La IA ya no solo aprende idiomas: ahora también es capaz de inventarlos
ConlangCrafter, una herramienta basada en inteligencia artificial desarrollada por investigadores de la Universidad de Miami, crea idiomas completamente nuevos con gramática, vocabulario y reglas propias. El sistema podría transformar la lingüística, los videojuegos, el cine y la investigación sobre la evolución del lenguaje.
Por Enrique Coperías, periodista científico
ConlangCrafter es una IA que construye cada idioma paso a paso: primero define los sonidos, después la gramática, la sintaxis y el vocabulario, y finalmente traduce frases respetando todas esas reglas para garantizar la coherencia de la nueva lengua. Crédito: IA-DALL-E / RexMolón Producciones
Hubo un tiempo en que inventar un idioma era una tarea reservada a unos pocos apasionados de la lingüística. J. R. R. Tolkien dedicó décadas a crear las lenguas élficas que dieron vida aEl Señor de los anillos. Décadas después, el lingüista estadounidense David J. Peterson diseñó el dothraki y el alto valyrio para la serie Juego de tronos, y construyó sistemas lingüísticos tan coherentes que podían aprenderse y hablarse.
Crear una lengua artificial —o conlang, abreviatura de constructed language— exige mucho más que inventar palabras extrañas: requiere definir sonidos, reglas gramaticales, estructuras sintácticas, vocabulario e incluso excepciones.
Ahora, una inteligencia artificial puede hacerlo en cuestión de minutos.
Un equipo internacional de investigadores ha desarrollado ConlangCrafter, una herramienta basada en grandes modelos de lenguaje (LLM) capaz de generar idiomas completamente nuevos, cada uno con su propia personalidad lingüística. No se limita a producir listas de palabras extravagantes, sino que construye lenguas coherentes desde sus cimientos: decide qué sonidos existen, cómo se forman las palabras, cómo se organizan las frases y cómo traducir cualquier texto respetando esas reglas.
El trabajo, presentado en la reunión anual de la Association for Computational Linguistics (ACL 2026) y publicado en Proceedings of the Association for Computational Linguistics, abre una nueva línea de investigación situada en la frontera entre la inteligencia artificial, la lingüística y la creatividad computacional.
🗣️ «La idea de ConlangCrafter es preguntarnos cómo podemos crear nuevos idiomas que tengan características lingüísticas diferentes de las que solemos encontrar en las lenguas naturales», explica Morris Alper, autor principal del estudio e investigador de aprendizaje automático en la Universidad de Miami (Estados Unidos).
Mucho más que pedirle a ChatGPT que se invente un idioma
A primera vista, cualquiera podría pensar que basta con escribir en ChatGPT o Gemini un mensaje tan sencillo como «invéntame un idioma». Sin embargo, los investigadores comprobaron que ese enfoque produce resultados poco convincentes.
Las palabras pueden sonar exóticas, pero pronto aparecen contradicciones: reglas que cambian a mitad del texto, estructuras gramaticales incoherentes o vocabularios incapaces de mantener una conversación consistente. Es el equivalente lingüístico a construir una casa empezando por el tejado.
«Si simplemente dices: "Hazme un idioma", el resultado no tiene sentido —resume Alper. Y añade—: Nosotros hemos construido una cadena de trabajo en la que primero definimos los sonidos, después comprobamos que sean coherentes, luego establecemos las reglas para formar palabras, más tarde la sintaxis... Hemos dividido el problema en pequeñas partes y dejamos que los modelos resuelvan cada una antes de ensamblarlas».
Ese planteamiento constituye precisamente la gran innovación de ConlangCrafter.
Los idiomas se construyen a partir de un conjunto de sonidos y reglas. ConlangCrafter comienza precisamente por ese nivel más básico, definiendo los fonemas y la estructura lingüística antes de crear el vocabulario y la gramática de una nueva lengua artificial. Foto de Towfiqu barbhuiya en Unsplash
Cómo crea un idioma una inteligencia artificial
En lugar de improvisar, la herramienta sigue un proceso sorprendentemente parecido al trabajo que realizaría un lingüista humano:
1️⃣ Primero diseña el sistema fonológico, es decir, el conjunto de sonidos que podrá utilizar el nuevo idioma.
2️⃣ Después crea las reglas para combinar esos sonidos y formar palabras.
3️⃣ A continuación establece la gramática y la sintaxis: decide, por ejemplo, si el verbo debe colocarse antes o después del sujeto, cómo expresar el pasado, cómo construir preguntas o cómo indicar el plural.
4️⃣ Solo cuando toda esa arquitectura está definida comienza a elaborar el vocabulario y a traducir frases reales.
