La premisa es simple pero profunda: las lenguas distintas del inglés requieren una cantidad sustancialmente mayor de "tokens" para ser procesadas por los modelos de IA. Un token es la unidad básica de texto que un modelo de lenguaje puede entender, y a más tokens, mayores son los costos computacionales, se reduce la ventana de contexto disponible para el modelo y se incrementa la latencia en las respuestas. La Coalition for Language Equity in AI Research (CLEAR) ha revelado que el costo de uso de la IA puede variar hasta 17 veces dependiendo del idioma para una misma consulta en algunos modelos, y entre 1.5 y 5 veces para los 20 idiomas más populares de Internet. Esto no solo genera una inequidad económica, sino que también amenaza con consolidar una "brecha lingüística digital", como advirtió Nikhil Sharma de Johns Hopkins en 2025, amplificando la dominancia del inglés y marginando a los idiomas minoritarios.
Cómo funciona la tokenización y sus sesgos lingüísticos
La raíz del "Impuesto del Tokenizador" reside en cómo los modelos de IA procesan el lenguaje natural. Antes de que un modelo pueda comprender o generar texto, este debe ser dividido en unidades manejables, a las que llamamos tokens. Los tokenizadores son los algoritmos encargados de esta tarea, y su diseño es crucial. Lamentablemente, la mayoría de los tokenizadores actuales están optimizados para el inglés, debido a la predominancia abrumadora de este idioma en los vastos conjuntos de datos utilizados para entrenar a los modelos de inteligencia artificial. Esta optimización crea un sesgo intrínseco que desfavorece a cualquier otro idioma.
Los datos cuantitativos son contundentes: mientras que una frase en inglés puede requerir 13 tokens, la misma idea en amárico podría necesitar 78 tokens. Un estudio de OpenAI en 2024 demostró que un saludo corto que en inglés usaba 27 tokens, en telugu requería 159, lo que resultaba en un costo seis veces mayor. Para idiomas romances como el español, la situación es menos extrema pero igualmente significativa; el español puede ser 1.5 veces más costoso que el inglés. Otros idiomas presentan desafíos aún mayores: el checo el doble, el ucraniano el triple y el griego casi seis veces más para una tarea equivalente. Por ejemplo, la frase "Hola, mi nombre es Sarah" se traduce en 7 tokens en inglés, 11 en español (un incremento del 57%) y 35 en hindi (un aumento del 400%).
Estas diferencias no son triviales. Se traducen en costos anuales significativamente mayores para las empresas. Un chatbot de atención al cliente en hindi, por ejemplo, podría costar entre 262.000 y 365.000 dólares más al año que uno idéntico en inglés. Además del costo monetario, esta ineficiencia consume más rápidamente la ventana de contexto del modelo, lo que significa que la IA puede "recordar" menos información en una conversación no inglesa, afectando la coherencia y la calidad de las interacciones. La latencia, o el tiempo que tarda la IA en responder, también se ve incrementada. Académicos como Aleksandar Petrov y sus colegas de la Universidad de Oxford (2023/2025) han demostrado que esta desigualdad en el trato de los idiomas surge en la etapa de tokenización, incluso antes de que el modelo de lenguaje procese los datos. Jennifer Haase y Sebastian Pokutta (2026) refuerzan la idea de que el diseño del tokenizador es una preocupación primordial para una IA multilingüe justa y eficiente, con consecuencias directas para el costo, el rendimiento y el acceso.
Qué cambia para los profesionales tech en Latinoamérica
Para los profesionales tech y las organizaciones en Latinoamérica, esta dinámica tiene implicaciones directas y profundas. La región, con una adopción acelerada de la IA (representando el 14% de las visitas globales a soluciones de IA frente al 11% de los usuarios de internet mundiales), se ve particularmente afectada. Países como Chile, Brasil y Uruguay lideran la adopción, y el mercado de IA de la región, valorado en 12.700 millones de dólares y creciendo a un 28.1% anual, tiene el potencial de sumar entre 1.1 y 1.7 billones de dólares a la economía anualmente. Sin embargo, el "Impuesto del Tokenizador" se interpone como una barrera.
