI, Google y Meta han entendido el negocio y hace tiempo están invirtiendo miles de millones en el desarrollo de algoritmos que buscan comprender y generar lenguaje humano con un grado de sofisticación mayor.

Asimismo, profesiones como el periodismo, el marketing y la comunicación están experimentando una transformación aguda a la hora de producir contenido o narrativas en formatos y estructuras que también sean comprensibles y optimizables para sistemas de IA.

¿Cómo “piensan” las máquinas que leen nuestros textos?

No soy un experto, pero vayamos más allá y pongamos sobre el tapete cómo funcionan estos modelos. Lo hacen de dos maneras principales: mediante reglas estructuradas o mediante datos. En el primer caso, los lingüistas crean reglas precisas para reconocer patrones en el lenguaje, utilizando una gramática específica y diccionarios computacionales para tareas como la búsqueda de información o traducción. En el segundo enfoque, que se ha vuelto más popular en los últimos años, los algoritmos aprenden a partir de grandes colecciones de datos, interpretando cómo las palabras, frases y letras aparecen en contextos específicos. 

Lo que sigue es sencillo, el sistema calcula la probabilidad de que ciertas palabras o frases sigan a otras, permitiendo predecir la secuencia más probable sin necesidad de reglas explícitas. Y va aprendiendo. Así es como nos dan respuestas con apariencia de genialidad, aunque, si profundizamos un poco, nos damos cuenta de que solo están siguiendo patrones probabilísticos. No “piensan” ni “comprenden» en el sentido humano del término, sino que funcionan mediante patrones calculando la secuencia más plausible de palabras según su entrenamiento. 

¿Y cómo consiguen generar respuestas con tanta fluidez? Trabajo conjunto entre tecnología y comunicación, uno en la intersección de la lógica algorítmica y la emoción humana. Consideremos, por ejemplo, sistemas como GPT-4 o Claude: se basan en redes neuronales profundas y grandes volúmenes de datos textuales. Tal eficacia depende de la calidad y estructura de los textos con los que han sido alimentados; de ahí que la manera en que escribimos y estructuramos el lenguaje influya directamente en su capacidad de procesar y generar información. 

El regreso triunfal de la lingüística

En este ecosistema y como resulta evidente, los lingüistas computacionales se han convertido en los héroes de la película. Son quienes mixturan rigor lingüístico con destreza tecnológica para diseñar modelos que posteriormente son implementados por los ingenieros en forma de código eficiente, asegurando que las máquinas procesen los inputs del lenguaje con coherencia y fidelidad a los significados humanos.

Estos profesionales están a la cabeza tractora de iniciativas que incluyen la creación de modelos inclusivos, la detección de sesgos y la optimización de contenidos adaptados a diferentes contextos culturales y sutilezas. Además, se aventuran a reducir ambigüedades garantizando que los sistemas de IA puedan comprender el contexto y la mayor cantidad de sutilezas, ambigüedades y matices posible. 

Sin ellos, la comunicación humano- máquina carecería de fluidez y empatía y muchas de las aplicaciones de IA perderían eficacia y fiabilidad, especialmente en entornos empresariales. 

Si hay algo peor que un chatbot que no entiende, es un chatbot que entiende… pero con prejuicios

A medida que los sistemas de IA interactúan con el lenguaje humano, surgen preocupaciones éticas sobre los sesgos en los modelos, la privacidad de los datos y la transparencia en las decisiones algorítmicas. Si nosotros estamos contaminados por estereotipos, no es sorprendente que la tecnología los imiten. Por eso, asegurar que operen de manera responsable es importante para desarrollar tecnologías inclusivas y para mantener la confianza pública en su uso. 

DeepSeek sacude el tablero 

No puedo cerrar este artículo sin mencionar que, a la luz de los hechos, el auge de los modelos de IA no es exclusivo de las punteras tecnológicas estadounidenses referidas anteriormente. En China, DeepSeek está ganando relevancia con el desarrollo de modelos de lenguaje avanzados, desafiando su dominio. Recientemente, la compañía lanzó DeepSeek-V3, un modelo de código abierto y transparente que compite con GPT-4 y demuestra el esfuerzo del país por construir su propio ecosistema de inteligencia artificial, lo que también responde a una estrategia geopolítica de independencia tecnológica. Aunque todo esto da para un próximo artículo. 

A la postre: mejor a las claras

Estos sistemas procesan, interpretan y responden según lo que les enseñamos. Si queremos que sean aliados y no espejos de nuestros errores, la precisión es clave. No se trata únicamente de impresionar a lectores humanos, sino también de darle buenas instrucciones a nuestras compañeras digitales. En comunicación, como en la inteligencia artificial, la claridad lo es todo.