Francisco A. Marcos Marín: «La escritura fluida: IA y la transformación del texto»

Francisco A. Marcos Marín, catedrático emérito de la Universidad de Texas (San Antonio, EE. UU.), ha sido también catedrático de Lingüística General en la Universidad Autónoma de Madrid. Es miembro de la Academia Norteamericana de la Lengua Española.

Avance

Con la inteligencia artificial (IA), el texto deja de ser un objeto fijo y se transforma en una red dinámica de «relaciones semánticas interrogables y reconfigurables», subraya el filólogo Francisco A. Marcos Marín en esta obra. La IA procesa y propone, pero «la fijación del sentido y la responsabilidad del resultado pertenecen al autor», a quien Marcos Marín imagina «como director de una ‘orquesta’ de operaciones textuales», que debe ser transparente en la presentación de sus fuentes y así enemigo mortal del plagio.

En la tradición filológica, la «fijación del texto» ha sido siempre el momento culminante de la labor del experto. Con la IA, este acto de fijación adquiere una nueva dimensión. «Ante la fluidez del texto dinámico, que puede presentarse en infinitas variaciones de registro o de complejidad, el autor ejerce su soberanía al elegir la versión definitiva». La IA propone; el autor dispone.

En un mundo de textos generados, la firma del autor se convierte «en un sello de responsabilidad».

Marcos Marín es optimista: «La IA no viene a sustituir la capacidad crítica, sino a potenciarla, asumiendo la carpintería técnica del lenguaje para devolver a los autores el tiempo necesario para la reflexión y la fijación del sentido». Según él, «la interacción consciente y reflexiva con la inteligencia artificial permitirá a cada usuario descubrir nuevas formas de comprender y de construir texto en el ecosistema digital contemporáneo y disfrutar al hacerlo». Lejos de anular al autor, insiste, la era algorítmica «lo libera de la fatiga de las tareas mecánicas» (los índices, los resúmenes preliminares, las normalizaciones ortográficas) para devolverle su función esencial: «Ser el garante del sentido en un océano de información».

La inteligencia artificial agéntica, un paso más, es una IA capaz no solo de responder a instrucciones, sino de perseguir objetivos, tomar decisiones intermedias, usar herramientas y ejecutar acciones de forma relativamente autónoma dentro de unos límites definidos. En el mundo del texto, la IA agéntica se traduce, por ejemplo, en bibliotecas donde el usuario ya no solo descarga un PDF, sino que solicita procesos: transcripción, edición, verificación y adaptación.

ArtÍculo

La lengua es el sistema de signos doblemente articulado que utilizamos los humanos para comunicarnos. La lengua es doblemente articulada porque primero combina sonidos sin significado (/p/, /a/, /n/), para formar unidades con significado (pan), y luego combina esas unidades significativas (palabras o morfemas) para formar mensajes mayores (quiero pan).

El lenguaje es un sistema más amplio de señales o de reglas de procesamiento. Lenguajes son las señales de tráfico, los gestos, la notación musical, las matemáticas y el código informático, entre otros muchos. Toda lengua es lenguaje, pero no todo lenguaje es lengua. Con la revolución de la IA, por primera vez en la historia ya no es el ser humano quien debe aprender el lenguaje de la máquina para comunicarse con ella, sino que es la máquina la que aprende la lengua natural.

Marcos Marín recuerda la diferencia entre enunciado, «un evento lingüístico concreto, anclado en un aquí y un ahora», y el texto, «una voluntad de arquitectura intelectual que trasciende la suma de sus partes». Otra revolución: con la IA, un libro, su secuencia específica de palabras fijada en un momento histórico, se vuelve adaptable: puede reorganizarse, resumirse o modernizarse sin perder su esencia.

La IA opera fundamentalmente en el nivel del enunciado y del patrón probabilístico. Es capaz de «imitar la microarticulación de la lengua con una precisión matemática». Sin embargo, la soberanía del sentido, esa dirección que convierte una sucesión de enunciados en un texto unitario, «sigue siendo una prerrogativa del autor». Reconocer esta jerarquía «es lo que permite que la tecnología no diluya la labor del lingüista».

Corpus

Un corpus no es una simple acumulación caótica de documentos; «es una colección organizada, representativa y digitalizada de textos reales que permite estudiar el comportamiento de una lengua en su uso efectivo», afirma Marcos Marín.

Los modelos de la IA se entrenan con billones de unidades lingüísticas (tokens) procedentes de fuentes masivas. «Eso ha permitido que la IA no solo aprenda gramática, sino que absorba la experiencia del mundo codificada en el lenguaje. Al procesar el patrimonio escrito de la humanidad, la máquina ha decantado una imagen de nuestra cultura en toda su complejidad, reconociendo que el significado de una palabra no reside en su definición de diccionario, sino en la compañía que ha mantenido a lo largo de los siglos».

