Los embeddings: cuando la reputación de una empresa depende de una palabra mal interpretada

Comprender el lenguaje no es solo una ventaja competitiva, es una necesidad crítica en tiempos donde la inteligencia artificial (IA) lo sabe todo. El análisis de texto ha dado un salto importante gracias a una tecnología de IAl que permite descifrar significados, emociones y contextos con una precisión extraordinaria. Se trata del embedding, un modelo que representa el lenguaje mediante vectores numéricos de alta dimensión y que está transformando la forma en que las organizaciones interpretan la información que les llega de sus (futuros) clientes.

El embedding es otra de esas palabras con una traducción complicada al español. Algo así como 'incrustar', aunque llevado a la informática no se limita a identificar palabras o frases, sino que las sitúa en un espacio multidimensional en el que términos con significados similares están próximos unos de otros. Esto permite captar matices sutiles del lenguaje, como el tono, la intención o la carga emocional, así como deducir relaciones entre ideas y conceptos, incluso cuando no están explícitamente mencionados.

Enigmia

Uno de los actores que ha potenciado el uso de esta tecnología es la empresa española Enigmia, cuya implementación de embeddings en más de 1.500 dimensiones permite descomponer el lenguaje en varios ejes semánticos. Desde la polaridad emocional de una frase hasta su función sintáctica, pasando por asociaciones temáticas o implicaciones lógicas.

Las aplicaciones prácticas son amplias. Un embedding puede identificar si una oración es una afirmación, una pregunta o una negación; puede distinguir entre sinónimos según el contexto (como «banco» entendido como entidad financiera o como asiento) y captar relaciones como la causa-efecto, la asociación temática o la contradicción implícita. Así, oraciones como «El presidente anunció medidas en 2020» y «El ministro sugirió reformas en 2024» son comprendidas como distintas en tiempo y actor, a pesar de su estructura parecida, explican desde Enigmia.

Un embedding puede identificar si una oración es una afirmación, una pregunta o una negación

Además, esta tecnología permite analizar grandes volúmenes de texto de forma rápida y precisa. Frases como «La inversión en energías renovables aumentó» o «El hidrógeno verde gana terreno en 2025» son interpretadas como parte de una misma temática, lo que permite a las empresas rastrear tendencias y temas emergentes en redes sociales, medios o bases de datos internas.

La evolución de los embeddings ha sido importante en los últimos años. Aunque sus orígenes teóricos se remontan a los años 50, fue en 2013 cuando Google impulsó su uso con la creación de word2vec. A partir de ahí, se desarrollaron modelos más sofisticados como los multi-sense embeddings, que permiten representar una palabra con múltiples vectores según su significado, y los embeddings contextuales como ELMo o BERT, que ajustan cada representación a su contexto de uso.

Riesgos

Sin embargo, esta tecnología no está exenta de riesgos. Diversos estudios han demostrado que los embeddings pueden reproducir y amplificar sesgos presentes en los datos de entrenamiento, como estereotipos de género o raza. Analogías como «el hombre es a programador como la mujer es a ama de casa» evidencian la necesidad de una supervisión ética en su aplicación.

Las posibilidades que abre el embedding van más allá del análisis lingüístico tradicional. En campos como la bioinformática, se han desarrollado BioVectors para representar secuencias de ADN o proteínas. También se utilizan en diseño de videojuegos, motores de búsqueda, sistemas de recomendación y análisis de sentimientos.

La reputación de una empresa puede depender de una palabra mal interpretada

Desde Enigmia aseguran que, esta tecnología «convierte el ruido en insights (información de valor)». Su capacidad para detectar patrones, prever escenarios y comprender el lenguaje en profundidad ofrece a las empresas una nueva forma de leer el entorno y tomar decisiones más informadas. La reputación de una empresa puede depender de una palabra malinterpretada y contar con herramientas como el embedding se ha convertido en un factor estratégico determinante para no perder la oportunidad de crecer como negocio en el ecosistema de la IA.