Natural Language Generation (NLG)
La generación de lenguaje natural (NLG) es un subcampo de la inteligencia artificial cuyo objetivo es que una máquina produzca textos comprensibles en lenguaje humano. A diferencia del análisis de lenguaje natural (NLP), que busca entender lo que decimos, la NLG se centra en cómo expresarlo.
Los primeros sistemas eran muy rígidos: plantillas con frases predefinidas que se rellenaban con datos (por ejemplo, “La temperatura hoy será de X grados”). Con el tiempo, y gracias al aprendizaje profundo, la NLG ha dado un salto espectacular: ahora los modelos son capaces de redactar informes médicos, responder preguntas en un chat o incluso generar literatura creativa.
Sus aplicaciones son visibles en múltiples sectores:
- Negocios y finanzas: creación de resúmenes de resultados trimestrales.
- Deporte y medios: generación automática de crónicas deportivas o titulares.
- Atención al cliente: chatbots conversacionales que resuelven dudas en tiempo real.
- Educación y accesibilidad: generación de explicaciones personalizadas o descripciones de imágenes para personas con discapacidad visual.
Sin embargo, el avance trae consigo problemas. ¿Cómo evitar que un modelo invente información? ¿Cómo garantizar que el lenguaje generado no sea discriminatorio? La NLG plantea retos de fiabilidad, ética y control humano. Cada vez más, se investiga en explicabilidad y en mecanismos de supervisión híbrida, donde el humano valida lo que la máquina escribe.
En definitiva, la NLG representa una de las áreas más prometedoras de la IA moderna: un puente entre los datos fríos y la comunicación humana.
📖 Referencias:
- Dale, The Return of the NLG (Journal of Natural Language Engineering, 2020)