Los modelos pueden aprender patrones abstractos compartidos entre lenguas, es decir, relaciones lógicas, categorías, analogías, estructuras narrativas, pero la expresión del pensamiento no es intercambiable sin pérdida. Cada lengua trae consigo ritmos, distinciones, presupuestos, metáforas, registros y zonas de experiencia que no se trasladan limpiamente a otra. Los modelos no acceden a conceptos en abstracto, sino a patrones estadísticos y semánticos aprendidos a partir de datos concretos. Lo universal es una generalización inducida desde corpus históricamente desiguales.

Sin un corpus, la IA sería una arquitectura poderosa pero vacía: una capacidad de cálculo sin memoria cultural sobre la que apoyarse.

El dominio del inglés

El corpus digital disponible y aprovechable para la IA está fuertemente sesgado hacia el inglés, no solo por volumen. La asimetría es también económica, jurídica, editorial, geopolítica y técnica.

Cuando un sistema ha sido alimentado predominantemente con patrones discursivos anglófonos, puede tender a trasladar al español calcos sintácticos, automatismos expresivos o categorías conceptuales que empobrecen su naturalidad. Para el profesional del texto, no se trata de una cuestión menor.

De ahí la importancia de trabajar con corpus en español. Y hasta ahora se ha hecho poco.

Le pregunto a ChatGPT, mientras redacto este artículo, con qué corpus en español se ha entrenado, y como se verá no son precisamente los mejores, como los de la RAE (CORDE o CREA). Contesta: «No puedo saber ni enumerar con exactitud los corpus concretos en español con los que fui entrenado, porque OpenAI no publica un inventario cerrado de sus fuentes. Lo más prudente es hablar de grandes tipos de materiales: webs en español, Wikipedia en español, libros y textos extensos, prensa y revistas, documentos de instituciones, legislación, textos académicos, traducciones y ejemplos de conversaciones».

Registros y deriva semántica

Gracias a la digitalización de textos históricos, la IA puede detectar la deriva semántica de los términos: cómo una palabra que en el siglo XVI designaba una virtud puede haber adquirido en el siglo XXI un matiz irónico o técnico.

Con el entrenamiento adecuado y el corpus preciso, la IA, por pura probabilidad, acierta hasta en los casos más difíciles, como en los registros irónicos. Una situación negativa más una expresión positiva exagerada la detecta como ironía probable al instante, por ejemplo, en la frase: «¡Qué bien!, ¡justo lo que necesitaba!, ¡que se fuera internet antes de entregar el trabajo!».

El estilo de un autor, en este contexto de la IA, «no es otra cosa que una desviación sistemática de la norma», afirma Marcos Marín. Le pregunto a ChatGPT sobre esa frase de Marcos Marín y me contesta que está parcialmente de acuerdo, porque, dice, «también es una forma de mirar, de seleccionar lo relevante, de ordenar la experiencia y de producir sentido».

La IA detecta regularidades estadísticas y formales. A partir de ellas puede aproximarse bastante bien a categorías como novela negra, ensayo académico, poema lírico, noticia periodística y manual técnico, entre otras. Para una IA, un género es menos una definición cerrada y más una familia de parecidos. Un texto pertenece a un género porque se parece mucho a muchos textos de ese género y poco a textos de otros géneros.

La IA convierte textos en representaciones vectoriales (embeddings, en inglés: ‘incrustaciones’), de modo que textos con significados parecidos quedan cerca entre sí en un espacio matemático, lo que da lugar a agrupaciones (clusters, ya españolizado como clústeres). Así se describe matemáticamente la lengua.

Intención y voluntad comunicativa

La IA opera en el ámbito de la probabilidad y la correlación. Navega por el espacio vectorial antes aludido con una precisión matemática asombrosa, pero carece de intención, de «voluntad comunicativa propia». Un autor, por el contrario, posee «la memoria cultural y el contexto vital necesarios para juzgar no solo la corrección de un texto, sino también su pertinencia y veracidad», subraya Marcos Marín.

La máquina actúa como «una lente de aumento que hace visibles estructuras y ecos que antes permanecían ocultos. Sin embargo, la decisión sobre qué resonancias potenciar y cuáles silenciar pertenece exclusivamente a la soberanía del pensamiento crítico».

Además de lo anterior, que es quizás lo central de este libro ahora reseñado, Marcos Marín aborda también lo que la IA supone para la modernización de la filología: ayuda en edición crítica de obras, bibliotecas agénticas y transliteración de textos difíciles y antiguos. Aquí, probablemente, la realidad deje anticuado a este ensayo en breve. Finalmente, Marcos Marín reflexiona sobre la ayuda de la IA en la claridad y la trasparencia del lenguaje, algo importante, por ejemplo, para la relación con el Estado de ciudadanos sin especiales conocimientos técnicos.

Más información

Marcos Marín, Francisco A. (2026). La escritura fluida: IA y la transformación del texto. Bibliotheca Salmanticensis. Serie Humanidades 4. Salamanca: UPSA (Universidad Pontificia de Salamanca) Ediciones. ISBN: 979-13-87569-26-6.

Más sobre IA: aquí