Todo ese conocimiento queda registrado en una especie de manual de instrucciones del idioma —los investigadores lo denominanlanguage sketch— que actúa como memoria permanente. Cada nueva traducción consulta ese documento y, si hace falta incorporar una palabra o una regla adicional, la añade de forma consistente para que pueda reutilizarse más adelante.
El resultado recuerda mucho más al crecimiento natural de una lengua que a una simple generación automática de texto.
Una IA que corrige sus propios errores
Otra de las novedades del sistema consiste en que la inteligencia artificial actúa como profesora de sí misma.
Después de completar cada etapa, un segundo proceso revisa cuidadosamente el trabajo realizado en busca de contradicciones, ambigüedades o errores. Si detecta algún problema, obliga al modelo a rehacer esa parte antes de continuar.
Este mecanismo de autoevaluación, conocido como self-refinement, evita que pequeños fallos iniciales se propaguen al resto del idioma, algo especialmente importante cuando decenas de reglas diferentes deben funcionar conjuntamente.
La estrategia recuerda a un escritor que relee constantemente su manuscrito antes de añadir nuevos capítulos.
¿Cómo conseguir que no todos los idiomas se parezcan al inglés?
Existe otro desafío menos evidente.
Los grandes modelos de lenguaje han aprendido principalmente a partir de enormes cantidades de texto procedente de las lenguas más habladas del planeta. Si se les deja actuar de forma libre, tienden a generar idiomas que recuerdan demasiado al inglés, al español o a otras lenguas bien representadas durante su entrenamiento.
Para evitarlo, los investigadores introdujeron un ingrediente inesperado: el azar.
Antes de construir cada idioma, ConlangCrafter genera una lista de características lingüísticas posibles —orden de las palabras, tipo de sonidos, formas verbales, uso de casos gramaticales o sistemas de género, entre muchas otras— y un generador aleatorio selecciona distintas combinaciones. Esa decisión obliga posteriormente a la IA a desarrollar una lengua compatible con esos rasgos, incluso aunque nunca hayan aparecido juntos en ningún idioma conocido.
El procedimiento no busca crear lenguas extravagantes porque sí, sino explorar territorios lingüísticos poco frecuentes y ampliar la diversidad de los resultados.
Los propios autores comprobaron que esta estrategia funciona mucho mejor que simplemente aumentar el grado de aleatoriedad habitual de un modelo de lenguaje. Mientras esa técnica suele generar textos cada vez más incoherentes, ConlangCrafter consigue mantener un delicado equilibrio entre creatividad y consistencia.
A diferencia de un modelo de IA convencional, que improvisa palabras al inventar un idioma, ConlangCrafter funciona como un lingüista: analiza, revisa y corrige cada regla antes de incorporarla al sistema lingüístico que está creando. Crédito: IA-DALL-E / RexMolón Producciones
Idiomas imposibles... pero perfectamente coherentes
Quizá la parte más fascinante del estudio sea comprobar hasta dónde puede llegar esa creatividad artificial.
Los investigadores pidieron al sistema que diseñara una lengua sin consonantes. En lugar de limitarse a eliminar algunas letras, la IA creó un idioma cuya pronunciación se basa exclusivamente en vocales, reorganizando todo el sistema fonológico para mantener la coherencia interna.
En otro experimento fueron mucho más lejos.
Solicitaron un idioma para una especie extraterrestre de cefalópodos inteligentes. Como esos seres no hablarían mediante sonidos, la herramienta sustituyó las vocales y consonantes por secuencias de colores, movimientos de tentáculos y patrones dinámicos de comunicación, para crear una gramática adaptada a una biología completamente distinta.
Más allá de lo llamativo del ejemplo, demuestra que el sistema no está limitado a copiar las lenguas humanas existentes, sino que puede explorar modelos de comunicación radicalmente diferentes.
Del laboratorio a Hollywood... y quizá a la preservación de lenguas amenazadas
Aunque el potencial creativo de ConlangCrafter resulta evidente, sus autores creen que las aplicaciones más interesantes podrían ir mucho más allá del entretenimiento.
Una de las más inmediatas consiste en ayudar a escritores, guionistas y diseñadores de videojuegos a construir idiomas ficticios de forma mucho más rápida. En la actualidad, desarrollar una lengua creíble puede requerir meses o incluso años de trabajo especializado. Una herramienta como esta permitiría generar un primer borrador lingüístico sólido sobre el que posteriormente trabajen los expertos humanos.
