¿Glosarios, diccionarios o ChatGPT? Los recursos lexicográficos ante la
variación terminológica y diatópica en el ámbito económico
Glossaries, dictionaries or ChatGPT? Lexicographical resources in the face
of terminological and diatopic variation in economics
Carlos O. Rocha Ochoa
Universidad de Ciencias Económicas y Empresariales de Viena
crochaoc@wu.ac.at
RESUMEN
La variación léxica diatópica ha sido investigada en campos como la lexicografía y el español como lengua
extranjera, pero ha recibido menos atención en ámbitos de especialidad como el español de la economía. Este
estudio examina la variación terminológica, característica del campo económico, en conjunto con la variación
diatópica. Cien unidades léxicas identificadas con alto grado de variación o regionalización en glosarios bancarios
de Argentina, Chile, Colombia, España y México se comparan con los diccionarios generales y especializados de
la RAE y la ASALE y las respuestas de ChatGPT. El análisis evidencia que los glosarios exhiben consistencia
geolectal pero pocas variantes, mientras que los diccionarios contienen pocos lemas y etiquetas diatópicas
incompletas, y ChatGPT ofrece información de variable calidad en función del modelo consultado. Los resultados
indican que los glosarios regionales son útiles para el estudio del léxico económico y el refinamiento de la IA
generativa en español.
Palabras clave: español para los negocios (ENE), ChatGPT, lexicografía, terminología, variación
ABSTRACT
Diatopic lexical variation has been investigated within the fields of lexicography and Spanish as a foreign
language but has received little attention in specialised fields such as Business Spanish. This study examines
terminological variation, characteristic in finance and economics, and diatopic variation. One hundred terms with
high degrees of variation or regionalization were identified in bank glossaries from Argentina, Chile, Colombia,
Spain and Mexico an compared with the RAE and ASALE dictionaries and ChatGPT’s responses. The analysis
reveals that bank glossaries offer geolectal consistency but few synonyms, while dictionaries tend to lack most
lemmas and display incomplete diatopic labels, and ChatGPT offers information of varying quality depending on
the consulted model. The findings show that regional bank glossaries provide useful information for the study
of financial terminology and for the refinement of generative AI models in Spanish.
Keywords: Business Spanish (ENE), ChatGPT, lexicography, terminology, variation
1. INTRODUCCIÓN
La celebración de la diversidad del español y la necesidad de que el docente de esta lengua
abra la puerta a variedades distintas de la propia en su enseñanza parece, a estas alturas,
una obviedad. Basta recordar que, a nivel institucional, la Real Academia Española (RAE) y
Revista Nebrija de Lingüística Aplicada a la Enseñanza de Lenguas (RNAEL) ISSN 1699-6569
Vol. 19 Núm. 38 (2025) doi: 10.26378/rnlael1938609
Recibido: 20/01/2025 / Aprobado: 30/03/2025
Publicado bajo licencia de Creative Commons Reconocimiento Sin Obra Derivada 4.0 Internacional
la Asociación de Academias de la Lengua Española (ASALE) celebran este año dos décadas
de la primera edición del Diccionario panhispánico de dudas (DPD) (2005). De igual manera,
esta tendencia panhispánica ha sido demostrada en el plano de la gramática con la Nueva
Gramática de la Lengua Española (NGLE) (2009), más inclusiva que sus antecesoras. En la
práctica, esta postura implica no solo la voluntad de «transitar a variedades periféricas»,
como lo ha denominado Andión Herrero (2007), sino también diferenciar entre estándar,
norma y variedad, así como reconocer el contexto, las necesidades y las expectativas del
aprendiz (Andión Herrero 2007; Andión Herrero y Gil Burman 2013).
En el plano léxico, la variación diatópica ha sido objeto de numerosas investigaciones
dentro del ámbito de la lingüística aplicada, ya sea en el campo de la traductología (véanse,
p. ej., Siguán Boehmer 2005; Uclés Ramada 2015; Franco Trujillo 2020), del español como
lengua extranjera (ELE) (véanse, p. ej., Regueiro Rodríguez 2009; Moreno Fernández 2010;
Martín de Santa Olalla Sánchez 2011; Contreras Izquierdo 2014; Chacón García 2023; Soler
Criado de Diego 2024) o de la lexicografía (véanse, p. ej., Lara 2006; Mogorrón Huerta
2014; Moreno Fernández y Dumitrescu 2019; Corbella 2023). Sin embargo, en el español
para fines específicos (EFE), concretamente para los negocios (ENE), han sido pocas las
miradas interesadas en ir más allá de las variantes léxicas dialectales de conocimiento
general, como coste (Esp.)/costo (Am.) o inversor (Esp.)/inversionista (Am.) (cf. Schnitzer
2006; Rainer y Schnitzer 2010; Ainciburu y Granata 2019; Díaz García 2024).
