La IA y el lenguaje de otras especies: descifrar la comunicación animal

Un sueño antiguo, métodos cambiantes

Desde que Darwin planteó que el lenguaje combina arte e instinto, la curiosidad humana por comprender a otras especies no ha dejado de crecer. En el siglo XX los esfuerzos científicos buscaron, sobre todo, medir qué tan lejos llegaban las habilidades animales para aprender formas de comunicación humanas: ejemplos paradigmáticos incluyen experimentos con delfines a los que se enseñaron sistemas gramaticales complejos; chimpancés como Washoe que aprendieron lenguaje de signos; y el loro Alex, cuyo aprendizaje asombró por su nivel cognitivo comparable al de niños pequeños.

Esos estudios estrecharon distancias en la percepción de nuestras capacidades respecto a otras especies, pero compartían una limitación conceptual: evaluaban a los animales frente a un estándar humano. Medir la comunicación animal con un baremo antropocéntrico deja fuera aspectos clave de cómo y con qué función se comunican entre sí.

Girar la pregunta: cómo se comunican las especies en sus propios términos

Organizaciones como Earth Species Project impulsan un enfoque distinto: en vez de preguntar si los animales hablan como nosotros, la meta es entender cómo construyen significado dentro de sus propios sistemas. Para ello se apoya en modelos de inteligencia artificial capaces de procesar grandes volúmenes de audio y detectar patrones que serían imposibles de identificar manualmente.

Uno de sus desarrollos más relevantes es NatureLM-audio, descrito como el primer modelo lingüístico de audio abierto diseñado para sonidos de animales. Fue entrenado con una mezcla de datos que incluye desde habla humana hasta música y bioacústica, con el objetivo de aportar herramientas a la lingüística animal.

Qué puede hacer la IA —y qué no— en bioacústica

La principal ventaja técnica es la capacidad de procesar millones de vocalizaciones, clasificarlas, y comparar cómo cambian según contexto, audiencia o relaciones sociales. Confiablemente, la IA puede revelar estructuras: patrones recurrentes, combinaciones de señales y variaciones asociadas a comportamientos específicos. Esto permite, por ejemplo, cartografiar repertorios sonoros completos o identificar llamadas que suelen pasar desapercibidas en grabaciones de campo.

Sin embargo, la detección de estructura no equivale a la comprensión del contenido. Cuando un modelo identifica que cierta secuencia sonora aparece consistentemente en un contexto particular, eso sugiere función pero no traduce significado. Validar qué se está transmitiendo requiere trabajo de campo, observación directa y experimentos controlados por parte de científicos y etólogos.

Un estudio reciente: cornejas y llamadas silenciosas

En colaboración con la Universidad de León, Earth Species Project analizó la población de cornejas negras de esa región. El mapeo del repertorio vocal encontró que cerca del 60% de las vocalizaciones son llamadas suaves y de baja amplitud que a menudo no percibimos los humanos. Aunque los resultados son preliminares, este hallazgo abre pistas sobre comunicación social sutil que podría haberse subestimado en estudios anteriores.

Este tipo de descubrimientos ilustra cómo la IA puede rescatar información que antes quedaba fuera por limitaciones humanas: sonidos demasiado débiles, largas horas de grabación o confusión sobre qué individuo produjo cada emisión en ambientes naturales.

Superando sesgos y límites de los datos tradicionales

Investigadores como Frans de Waal han advertido sobre la dificultad de evaluar capacidades animales sin acceso a datos en bruto y sin procesos reproducibles. Históricamente, los sesgos de observadores y cuidadores influyeron en qué datos se recogían y cómo se interpretaban. Los modelos de IA ayudan a reducir ese sesgo porque pueden procesar grandes volúmenes sistemáticamente y ofrecer resultados que, en principio, son replicables.

Aun así, la IA no sustituye la interpretación científica: su papel es identificar patrones y generar hipótesis que deben ser comprobadas mediante observación, experimentación y colaboración interdisciplinaria.

Riesgos éticos y de uso indebido

La posibilidad de decodificar señales animales plantea dilemas. Si se llega a interpretar correctamente ciertos mensajes, esa información puede ser doble filo: servir para la protección y el bienestar de las especies, o bien facilitar intervenciones que las alteren o las exploten. Por eso expertos en ética ambiental y filosofía, como Jeff Sebo, insisten en la necesidad de más investigación y pruebas convergentes antes de tomar decisiones basadas en traducciones automáticas.

Además, la interpretación errónea de resultados puede generar confianza injustificada sobre lo que los animales piensan o sienten, llevando a políticas de manejo o conservación inadecuadas.

Relevancia para América Latina

América Latina alberga una enorme diversidad de especies y ecosistemas que podrían beneficiarse de estas herramientas: desde aves y anfibios hasta mamíferos marinos y primates. Aplicaciones potenciales incluyen monitoreo más fino de poblaciones vulnerables, evaluación del impacto de proyectos de infraestructura en comunicación animal, y apoyo a programas de rehabilitación y rescate.

Además, la tecnología puede complementar saberes locales e indígenas sobre comportamiento animal, siempre que el trabajo se desarrolle con respeto, transparencia y participación comunitaria. Para los tomadores de decisión regionales, la IA en bioacústica ofrece una herramienta adicional para diseñar políticas más informadas, pero exige marcos regulatorios y protocolos éticos claros.

Pasos necesarios: interdisciplinaridad y transparencia

Para avanzar de forma responsable se requieren varios elementos: conjuntos de datos abiertos y bien documentados, colaboración entre biólogos, lingüistas, ingenieros y comunidades locales, y marcos éticos que protejan a las especies y eviten usos nocivos. La validación en campo es imprescindible y debe acompañar cualquier afirmación sobre significado o intención comunicativa.

Conclusión: prudente optimismo

La IA está transformando la forma en que abordamos la comunicación animal, desplazando el foco desde intentar enseñar nuestro lenguaje hacia comprender los sistemas de señalización propios de cada especie. Esta revolución tecnológica ofrece oportunidades inéditas para la ciencia y la conservación, pero también exige cautela: interpretar de manera responsable, priorizar la protección de las especies y garantizar que los beneficios lleguen también a las comunidades y ecosistemas más vulnerables. Si se combinan rigurosidad científica, ética y participación local, la IA puede acercarnos a una relación más respetuosa y mejor informada con el resto del reino animal.