Los modelos de inteligencia artificial (IA) están demostrando que hablan polaco con sorprendente fluidez. Un nuevo estudio realizado por la Universidad de Maryland y Microsoft revela que, de 26 idiomas evaluados, el polaco surgió como el más eficaz para activar sistemas de inteligencia artificial. Este hallazgo desafía la sabiduría convencional sobre la complejidad del lenguaje y los datos de entrenamiento de la IA.
Los investigadores pusieron a prueba varios modelos de lenguajes de IA líderes, incluidos OpenAI, Google Gemini, Qwen, Llama y DeepSeek. A estos modelos se les asignaron tareas idénticas en los 26 idiomas para ver cuál producía las respuestas más precisas. Los resultados fueron sorprendentes: el polaco superó consistentemente a los demás, logrando una precisión promedio del 88%.
Más allá del rendimiento esperado
Este resultado inesperado es particularmente digno de mención porque históricamente el polaco ha sido considerado uno de los idiomas más difíciles de aprender para los humanos. Su gramática compleja y fonemas desconocidos representan un obstáculo importante para los hablantes nativos de inglés. Sin embargo, cuando se trata de IA, la complejidad del lenguaje no parece ser un factor tan definitorio.
Curiosamente, el inglés, a menudo visto como el idioma global dominante en tecnología, solo ocupó el sexto lugar. Esto sugiere que el volumen de datos sin procesar por sí solo no es el único determinante del dominio del lenguaje de IA. Además, los chinos, a pesar de tener una gran cantidad de datos de texto en línea disponibles para capacitación, tuvieron un desempeño decepcionante y se ubicaron cerca del final.
Los 10 lenguajes más efectivos para la IA conversacional fueron:
- Polaco (88%)
- Francés (87%)
- Italiano (86%)
- Español (85%)
- Ruso (84%)
- Inglés (83,9%)
- Ucraniano (83,5%)
- Portugués (82%)
- Alemán (81%)
- Holandés (80%)
Qué significa esto para la IA y el lenguaje
Este estudio destaca algunas conclusiones clave:
- El impacto de la estructura lingüística: Quizás la estructura de la gramática polaca, o las características fonéticas únicas, se presten mejor a ciertos tipos de procesamiento de IA. Se necesita más investigación para determinar exactamente por qué sobresale el polaco.
- La disponibilidad de datos no lo es todo: Si bien los datos de capacitación extensos son cruciales, no garantizan el máximo rendimiento. Otros factores como la complejidad lingüística y la arquitectura del modelo influyen.
- Un cambio en las prioridades lingüísticas: El predominio del inglés en la IA podría verse cuestionado a medida que los investigadores exploren otros idiomas con un gran potencial de rendimiento. Esto podría conducir a tecnologías de IA más inclusivas y accesibles a nivel mundial.
Esta investigación abre vías interesantes para explorar la intersección del lenguaje, la cognición y la inteligencia artificial. A medida que la IA continúa evolucionando, comprender qué idiomas le resultan más intuitivos podría moldear su desarrollo futuro y su impacto en la comunicación en todo el mundo.
