El vacío lingüístico que afecta a las herramientas de IA
Medio millón de expresiones compuestas en inglés —aquellas que funcionan como unidades semánticas pero se escriben con espacios, como ‘machine learning’, ‘product market fit’ o ‘go to market’— no están registradas en los diccionarios tradicionales. Este fenómeno, analizado recientemente por Linguabase, tiene implicaciones directas para founders que desarrollan productos basados en procesamiento de lenguaje natural (NLP) y herramientas de IA conversacional.
Los diccionarios impresos y muchos digitales priorizan palabras individuales por limitaciones de espacio y criterios lexicográficos tradicionales. Sin embargo, estas expresiones multipalabra (multi-word expressions o MWE en inglés) representan una parte fundamental del vocabulario real que usamos diariamente, especialmente en contextos técnicos y de negocios donde operan las startups tecnológicas.
Por qué importa para tu startup tech
Si estás construyendo chatbots, asistentes virtuales, herramientas de análisis de sentimiento o cualquier producto que procese lenguaje humano, este vacío lexicográfico representa un desafío técnico concreto. Los modelos de lenguaje entrenados con diccionarios incompletos pueden:
- Malinterpretar expresiones clave del sector (como ‘burn rate’, ‘runway’, ‘pivot’)
- Ofrecer sugerencias incorrectas en correctores ortográficos o editores de texto
- Reducir la precisión en tareas de clasificación y análisis semántico
- Generar respuestas menos naturales en aplicaciones conversacionales
La investigación en procesamiento de lenguaje natural ha identificado que las MWE constituyen entre el 30% y el 45% del vocabulario activo en textos especializados, porcentaje que aumenta en documentación técnica y comunicación empresarial.
Wiktionary vs diccionarios tradicionales: el poder de lo colaborativo
Aquí emerge una lección valiosa sobre modelos de negocio y construcción de producto. Wiktionary, el diccionario colaborativo de código abierto, incluye significativamente más expresiones compuestas que diccionarios comerciales tradicionales como Oxford o Merriam-Webster. Esta diferencia no es accidental:
Los diccionarios tradicionales operan con procesos editoriales lentos, comités de expertos y criterios de inclusión restrictivos. Wiktionary, en cambio, aprovecha la inteligencia colectiva de miles de contribuidores que documentan el lenguaje real en uso, incluyendo jerga técnica, expresiones emergentes y terminología de nicho.
Para founders desarrollando herramientas de NLP, esto sugiere una estrategia práctica: complementar bases de datos léxicas comerciales con fuentes colaborativas y datasets especializados de tu industria. Empresas como OpenAI, Anthropic y Cohere han invertido considerablemente en curación de corpus lingüísticos precisamente por esta razón.
Implicaciones para el desarrollo de producto
Si tu startup trabaja con tecnología de lenguaje, considera estos puntos accionables:
Enriquecimiento de datasets
No dependas exclusivamente de diccionarios estándar. Construye corpus personalizados con expresiones relevantes para tu industria. Si desarrollas una herramienta para el ecosistema startup, asegúrate de que tu modelo reconozca expresiones como ‘product-led growth’, ‘founder-market fit’ o ‘cap table’.
Validación con usuarios reales
Las expresiones compuestas evolucionan rápidamente. Lo que hoy es ‘artificial intelligence’ mañana puede ser ‘agentic AI’ o ‘compound AI systems’. Implementa mecanismos de retroalimentación continua para capturar cómo tu audiencia realmente habla.
Aprovecha recursos abiertos
Además de Wiktionary, existen recursos como WordNet, ConceptNet y diversos corpus lingüísticos académicos disponibles bajo licencias abiertas. Integrar múltiples fuentes mejora la cobertura léxica sin depender de proveedores únicos.
El caso de los juegos de palabras y gamificación
El artículo original menciona cómo este fenómeno afecta a juegos de palabras como Scrabble o crucigramas. Para founders en gaming o edtech, hay una oportunidad: crear experiencias que reconozcan expresiones compuestas ofrece ventaja competitiva. Juegos de vocabulario que acepten ‘climate change’ o ‘growth hacking’ como respuestas válidas conectan mejor con cómo las personas realmente piensan y se comunican.
Startups como Duolingo han capitalizado esta comprensión profunda del lenguaje real vs lenguaje académico, construyendo experiencias de aprendizaje más efectivas al priorizar frases y expresiones sobre palabras aisladas.
Tecnología actual y futuras direcciones
Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) como GPT-4, Claude o Llama han mitigado parcialmente este problema al entrenarse con corpus masivos de texto real, no solo diccionarios. Estos modelos capturan naturalmente expresiones compuestas porque aparecen con frecuencia en sus datos de entrenamiento.
Sin embargo, para aplicaciones específicas —sistemas de información médica, herramientas legales, plataformas fintech— sigue siendo crítico el fine-tuning con vocabulario especializado. El vacío identificado por Linguabase subraya la importancia de no asumir que los modelos base conocen toda la terminología relevante para tu caso de uso.
Lecciones para founders construyendo con IA
Esta investigación lingüística ofrece un recordatorio valioso: las herramientas son tan buenas como los datos con que las alimentas. Si tu producto depende de comprensión del lenguaje:
- Audita tu cobertura léxica: ¿Tu modelo reconoce las expresiones que tus usuarios realmente usan?
- Construye pipelines de actualización: El lenguaje evoluciona; tu producto también debe hacerlo.
- Considera el contexto cultural: Expresiones válidas en LATAM pueden diferir de España o Estados Unidos.
- Mide lo que importa: Tracking de expresiones no reconocidas puede revelar gaps críticos.
Conclusión
El hallazgo de medio millón de expresiones compuestas ausentes de diccionarios tradicionales no es solo una curiosidad lingüística: es un recordatorio de que las herramientas heredadas —incluso algo tan establecido como un diccionario— pueden tener limitaciones significativas que afectan productos modernos.
Para founders construyendo con tecnología de lenguaje, la lección es clara: cuestiona las fuentes de datos estándar, complementa con recursos diversos y mantén siempre el foco en cómo tu audiencia realmente se comunica. La brecha entre el lenguaje formal documentado y el lenguaje real en uso representa tanto un desafío técnico como una oportunidad de diferenciación competitiva.
En un ecosistema donde la IA conversacional se vuelve cada vez más central para la experiencia de usuario, entender estas sutilezas lingüísticas puede ser la diferencia entre un producto funcional y uno excepcional.
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Fuentes
- https://www.linguabase.org/words-with-spaces.html (fuente original)
- https://en.wiktionary.org (diccionario colaborativo)
- https://www.aclweb.org/anthology/ (investigación en NLP)
- https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/multiword-expressions/ (Microsoft Research)
