{"id":8865,"date":"2026-04-22T18:53:09","date_gmt":"2026-04-23T00:53:09","guid":{"rendered":"https:\/\/stacatarina.mx\/consejos\/como-la-barrera-del-idioma-de-la-ia-limita-las-respuestas-a-los-desastres-climaticos\/"},"modified":"2026-04-22T18:53:11","modified_gmt":"2026-04-23T00:53:11","slug":"como-la-barrera-del-idioma-de-la-ia-limita-las-respuestas-a-los-desastres-climaticos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/stacatarina.mx\/consejos\/como-la-barrera-del-idioma-de-la-ia-limita-las-respuestas-a-los-desastres-climaticos\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo la barrera del idioma de la IA limita las respuestas a los desastres clim\u00e1ticos"},"content":{"rendered":"
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Aparece un mensaje en l\u00ednea durante las fuertes inundaciones: “Esta lluvia no ser\u00e1 peque\u00f1a, en todas partes p\u00f3ngase rojo”. Alguien que no est\u00e9 familiarizado con la redacci\u00f3n podr\u00eda dudar. Pero para la gente de Nigeria, este mensaje es inmediato y claro: las inundaciones son graves y est\u00e1n empeorando.<\/p>\n

Momentos como este suceden todo el tiempo en las plataformas digitales. La gente no escribe oraciones perfectas y est\u00e1ndar en ingl\u00e9s. Comparten advertencias y reacciones en plataformas como X, WhatsApp y Facebook utilizando el lenguaje de la vida cotidiana. Esto significa a veces mezclar el ingl\u00e9s con expresiones locales, jerga y lenguaje expresivo moldeado por sus comunidades.<\/p>\n

Los sistemas de inteligencia artificial pueden comprender el lenguaje y abordar una amplia gama de problemas. Los gobiernos y las organizaciones utilizan cada vez m\u00e1s la IA para escanear las redes sociales, resumir conversaciones p\u00fablicas e incluso responder a cuestiones ambientales y clim\u00e1ticas.<\/p>\n

Pero muchas de estas herramientas tienen dificultades para entender la forma en que las personas realmente se comunican. Las expresiones locales y la jerga pueden confundir a la IA, por lo que a veces los mensajes importantes se malinterpretan o se pasan por alto por completo.<\/p>\n

Cuando la gente habla de barreras ling\u00fc\u00edsticas, a menudo se refiere a la traducci\u00f3n entre diferentes idiomas. Pero el problema es m\u00e1s sutil. En todo el mundo, la gente mezcla idiomas y expresiones locales en l\u00ednea, un fen\u00f3meno que los ling\u00fcistas llaman \u201ccambio de c\u00f3digo\u201d.<\/p>\n

El periodismo clim\u00e1tico se ha hecho cada vez m\u00e1s en l\u00ednea, pero hay menos reporteros clim\u00e1ticos en el mundo en desarrollo. Esto limita la profundidad y la disponibilidad de informaci\u00f3n para una enorme proporci\u00f3n de la poblaci\u00f3n mundial y determina c\u00f3mo se debaten y comprenden las cuestiones clim\u00e1ticas en las diferentes regiones.<\/p>\n

Por ejemplo, una publicaci\u00f3n en las redes sociales del Reino Unido podr\u00eda plantear una preocupaci\u00f3n medioambiental mediante expresiones como: “\u00bfYa se est\u00e1n inundando las carreteras? Me alegra saber que el ayuntamiento se est\u00e1 burlando”. La mayor\u00eda de las herramientas de inteligencia artificial pueden captar el sarcasmo y la frustraci\u00f3n dirigidos a las autoridades locales.<\/p>\n

En un pa\u00eds como Nigeria, la gente puede describir las preocupaciones que se est\u00e1n desarrollando de manera diferente: \u201c\u00bfAbeg, es octubre y llueve as\u00ed, pero usted dice que el clima no ha cambiado?\u201d o “\u00a1R\u00edo don cerca de nuestra casa! \u00a1Abeg ayuda, podemos estropearlo todo!”<\/p>\n

