Cuando pensamos en inteligencia artificial, es difícil no imaginar una interfaz respondiendo en inglés, con referencias moldeadas por una visión cultural anglosajona. No es casualidad: el idioma dominante en el desarrollo de los modelos de IA es el inglés. Y esto tiene consecuencias no solo técnicas, sino también culturales y políticas.
Los grandes modelos de lenguaje se alimentan de corpus textuales masivos extraídos de internet. Y la red, reflejo de dinámicas históricas de producción de conocimiento, está dominada por contenidos en inglés. Según datos de Common Crawl, casi la mitad de la información disponible para entrenar estos sistemas está en inglés; el español, pese a ser la segunda lengua materna más hablada del mundo, apenas supera un solo dígito en representación.
El sesgo invisible del idioma
La hegemonía lingüística en IA no es un detalle menor. El idioma no es solo un medio para comunicarse: es un portador de valores, expresiones culturales y formas de entender el mundo. Si los modelos aprenden sobre todo de datos en inglés, la visión que proyectan estará sesgada hacia contextos anglosajones.
Esto impacta en la forma en que se priorizan significados, se interpretan conceptos y se transmiten narrativas históricas. Incluso puede afectar la calidad de las respuestas: para muchos modelos, responder en español no es más que traducir internamente lo procesado en inglés, con el riesgo de perder matices y precisión.
Soberanía digital y diversidad cultural
En Iberoamérica, la escasa presencia del español y de las lenguas originarias en IA plantea riesgos de dependencia tecnológica y pérdida de soberanía cultural. Las herramientas que usamos para aprender o trabajar no son neutrales: definen qué conocimiento se considera válido y cómo se transmite.
Las lenguas indígenas —como el quechua, el guaraní, el aimara o el náhuatl— están prácticamente ausentes de los datos de entrenamiento. Esto no solo amenaza su preservación, sino que impide que las comunidades que las hablan accedan a IA adaptada a sus contextos.
Defender la diversidad lingüística es parte esencial de una IA ética. No basta con transparencia algorítmica o protección de datos: también debemos garantizar que las comunidades puedan verse y escucharse reflejadas en la tecnología que usan.
Estrategias para una IA en español (y más allá)
Traducir interfaces no es suficiente. Necesitamos modelos entrenados de forma nativa en español y en otras lenguas de nuestra región. Para lograrlo, hacen falta políticas públicas, inversión y colaboración regional.
Algunas acciones clave:
-Corpus abiertos y multilingües que incluyan español y lenguas indígenas, creados de forma ética.
-Desarrollo de modelos propios, entrenados localmente con datos representativos de la diversidad iberoamericana.
-Colaboración académica y comunitaria para validar culturalmente los sistemas.
-Políticas de soberanía digital que exijan diversidad lingüística en las soluciones tecnológicas públicas.
Un reto y una oportunidad
El español es lengua materna de más de 500 millones de personas y la tercera más usada en internet. Asegurar su presencia en IA es una apuesta estratégica para que la tecnología refleje nuestras realidades y no solo importe modelos ajenos. La diversidad cultural y lingüística es un activo: la pluralidad enriquece, la uniformidad empobrece. Si no actuamos, corremos el riesgo de que las próximas generaciones interactúen con sistemas que no hablan realmente su idioma, aunque les respondan en él. Un idioma sin tecnología que lo acompañe está condenado a la irrelevancia digital.
Hace unos años escribimos El imperio de los algoritmos, que advertía sobre cómo la concentración de poder tecnológico y de datos podía moldear identidades y soberanía cultural. Hoy, frente a la hegemonía del inglés en IA, esa advertencia está más vigente que nunca.