La IA Entiende Mejor este Idioma que el Inglés o el Chino, y la Razón Desconcierta a los Expertos

Durante años diste por hecho que la inteligencia artificial “piensa” mejor en inglés porque internet está llena de ese idioma. Hoy hay una grieta en esa idea y llega desde un estudio reciente con modelos de OpenAI, Google Gemini, Llama, DeepSeek y Qwen. El hallazgo no solo cambia el ranking lingüístico, también sugiere una forma distinta de entrenar y usar estos sistemas.

El trabajo, firmado por equipos de la Universidad de Maryland y Microsoft, comparó el rendimiento de las IAs en 26 idiomas. La métrica fue simple de entender: eficacia al comprender y procesar instrucciones y textos. Y aquí llega la sorpresa que desmonta tópicos. No es el inglés, ni el chino, el idioma que estas máquinas dominan con mayor precisión.

El polaco se situó arriba del todo con un 88% de acierto, seguido del francés (87%), el italiano (86%) y el español (85%). El inglés cayó a la sexta posición con un 83,9%, y el chino, pese a su enorme volumen de datos en la red, quedó penúltimo. Que la inteligencia artificial lidere en polaco desconcierta porque, para los humanos, su gramática y declinaciones resultan duras.

Los propios investigadores apuntan a una pista: el polaco tiene una sintaxis muy regular y usa prefijos y sufijos de manera consistente. Esa coherencia reduce ambigüedades y permite que los modelos estadísticos capturen patrones con menos ruido. Hay un matiz interesante que conviene no perder: el polaco tiene poca presencia online, lo que sugiere que la cantidad de datos no lo es todo.

La inteligencia artificial rinde mejor cuando el idioma ofrece estructuras ordenadas y menos dobles sentidos. Ahí entra también el español, que, por su regularidad y su enorme difusión, se queda muy cerca del grupo de cabeza. Si lo comparamos con la app móvil de tu día a día, es como si la IA “leyera” más rápido cuando el texto no se presta a confusiones, y esto afecta a cómo escribes y pruebas tus prompts.

El impacto práctico es claro: vas a poder mejorar resultados ajustando el idioma según la tarea. Instrucciones técnicas o pasos secuenciales podrían funcionar mejor en polaco o en español que en inglés. No es magia, es estadística aplicada a texto. Y hay un dato que lo resume bien: la estructura del idioma pesa tanto o más que el volumen de datos, según los autores del estudio.

Por qué la inteligencia artificial entiende mejor el polaco que el inglés (y qué cambia para ti)

Durante años se asumió que entrenar con más inglés daría siempre mejores respuestas. Este experimento muestra que, cuando el lenguaje es menos ambiguo, la inteligencia artificial detecta patrones más finos y responde con mayor fiabilidad. Polonia gana relevancia en el mapa de la IA, y el español aparece como un aliado sólido para diseñar flujos multilingües.

La clave está en tres factores combinados: regularidad sintáctica, morfología predecible y menor ambigüedad. Con todo, el inglés mantiene su ventaja cultural y de documentación, pero la eficacia pura en tareas de comprensión ya no es su terreno exclusivo. No se trata de “traducir todo al polaco”, sino de saber cuándo el idioma reduce errores y mejora la precisión del modelo.

Si trabajas con modelos grandes, vas a poder probar ajustes sencillos sin rehacer tu stack completo:

• Escribe instrucciones críticas en español o polaco y compara.
• Mezcla ejemplos multilingües con formatos consistentes.
• Mide la tasa de acierto por idioma en tu caso real.

Cuidado con sesgos por dominio: textos legales, médicos o creativos pueden responder de forma distinta y exigir pruebas por cada vertical.

El estudio también plantea un frente estratégico: quizá haya que reequilibrar los datasets y los benchmarks. Si los modelos rinden más con idiomas regulares, entrenar menos en inglés y más en lenguas con menor ambigüedad podría subir el listón global. La inteligencia artificial no “piensa” como un humano, y forzarla a hablar siempre inglés puede ser una muleta innecesaria en ciertos escenarios.

¿Qué mirar a partir de ahora? Dos señales: replicaciones independientes con los mismos 26 idiomas y nuevas versiones de modelos multilingües con mejoras explícitas en morfología. Si ves que los benchmarks incorporan más polaco y español, prepárate para que cambien las guías de prompting y, con ellas, tus flujos de trabajo. El inglés seguirá siendo práctico por ecosistema y documentación.

Nos quedamos con una idea útil para el día a día: elige el idioma como parte del prompt, no como un detalle neutro. Polaco, francés, italiano y español muestran una ventaja estadística que puedes aprovechar ya, mientras el inglés pierde su aura de intocable. La inteligencia artificial premia la claridad y la coherencia interna del lenguaje, y ahí es donde tu texto, no el volumen de datos, marca la diferencia.