Las empresas latinoamericanas, que operan predominantemente en español, enfrentan costos operativos más altos para sus soluciones de IA en comparación con sus contrapartes angloparlantes. Esto impacta directamente en sus modelos de precios, la rentabilidad de sus productos y servicios basados en IA, y la eficiencia operativa. Más allá del español, los modelos de IA pueden tener dificultades con los dialectos regionales, las lenguas indígenas y el "code-switching" (alternancia de idiomas), lo que reduce la precisión y la utilidad de las herramientas de IA para una vasta porción de la población. Aunque el 85% de los profesionales latinoamericanos están listos para integrar la IA, solo el 23% de las organizaciones de la región generan valor económico significativo, un porcentaje que podría estar influenciado por estos costos adicionales.
En cuanto a la regulación regional, América Latina se encuentra en una fase crucial. Perú ya ha promulgado leyes específicas sobre IA (Ley 31814 para el desarrollo y Ley 32082 para servicios consulares). Otros países como Brasil (con el PL 2338/2023), Chile y México tienen proyectos de ley en curso, mientras que Argentina y Colombia se basan en sus leyes de protección de datos existentes. Sin embargo, la ausencia de un mecanismo de coordinación regional de gobernanza de la IA significa que las directrices internacionales a menudo se adoptan sin una adaptación completa al contexto local, lo que podría perpetuar estas inequidades lingüísticas si no se abordan proactivamente.
Como alternativa estratégica, la adopción de IA de código abierto, utilizada por el 38% de las organizaciones latinoamericanas, surge como una solución prometedora. Es entre cinco y siete veces más económica que las soluciones propietarias y permite una adaptación y optimización local, lo que podría mitigar parte del "Impuesto del Tokenizador". A pesar de los avances, la región enfrenta desafíos como la fuga de cerebros en talento especializado en IA, una inversión limitada (1.12% de la inversión global en IA, a pesar de contribuir con el 6.6% del PIB mundial) y una gobernanza fragmentada, que requieren atención urgente para garantizar un desarrollo de IA equitativo y sostenible.
Qué viene después: soluciones y desafíos
La comunidad global de IA y los líderes de la industria reconocen cada vez más este desafío. Expertos como Pratyush Choudhury, cofundador de Activate AI, enfatizan que la desventaja en la capacidad de contexto debido a este "impuesto" impacta directamente en la calidad del servicio, particularmente en tareas críticas como la tutoría basada en IA. Choudhury ha instado a los laboratorios de IA a publicar "cuadros de mando idioma por idioma que muestren el costo de completar tareas comparables con éxito", para transparentar la magnitud del problema y guiar futuras mejoras.
Neha Heera, gerente senior de ingeniería, subraya que la brecha lingüística es un "problema de sistemas" y un "problema de ingeniería" con soluciones técnicas viables. Insta a medir el costo y la calidad en los idiomas de los usuarios para priorizar las mejoras. En la misma línea, Dheemanth Reddy, CEO de Maya Research, aunque reconoce la tendencia a la baja de los precios de los tokens, insiste en que la solución definitiva yace en que los laboratorios "diseñen deliberadamente futuros tokenizadores para manejar mejor estas lenguas y escrituras". Esto implicaría una inversión significativa en investigación y desarrollo para crear modelos de tokenización verdaderamente multilingües, que no favorezcan intrínsecamente a un solo idioma.
El camino a seguir requiere un esfuerzo concertado. Desde el diseño de algoritmos más equitativos hasta la implementación de políticas que incentiven la diversidad lingüística en el entrenamiento de la IA, la meta es una inteligencia artificial que sirva a todos los usuarios por igual, sin imponer un costo oculto por el idioma que hablan. La colaboración entre la academia, la industria y los gobiernos, especialmente en regiones como Latinoamérica, será crucial para superar esta "brecha lingüística digital" y asegurar que el potencial transformador de la IA sea accesible para todos.