Las posibilidades para los videojuegos de mundo abierto son especialmente atractivas. En lugar de que todas las civilizaciones imaginarias compartan variaciones del inglés con algunas palabras inventadas, cada cultura podría disponer de una lengua propia, coherente y diferente, reforzando la sensación de estar explorando un universo realmente vivo.
Pero el verdadero interés científico va bastante más lejos.
Los investigadores consideran que la metodología podría ayudar a desarrollar tecnologías para idiomas poco documentados. Existen numerosas lenguas de las que los lingüistas disponen de descripciones detalladas de su gramática, pero apenas cuentan con grandes colecciones de textos para entrenar sistemas modernos de inteligencia artificial. En esos casos, una herramienta capaz de razonar a partir de reglas lingüísticas explícitas podría convertirse en un valioso complemento para desarrollar traductores automáticos o asistentes digitales adaptados a esas comunidades.
También podría servir para estudiar una de las grandes preguntas de la lingüística: cómo evolucionan las lenguas a lo largo del tiempo. Al generar idiomas desde cero y observar cómo diferentes agentes de inteligencia artificial empiezan a utilizarlos para comunicarse, los investigadores dispondrían de un laboratorio virtual donde analizar la aparición de nuevas reglas gramaticales, cambios fonéticos o transformaciones del vocabulario sin esperar siglos para verlos producirse en el mundo real.
Cómo comprobaron que los idiomas eran «buenos»
Uno de los problemas más complicados del proyecto apareció cuando los investigadores terminaron de construir la herramienta.
¿Cómo demostrar objetivamente que un idioma inventado es bueno?
No existe una respuesta única. A diferencia de un traductor automático, donde puede compararse el resultado con una traducción correcta, en este caso no había ninguna lengua de referencia.
🗣️ «La parte más difícil del trabajo fue encontrar una medida objetiva que nos permitiera decir con números hasta qué punto el modelo estaba haciendo bien esta tarea. Eso es realmente complicado cuando hablamos de creatividad», reconoce Alper.
Para resolver el problema, el equipo diseñó un sistema de evaluación completamente nuevo:
✅ Por un lado, analizaron la consistencia interna: comprobaron si las traducciones respetaban realmente las reglas gramaticales previamente definidas. ✅ Por otro, midieron la diversidad tipológica, es decir, hasta qué punto cada nuevo idioma difería de los demás en aspectos como el orden de las palabras, la existencia de tonos, los sistemas verbales o los inventarios de sonidos.
Además, dos lingüistas especializados revisaron manualmente parte de los resultados para comprobar que las evaluaciones automáticas coincidían razonablemente con el criterio de expertos humanos.
Más diverso que las lenguas naturales
Uno de los resultados más sorprendentes del estudio llegó al comparar las nuevas lenguas con idiomas reales.
Para ello, los investigadores recurrieron al World Atlas of Language Structures (WALS), una enorme base de datos que describe miles de características lingüísticas de idiomas de todo el mundo. Seleccionaron 1.874 lenguas suficientemente documentadas y analizaron hasta qué punto los idiomas creados por ConlangCrafter se parecían —o no— a ellas.
La conclusión fue llamativa.
Mientras que los grandes modelos de lenguaje utilizados sin esta metodología tendían a generar idiomas relativamente parecidos entre sí, ConlangCrafter producía sistemas lingüísticos considerablemente más variados. De hecho, la diversidad tipológica de sus lenguas superaba incluso la observada en el conjunto de idiomas naturales utilizado como referencia.
Eso no significa que la herramienta haya descubierto una especie de lenguaje perfecto. Lo que demuestra es que consigue combinar rasgos lingüísticos de maneras poco habituales, explorando regiones del espacio lingüístico que apenas aparecen en la naturaleza.
Para la investigación básica, esa capacidad puede resultar extraordinariamente útil. Permite poner a prueba hipótesis sobre cómo podrían organizarse los idiomas si la evolución hubiera seguido caminos diferentes.
Cuando las «alucinaciones» dejan de ser un problema
En la mayoría de aplicaciones de inteligencia artificial, las llamadas alucinaciones —información inventada presentada como si fuera cierta— constituyen uno de los mayores inconvenientes.
En ConlangCrafter ocurre justo lo contrario.
➡️ Como el idioma todavía no existe, el modelo no puede limitarse a recuperar información aprendida durante su entrenamiento. Está obligado a imaginar reglas nuevas, sonidos inéditos y formas originales de construir las frases.
Los propios autores reconocen que han convertido una de las debilidades habituales de los grandes modelos de lenguaje en una herramienta creativa. Lo importante no es evitar que inventen, sino asegurarse de que todo lo inventado resulte internamente coherente.