En el lenguaje general, las formas léxicas son, junto con las fonéticas, el terreno donde
suele reconocerse la variación dialectal con mayor facilidad; en los lenguajes especializados,
constituyen el núcleo identificativo por antonomasia al representar los conceptos del campo
científico o profesional en cuestión. Por otro lado, el lenguaje de un ámbito especializado,
como el económico-empresarial, incluye también léxico general. La variación denominativa
en estos lenguajes puede ocurrir tanto dentro como a través de las variedades dialectales
del español. En concreto, tenemos variantes denominativas intradialectales que llamamos
sinónimos, por ejemplo, anticipo en efectivo y adelanto en efectivo, ambas extendidas por
el mundo hispanohablante. Pero también hay denominaciones alternativas extradialectales
que reciben el nombre de geosinónimos, por ejemplo, avance en efectivo, con el mismo
sentido que las anteriores, pero de uso limitado a Sudamérica, principalmente a Chile,
Colombia y Ecuador.
Ante esta complejidad, tanto aprendices como docentes se ven obligados a consultar
recursos lexicográficos, ya sea de manera directa –diccionarios electrónicos y traductores
automáticos–, indirecta –a través de buscadores de Internet– o una combinación de ambas,
aunque no necesariamente de modo sistemático (Gromann y Schnitzer 2016; Schnitzer y
Gromann 2017; Kölbl, Pérez Cañizares y Schnitzer 2021). Adicionalmente, la información
disponible puede ser limitada o errónea, como lo demuestra la consulta de avance, costo o
inversionista en los diccionarios de la RAE. Por último, el progreso reciente en la inteligencia
artificial generativa (IAG), sobre todo con los chatbots basados en los modelos de lenguaje
masivos1 (LLM, por sus siglas en inglés) como ChatGPT, replantean los métodos y las
estructuras tradicionales de los recursos lexicográficos (de Schryver 2023; Arias Arias,
Domínguez Vázquez y Valcárcel Riveiro 2024) y de la enseñanza del español como lengua
extranjera (Muñoz-Basols, Fuertes Gutiérrez y Cerezo 2024), entre otros muchos ámbitos
del trabajo académico.
En ese escenario, el presente estudio ofrece un análisis de la variación terminológica
y diatópica en una centena de unidades léxicas identificadas en los glosarios bancarios de
cinco países hispanohablantes: Argentina, Chile, Colombia, España y México. Las unidades
seleccionadas se contrastan con sus equivalentes, si las hay, en los diccionarios de la RAE
(DLE, DPD, DPEJ y DA) y las respuestas de ChatGPT, tanto en su versión gratuita (GPT-
3.5) como de pago (GPT-4), a las consultas terminológicas correspondientes. En el análisis
se contempla una perspectiva tanto semasiológica (la relación que va de la denominación
al concepto) como onomasiológica (la relación que parte del concepto a la denominación).
Los resultados muestran diferencias respecto a la consistencia geolectal y terminológica del
léxico tratado en las diferentes fuentes y ofrecen posibles hojas de ruta para estudios en
torno al léxico económico bajo una mirada pluricéntrica en la era de la inteligencia artificial.
Esto último cobra aún mayor relevancia, si cabe, en el contexto del llamado sesgo lingüístico
digital (Muñoz-Basols, Palomares Marín y Moreno Fernández 2024), particularmente en su
dimensión intralingüística.
2. ESTADO DE LA CUESTIÓN
Los postulados de esta investigación obligan, por un lado, a describir la circunstancia actual
del léxico, su variación denominativa y su consulta en los recursos lexicográficos disponibles
en el contexto del Español de los Negocios (ENE). Por otro lado, es fundamental describir el
papel de las variedades del español en este ámbito y la variación léxica diatópica, así como
justificar la selección de las cinco variedades elegidas para este análisis.
2.1 El léxico y los recursos lexicográficos en ENE
El componente léxico constituye una de las características más distintivas del español para
fines específicos y el ámbito económico-empresarial no es una excepción, como demuestran
las monografías sobre este tema desde hace décadas (Vangehuchten 2005). El vocabulario
especializado presenta gran diversidad estructural, ya que puede consistir en unidades
monoléxicas (p. ej., capital o banco), poliléxicas (p. ej. crédito hipotecario o tasa de interés
real), y abreviadas (p. ej., IPC o PIB). Estas últimas son muy productivas en el discurso
económico, dado que responden a la necesidad de concisión y eficiencia. Lo mismo puede
decirse de los préstamos léxicos del inglés (Schnitzer 1996; Ainciburu 2004; Rocha Ochoa
2024b). La literatura académica enfatiza que la identificación y selección del léxico a
enseñar requiere un enfoque metodológico que considere su naturaleza especializada y
heterogénea junto con el nivel del aprendiz (Cervera Rodríguez 2012; Ainciburu 2022),
todo ello dentro de un enfoque comunicativo (Pérez Cañizares y Schnitzer 2022).
