En un reciente encuentro en un restaurante, se volvió a poner de manifiesto cómo la comunicación humana puede ser intuitiva y eficiente, aún sin un lenguaje completo. Mientras dos amigas compartían una comida, una de ellas interrumpió la conversación con un simple «¿Me pasas la…?», haciendo un gesto hacia la mesa. Sin necesidad de finalízar la frase, la otra supo inmediatamente que pedía la sal, demostrando la capacidad humana de anticipar el contexto comunicativo. Este hecho resalta la complejidad y la sofisticación del lenguaje, donde las implicaciones y referencias se entienden sin necesidad de ser expresadas en su totalidad. La habilidad para prever qué palabras utilizará un interlocutor se basa en un conocimiento instintivo de la estructura del lenguaje y del contexto en el que se da la conversación.
Los avances en la inteligencia artificial intentan replicar esta dinámica a través de sistemas de autocorrección en los teclados de los dispositivos móviles. Estos sistemas utilizan técnicas estadísticas y procesamiento del lenguaje natural (PLN) para calcular la probabilidad de que una letra o palabra aparezca, basándose en grandes volúmenes de textos. Sin embargo, a pesar de este sofisticado análisis, los autocorrectores a menudo cometen errores que pueden resultar desconcertantes para los usuarios. Un claro ejemplo de esto es cuando el autocorrector cambia una palabra como «jobar» por «Jonathan», dejando a los usuarios confundidos por la inadecuación de la corrección.
La precisión de los autocorrectores se basa en combinaciones de reglas gramaticales y la historia de uso del usuario. Con un diccionario interno previamente establecido con textos de entrenamiento, el sistema logicamente prevé cuál será la frase más probable. A pesar de ello, este proceso no es infalible, ya que no solo se trata de conocer un amplio vocabulario, sino también de entender el contexto en el que se utilizan las palabras. Por ejemplo, la elección de «casa» en un mensaje informal podría resultar inadecuada en un entorno administrativo donde se prefiera el término «vivienda».
Aunque los autocorrectores están diseñados para aumentar la eficiencia y reducir errores, la experiencia del usuario puede verse empañada por correcciones inapropiadas o fallidas. Estas predicciones erróneas pueden dejar una impresión duradera, ya que los usuarios tienden a recordar más vívidamente los errores graves que las correcciones acertadas. A pesar de las frustraciones que surgen de estas limitaciones, la mayoría de los usuarios de iOS y Android opinan que los autocorrectores efectivamente mejoran su escritura con el tiempo, adaptándose a sus patrones individuales.
A pesar de que estos sistemas continúan evolucionando hacia una comprensión más profunda del lenguaje, su funcionamiento todavía se aleja de la competencia léxica del ser humano. Mientras que el léxico humano es dinámico y se basa en una red de conexiones significativas y contextuales, el autocorrector opera a partir de patrones matemáticos y reglas aprendidas. Iniciativas como PALABRIA-CM-UC3M demostraron que es posible mejorar la corrección contextual, implementando modelos lingüísticos avanzados. Sin embargo, a fin de cuentas, los autocorrectores seguirán siendo herramientas limitadas, incapaces de alcanzar el nivel de interpretación y flexibilidad que caracteriza a la comunicación humana.