Uno de los experimentos más sorprendentes del estudio consistió en crear un idioma para una especie extraterrestre de cefalópodos inteligentes. En lugar de vocales y consonantes, la comunicación se basa en secuencias de colores, movimientos de tentáculos y patrones visuales adaptados a una biología completamente distinta. Crédito: IA-DALL-E / RexMolón Producciones
Qué no puede hacer aún ConlangCrafter
Pese a los prometedores resultados, los investigadores insisten en que la herramienta aún está lejos de crear idiomas con la riqueza de las lenguas humanas.
Por ahora, ConlangCrafter se centra principalmente en la fonología, la gramática y el vocabulario, y deja fuera aspectos mucho más complejos como la semántica, la pragmática, las estrategias discursivas y los matices culturales que convierten a una lengua en un auténtico reflejo de la sociedad que la habla.
Además, las descripciones generadas siguen siendo relativamente breves y simplificadas si se comparan con las gramáticas elaboradas durante décadas por lingüistas especializados. Los propios autores reconocen que ampliar esa complejidad constituye uno de los principales retos para futuras versiones.
Los peligros
También advierten sobre el uso responsable de esta tecnología. Un sistema capaz de crear lenguas nuevas podría emplearse para ocultar mensajes y dificultar los sistemas automáticos de moderación o incluso generar representaciones poco rigurosas de culturas reales. Por eso subrayan que estas herramientas deben utilizarse como apoyo a la creatividad y la investigación, nunca como sustitutas del trabajo de las comunidades lingüísticas ni de los especialistas que documentan y preservan idiomas amenazados.
Un paso más hacia una inteligencia artificial verdaderamente creativa
Durante los últimos años, las inteligencias artificiales han demostrado que pueden escribir poemas, pintar cuadros, componer música o programar software. Ahora empiezan también a adentrarse en un terreno que hasta hace poco parecía exclusivamente humano: imaginar nuevas formas de comunicación.
➡️ ConlangCrafter no pretende reemplazar a los lingüistas ni competir con la imaginación de autores como Tolkien. Su verdadera aportación consiste en demostrar que los grandes modelos de lenguaje pueden ir más allá de reproducir patrones aprendidos y participar en procesos de creación estructurada, donde cada decisión condiciona todas las siguientes.
Quizá dentro de unos años, cuando un videojuego nos transporte a una civilización desconocida o una película de ciencia ficción nos presente una especie extraterrestre realmente creíble, detrás de aquellas palabras incomprensibles no haya pasado décadas de trabajo de un lingüista, sino la colaboración entre un especialista humano y una inteligencia artificial capaz de inventar, revisar y perfeccionar un idioma entero.
Y ese avance, más que enseñarnos cómo hablan las máquinas, podría ayudarnos a comprender mejor por qué hablamos como hablamos los seres humanos.▪️(15-julio-2026)
ARQUEOLOGÍA
PREGUNTAS & RESPUESTAS: IA e Idiomas Inventados
🤖 ¿Qué es ConlangCrafter?
Una herramienta de inteligencia artificial que crea idiomas completos desde cero.
🤖 ¿Quién ha desarrollado ConlangCrafter?
Un equipo internacional liderado por Morris Alper, investigador de la Universidad de Miami.
🤖 ¿Qué significa conlang?
Es la abreviatura de constructed language, es decir, un idioma creado artificialmente.
🤖 ¿Puede una IA inventar un idioma?
Sí. ConlangCrafter demuestra que un gran modelo de lenguaje puede diseñar fonología, gramática y vocabulario propios manteniendo la coherencia entre todas sus reglas.
🤖 ¿Para qué sirve crear idiomas con inteligencia artificial?
Puede utilizarse en:
videojuegos
cine
literatura
investigación lingüística
estudio de la evolución del lenguaje
desarrollo de herramientas para lenguas poco documentadas
🤖 ¿Sustituirá a los lingüistas?
No. Los investigadores consideran que debe entenderse como una herramienta de apoyo para especialistas y creadores.
LO MÁS IMPORTANTE DEL ESTUDIO, EN 30 SEGUNDOS
ConlangCrafter utiliza inteligencia artificial para crear idiomas completos desde cero.
Diseña la fonología, la gramática, el vocabulario y la sintaxis de cada lengua.
El sistema revisa automáticamente sus propios errores para mantener la coherencia interna.
Puede generar idiomas completamente originales, incluso para especies extraterrestres ficticias.
Los investigadores creen que ayudará al desarrollo de videojuegos, cine, lingüística e IA aplicada a lenguas minoritarias.
El trabajo ha sido presentado en la Association for Computational Linguistics (ACL 2026).
Información facilitada por la Universidad de Miami
