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En los últimos años, los modelos de lenguaje de gran escala (LLM, por sus siglas en inglés) han pasado de ser curiosidades técnicas a convertirse en herramientas cotidianas para la generación de texto, la traducción, la síntesis de información y, cada vez más, en apoyo a la escritura académica. Sin embargo, un análisis reciente de 280?000 transcripciones de charlas y presentaciones de canales académicos revela un fenómeno que va más allá del uso directo de estas inteligencias artificiales: la gente está empezando a escribir y, sorprendentemente, a hablar como ChatGPT sin haber recurrido a la herramienta para hacerlo.
Un patrón emergente en la producción oral
El estudio se centró en la frecuencia y el contexto de palabras que pueden considerarse “favoritas” de los LLM, como delve (ahondar), framework (marco de trabajo), leveraging (aprovechando) y otras expresiones que, aunque correctas, no son habituales en el discurso académico tradicional en español o en inglés coloquial. El hallazgo más llamativo es que la aparición de estas palabras ha aumentado de forma constante a lo largo de los últimos cinco años, superando incluso la tasa de crecimiento de términos técnicos propios de cada disciplina.
Para profundizar en la naturaleza de este cambio, los autores del estudio revisaron manualmente una muestra representativa de vídeos en los que se utilizaba la palabra delve. De los casos analizados, aproximadamente un tercio mostraba señales claras de lectura: los presentadores se apoyaban en diapositivas, notas o guiones rígidos, lo que sugiere que el texto había sido preparado con antelación, posiblemente con ayuda de una IA, y luego leído literalmente. Hasta aquí, la explicación es sencilla y no sorprende: la IA sirve como asistente de redacción y el usuario la emplea como soporte para sus presentaciones.
Lo que, sin embargo, resulta inquietante es que en más de la mitad de los vídeos no se observan indicios de lectura. La palabra delve aparece de forma espontánea, en respuestas improvisadas, en transiciones orales, en comentarios laterales e incluso en diálogos con el público. En otras palabras, el estilo y el vocabulario propios de los LLM se están infiltrando en la comunicación oral sin que los hablantes sean conscientes de ello.
¿Por qué ocurre esta imitación inconsciente?
1. Exposición masiva a textos generados por IA
Los LLM, como ChatGPT, han sido entrenados con enormes volúmenes de texto provenientes de la web, incluyendo artículos científicos, blogs, foros y documentos técnicos. Al interactuar con estos modelos, los usuarios absorben de forma indirecta sus patrones de redacción: frases estructuradas, vocabulario preciso y un tono neutral pero persuasivo. Con el tiempo, este estilo se internaliza y se reproduce de manera automática, tanto en la escritura como en la conversación.
2. Optimización de la claridad y la eficiencia
Los LLM tienden a priorizar la claridad y la concisión, evitando ambigüedades y redundancias. Cuando los académicos adoptan este estilo, lo hacen, a menudo, para comunicar ideas complejas de manera más accesible a audiencias interdisciplinarias. La palabra delve, por ejemplo, indica una profundización deliberada y suena más “científica” que simplemente decir “explorar” o “analizar”. Así, el uso de estos términos se convierte en una estrategia para ganar credibilidad y eficiencia comunicativa.
3. Efecto de “contagio” lingüístico
El lenguaje es un fenómeno social que se propaga a través de la interacción. Cuando un conferenciante utiliza expresiones típicas de los LLM, los oyentes, a su vez, pueden adoptarlas en sus propias intervenciones, creando un ciclo de retroalimentación que refuerza el patrón. Este efecto de “contagio” se ha observado en otras áreas, como la adopción de neologismos en redes sociales, y ahora se extiende al discurso académico.
4. Falta de conciencia metalingüística
Muchos usuarios no son plenamente conscientes de la procedencia de los términos que emplean. Al leer artículos, papers o blogs que ya incorporan el estilo de los LLM, internalizan sin palabras sin reflexionar sobre su origen. Cuando luego participan en una charla, reproducen esas expresiones como si fueran parte de su propio repertorio léxico, sin reconocer la influencia de la IA.
Consecuencias para la comunicación académica
Pérdida de diversidad estilística
El estilo de los LLM tiende a homogeneizar la forma de expresarse. Si la comunidad académica adopta masivamente este vocabulario, corre el riesgo de perder la riqueza y la variedad que caracterizan a los distintos campos de estudio y a las diferentes tradiciones culturales. La uniformidad puede facilitar la comprensión entre disciplinas, pero también puede empobrecer la identidad lingüística de cada área.
Desconexión con la audiencia no especializada
Aunque el uso de terminología precisa puede ser útil para expertos, su exceso puede alejar a lectores o escuchas que no están familiarizados con ese registro. La aparición de palabras como delve en una charla dirigida a estudiantes de pregrado, por ejemplo, puede generar confusión o la sensación de que el discurso es “artificial” o “forzado”.
Riesgo de credibilidad percibida
Algunos académicos podrían percibir el uso excesivo de este estilo como una señal de dependencia excesiva de la IA, lo que podría afectar la percepción de autenticidad y originalidad del autor. En entornos donde la originalidad es altamente valorada, como la publicación de artículos de investigación, esta percepción podría ser perjudicial.
¿Qué hacer al respecto?
1. Fomentar la reflexión metalingüística
Los programas de formación académica deberían incluir módulos que ayuden a los estudiantes y profesionales a reconocer la influencia de los LLM en su propio discurso. La toma de conciencia es el primer paso para decidir cuándo y cómo emplear esas expresiones de forma deliberada.
2. Equilibrar claridad y naturalidad
Es importante que los comunicadores académicos busquen un equilibrio entre la precisión técnica y la naturalidad del lenguaje. La revisión de guiones y la práctica de la exposición oral sin depender exclusivamente de notas pueden ayudar a recuperar un estilo más auténtico.
3. Adaptar el discurso a la audiencia
Antes de una presentación, es útil evaluar el nivel de familiaridad de la audiencia con el vocabulario especializado. Si se trata de un público amplio, puede ser conveniente sustituir términos como delve por sinónimos más accesibles o proporcionar breves explicaciones contextuales.
4. Utilizar la IA como herramienta, no como sustituto
Los LLM deben ser vistos como asistentes que facilitan la estructuración de ideas, pero no como autores definitivos del discurso. La práctica de escribir borradores y luego revisarlos de forma crítica permite mantener la voz propia del autor mientras se aprovechan los beneficios de la IA.
Conclusión
El fenómeno descrito por el análisis de 280?000 transcripciones muestra que la influencia de los modelos de lenguaje no se limita a la generación de texto, sino que se extiende a la manera en que hablamos y nos expresamos en entornos académicos. La adopción inconsciente de expresiones típicas de ChatGPT evidencia una transformación sutil pero profunda en la cultura comunicativa de la comunidad científica. Reconocer este proceso y gestionarlo de forma consciente es esencial para preservar la diversidad estilística, mantener la conexión con la audiencia y garantizar la autenticidad de la comunicación académica en la era de la inteligencia artificial.
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