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estructurales de Occidente quedan integrados
en la infraestructura cognitiva utilizada por el
resto del mundo.
El problema no es que los modelos no conozcan
otras culturas. Es desde qué cultura explican
el mundo. En el estudio «No todos los países
celebran Thanksgiving», los autores muestran
que los grandes modelos de lenguaje tienden a
razonar desde marcos culturales norteamerica-
nos, incluso cuando las preguntas se formulan en
otros idiomas y sobre otros países. El sesgo no
desaparece al cambiar de lengua, lo que indica
que no es un problema de traducción, sino de
estructura del razonamiento. Los modelos suelen
responder con datos factualmente correctos;
saben que Thanksgiving es una festividad esta-
dounidense. Pero organizan sus explicaciones
como si ese universo cultural fuese el punto
de referencia implícito para describir prácticas
culturales en general. Los autores denominan a
este patrón dominación cultural: una centralidad
algorítmica que no elimina otras culturas, pero
las explica sistemáticamente desde un centro
ajeno (Wang et al., 2024).
La brecha no es solo simbólica. También es
económica. Los sistemas de inteligencia artificial
generativa utilizan tokens14 y están optimizados
para el inglés, lo que significa que requieren
menos tokens15 que otras lenguas para expresar
lo mismo. Cada token tiene un coste. Algunos
investigadores han descrito este fenómeno
como un impuesto lingüístico incorporado en
la arquitectura misma de la IA (Hu et al., 2025).
Este impuesto refuerza la supremacía del inglés
14 15 Un token es una unidad mínima en la que se divide
un texto para que un modelo de lenguaje pueda
procesarlo; suele ser una palabra, parte de una
palabra o un signo de puntuación. Los sistemas de
IA cuentan tokens para medir cuánta información
pueden recibir o generar, y para calcular el coste
de uso
Lundin, J. M., Zhang, A., Karim, N., Louzan, H.,
Wei, V., Adelani, D.I., y Carroll, C. (2025), «The
Token Tax: Systematic Bias in Multilingual Tokeni-
zation», ArXiv, abs/2509.05486.
mientras relega a otras lenguas a un estatus de
segunda clase en la economía digital.
Un estudiante que hace sus deberes con un
asistente en inglés tendrá una experiencia cua-
litativamente distinta a otro que intenta hacer
lo mismo en euskera. Y aquí España ilustra
tanto el riesgo como la respuesta. El español
es una lengua global, con casi quinientos mi-
llones de hablantes nativos. España también
es multilingüe, con el catalán y valenciano, el
euskera y el gallego como lenguas cooficiales.
Las herramientas que tratan a España como
monolingüe ignoran la realidad cultural, igual
que las que tratan el español de México como el
de Venezuela.
La Estrategia Española de Inteligencia Artificial
de 202416 incluye el objetivo de desarrollar
un gran modelo de lenguaje en español y en
lenguas cooficiales, denominado ALIA17. ALIA
se presenta como una infraestructura pública,
abierta y multilingüe, con apoyo del Barcelona
Supercomputing Center (BSC). En paralelo, el
Projecte Aina18 enfatiza los recursos lingüísticos
específicos para el catalán. Juntas, estas inicia-
tivas representan una declaración de principios
sobre el tratamiento de los modelos de lenguaje
como infraestructura pública, no como produc-
tos importados.
Este patrón de dominación cultural es una
centralidad algorítmica que no elimina otras
culturas, pero las explica sistemáticamente
desde un centro ajeno.
16 https://espanadigital.gob.es/
estrategia-de-inteligencia-artificial-2024
17 https://alia.gob.es
18 https://projecteaina.cat
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