La Diferencia Entre los *Prompts* en Inglés y Otros Idiomas: Cómo el Lenguaje Moldea la Interacción con la IA

Al interactuar con herramientas de IA generativa como ChatGPT (un modelo de lenguaje grande desarrollado por OpenAI), Midjourney o DALL·E, los usuarios a menudo recurren a prompts de IA: textos breves y descriptivos que guían la salida del modelo.

Pero, ¿alguna vez te has preguntado cómo el idioma de tu prompt de IA afecta el resultado? Este artículo explora cómo los prompts escritos en inglés difieren de los escritos en otros idiomas como español, chino, japonés y más. Incluye ejemplos del mundo real, mejores prácticas e información optimizada para SEO para lectores globales que desean dominar la ingeniería de prompts.

Por Qué el Idioma Importa en los Prompts de IA

El inglés se ha convertido en el idioma de facto para interactuar con los modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en inglés), pero no es la única opción. Si bien la mayoría de los modelos de IA avanzados se entrenan principalmente con conjuntos de datos en inglés, muchos son multilingües hasta cierto punto. Sin embargo, el rendimiento, la precisión y el matiz de la salida de la IA pueden variar significativamente según el idioma utilizado en el prompt.

Un gráfico comparativo que muestra el rendimiento del modelo multilingüe en tareas de traducción y razonamiento.

Enfoque en Palabras Clave

• Prompts de IA en inglés vs otros idiomas
• Interacción multilingüe con la IA
• Ingeniería de prompts por idioma
• Mejores prácticas para escribir prompts en diferentes idiomas

Cómo se Entrenan los Modelos de IA

La mayoría de los modelos fundacionales como GPT, PaLM o Claude se entrenan utilizando grandes corpora principalmente en inglés. Un estudio de 2023 de Hugging Face mostró que más del 60% de los datos de preentrenamiento para los LLM comunes están en inglés, mientras que otros idiomas como el chino (7%), el alemán (4%) y el español (3%) le siguen muy de cerca.

Este sesgo de entrenamiento explica por qué los prompts en inglés a menudo producen mejores resultados, más matizados y más rápidos.

Prompts en Inglés: Ricos, Informativos, Predeterminados

Dado que una gran cantidad de datos utilizados en el entrenamiento del modelo está en inglés, los prompts en inglés son nuestro idioma preferido para comunicarnos con el modelo.

Ventajas

• Amplia cobertura de datos de entrenamiento
• Mejor comprensión de modismos y referencias culturales
• Mayor capacidad de respuesta a instrucciones detalladas

Ejemplo

Prompt (Inglés): "Write a persuasive product description for a new AI-powered writing tool targeting marketing teams."

Resultado: Contenido claro, fluido y persuasivo con tono empresarial.

Prompts en Otros Idiomas: ¿Qué Cambia?

Español, Francés y Alemán

Estos idiomas europeos tienen un buen rendimiento debido a la similitud lingüística y a una presencia de entrenamiento relativamente sólida.

• Español: Bueno para prompts informales y narración de cuentos
• Alemán: Resultados estructurados y lógicos
• Francés: A veces demasiado prolijo

Comparación de Ejemplos

Prompt (Español): "Escribe una descripción persuasiva de un nuevo *software* de escritura con inteligencia artificial para equipos de marketing."

A menudo produce contenido ligeramente más general y menos impactante en comparación con su contraparte en inglés.

Chino y Japonés

Estos idiomas plantean mayores desafíos debido a la estructura lingüística y a los sistemas de escritura basados en caracteres.

• Chino: Los resultados pueden carecer de fluidez o incluir artefactos de traducción
• Japonés: Puede simplificar demasiado o malinterpretar los matices

Impactos Culturales y Semánticos

Los diferentes idiomas reflejan diferencias culturales en diferentes regiones, lo que afectará directamente la forma de expresión del idioma. Por ejemplo, los prompts japoneses a menudo son más indirectos y educados, mientras que el inglés favorece la claridad y la franqueza. Esto puede influir en la eficacia con la que una IA comprende la intención detrás de un prompt.

Estrategias para Mejorar los Prompts en Idiomas Distintos al Inglés

1. Usar Inglés Cuando Sea Posible: Traducir al inglés, solicitar a la IA y luego traducir la salida.
2. Simplificar la Sintaxis: Usar oraciones cortas y claras para reducir la ambigüedad.
3. Proporcionar Ejemplos: Incluir ejemplos ayuda a los modelos a comprender el contexto.
4. Retrotraducir: Traducir el prompt al inglés, verificar su significado y revisarlo si es necesario.

Prompts en Idiomas Mixtos: ¿Lo Mejor de Ambos Mundos?

Algunos usuarios experimentan mezclando inglés y su idioma nativo dentro de un solo prompt. Esto puede mejorar la claridad, pero también confundir a los modelos que no están entrenados para el cambio de código (code-switching).

Ejemplo

"请用中文写一段产品介绍，参考如下英文语气：'Elevate your writing game with our AI-powered assistant.'"

Este enfoque puede funcionar mejor con modelos bilingües como GPT-4.

Implicaciones para el SEO y la Comunicación Global

Comprender cómo el idioma impacta la eficacia de los prompts puede ayudar a los redactores de SEO, creadores de contenido y especialistas en marketing de IA.

• Usar inglés para ajustar la salida inicial
• Localizar el contenido después de obtener resultados en inglés de alta calidad
• Probar prompts en varios idiomas para la comparación A/B

Consejos para la selección de modelos

Dado que el modelo de lenguaje grande se ve afectado por el idioma de los datos de entrenamiento, podemos elegir el modelo de predicción grande de acuerdo con nuestras necesidades al crear contenido o realizar tareas automatizadas. Por ejemplo, cuando queremos generar artículos con contenido chino, podemos elegir modelos chinos como DeepSeek, y cuando queremos crear contenido en inglés, podemos elegir modelos como ChatGPT y Gemini.

Conclusión: Un Solo Prompt No Sirve Para Todos

La elección del idioma afecta no solo el rendimiento de la IA, sino también el tono, la relevancia y la calidad de la salida. Para obtener los mejores resultados, adapta los prompts a las fortalezas del modelo y considera comenzar en inglés antes de la localización.

Publicado por Global AI Insights