Aqu\u00ed, la jerga y el pidgin expresan un peligro inmediato y una llamada urgente de ayuda. Sin embargo, los modelos de IA a menudo reducen esto a comentarios casuales, pasando por alto por completo la urgencia y la emoci\u00f3n que se transmite.<\/p>\n

Esto es importante porque la mayor\u00eda de los sistemas de IA se ense\u00f1an en textos extensos centrados en Occidente, principalmente de Am\u00e9rica del Norte y Europa. ChatGPT, por ejemplo, recibe instrucciones sobre grandes cantidades de texto de Internet. No tiene creencias, sentimientos ni conciencia. En cambio, genera respuestas basadas en patrones que ha visto en l\u00ednea.<\/p>\n

La IA refleja la cultura dominante en sus datos de entrenamiento, por lo que lleva una \u201chuella digital cultural\u201d. Imita formas normales de expresar ideas de las sociedades que produjeron los textos de los que ha aprendido. Los modelos de IA entrenados con textos predominantemente en ingl\u00e9s muestran un sesgo oculto que favorece los valores culturales occidentales, particularmente cuando se les pregunta en ingl\u00e9s.<\/p>\n

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Una de las principales razones por las que la IA puede producir resultados sesgados es que refleja las desigualdades sociales, incluidas las diferencias de raza, g\u00e9nero y regi\u00f3n, que aparecen en los datos de los que aprende. Por lo tanto, las voces subrepresentadas de comunidades de pa\u00edses en desarrollo con variedades de ingl\u00e9s no angloc\u00e9ntricas a menudo son minimizadas o ignoradas.<\/p>\n

Este sesgo puede tener consecuencias reales. En crisis clim\u00e1ticas como inundaciones, olas de calor u otras condiciones clim\u00e1ticas extremas, los mensajes mal interpretados podr\u00edan poner en riesgo propiedades y vidas.<\/p>\n

Los sistemas de inteligencia artificial que se basan en patrones pasados \u200b\u200bson f\u00e1ciles de interpretar cuando el lenguaje se ajusta a los est\u00e1ndares esperados, pero las publicaciones que no se ajustan a la presencia de jerga local o se\u00f1ales de urgencia pueden malinterpretarse.<\/p>\n

Mejorar las respuestas a los desastres clim\u00e1ticos<\/h2>\n

Resolver este problema implica dise\u00f1ar sistemas que realmente reflejen la forma en que las personas se comunican. Los sistemas de inteligencia artificial deben capacitarse para comprender las expresiones regionales y reconocer que el significado a menudo depende del contexto cultural, no solo de las palabras literales.<\/p>\n

La IA debe probarse en publicaciones reales en l\u00ednea, no en ingl\u00e9s formal centrado en Occidente, para captar la urgencia y las referencias locales. Los sistemas automatizados pueden procesar enormes vol\u00famenes de informaci\u00f3n, pero el juicio humano debe permanecer al tanto, especialmente cuando est\u00e1 en juego la seguridad de las personas.<\/p>\n

Las herramientas de inteligencia artificial pueden ayudar a las comunidades a responder a inundaciones, olas de calor y otras emergencias clim\u00e1ticas, pero solo una vez capacitadas para interpretar los matices del lenguaje cotidiano, de modo que las advertencias y las llamadas de ayuda lleguen.<\/p>\n

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Ifeoluwa Wuraola, candidata a doctorado, Inteligencia Artificial, Universidad de casco<\/em>; Daniel Marciniak, profesor de Criminolog\u00eda, Universidad de casco<\/em>y Nina Dethlefs, profesora de inform\u00e1tica, Universidad de Loughborough<\/em><\/p>\n

Foto principal de Chris Gallagher en Unsplash<\/p>\n<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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