En la Teoría General de la Terminología de Wüster (1979), la relación entre concepto
y término es el eje central de la estandarización terminológica, dándole menor prioridad a
los aspectos comunicativos. Posteriormente, Hoffmann (1984) concibe la Fachsprache como
un sistema de variaciones lingüísticas especializadas que no se limita a la estandarización
de términos, sino que abarca estructuras sintácticas, textuales y pragmáticas concebidas
para la comunicación efectiva entre expertos o hacia el público en general. Partiendo de
principios similares, la Teoría Comunicativa de la Terminología (Cabré 1999) hace hincapié
en la función comunicativa y en el contexto real de uso de los términos.
Tanto Hoffmann como Cabré identifican tres niveles fundamentales de especialización:
léxico general, semiespecializado y especializado (Hoffmann 1984; Cabré 1999). Bajo este
esquema, Cabré afirma que la mayor variación se daría en los términos que pertenecen al
lenguaje general y al de divulgación científica y técnica, mientras que la menor variación
se hallaría en la terminología estandarizada por comisiones de expertos, y en un peldaño
intermedio estaría la terminología utilizada de forma natural entre los especialistas (Cabré
1999: 85). En el ámbito económico-empresarial, sin embargo, Schnitzer (2008, 2009)
señala que puede haber un alto grado de variación denominativa incluso en la comunicación
más especializada. El mismo autor propone, para fines pedagógicos, distinguir entre un
ámbito temático (el español de la economía) y otro funcional (el español de los negocios),
independientemente del nivel de especialidad (Pérez Cañizares y Schnitzer 2022: 52).
Lo que permanece invariable es la consulta del léxico como actividad fundamental en
la adquisición de una lengua extranjera. En los últimos años, a los recursos lexicográficos
tradicionales, que ya se habían convertido en digitales hacía tiempo, se han añadido nuevos
avances tecnológicos, como se ilustra en la figura 1. Los usuarios disponen ahora no solo
de diccionarios totalmente digitales, ya sean generales o especializados, sino también de
traductores automáticos con diccionarios bilingües incorporados para su consulta (DeepL,
Google Translate, etc.), y de corpus paralelos (Linguee, Reverso, etc.). Además, desde
noviembre de 2022, el mundo se ha volcado al chatbot de inteligencia artificial generativa
ChatGPT y a los productos competidores ulteriores (Claude, Copilot, Gemini, Grok, etc.).
Figura 1. Tipos de recursos lexicográficos en la actualidad. Fuente: elaboración propia
Actualmente en su versión 4o, o 4 omni, (desde el 13 de mayo de 2024), ChatGPT es
un transformador generativo multimodal y multilingüe preentrenado que, en teoría, puede
hacer las veces de todo tipo de recursos lexicográficos en función del prompt o petición que
se utilice. Open AI, la empresa estadounidense detrás del producto, ofrece la versión 4o
bajo un modelo freemium, es decir, el usuario tiene acceso gratuito a las funciones premium
pero de manera limitada. Después de esto, el usuario recibe la sugerencia de adquirir una
versión de pago (Plus, Team, o Enterprise) o continuar con un modelo anterior (ChatGPT
3.5). Las funciones de la versión premium son: 1) inteligencia artificial de nivel GPT-4, 2)
respuestas a partir de datos tanto del modelo como de Internet, 3) análisis de datos y
Recursos lexicográficos
Enciclopedias
Diccionarios
enciclopédicos
Diccionarios
Generales
Monolingües
Bilingües
Especializados
Monolingües
Bilingües
Corpus
paralelos
Traductores
automáticos
Con diccionario
Sin diccionario
IA generativa
Como enciclopedia
Como diccionario enciclopédico
Como diccionario
General
Monolingüe
Bilingüe
Especializado
Monolingüe
Bilingüe
Como corpus paralelo2
Como traductor automático Con diccionario
creación de gráficos, 4) conversación sobre fotos e imágenes, 5) procesamiento de archivos
(resumir, escribir o analizar), 5) uso de GPTs especializados y la GPT Store, y 6) creación
de imágenes con DALL·E 33.
Al investigar la eficacia de ChatGPT como herramienta lexicográfica en el aprendizaje
de inglés como lengua extranjera, Lew y sus colaboradores (Lew et al. 2024) concluyeron
que el desempeño del transformador supera al de los diccionarios monolingües y bilingües
(inglés-polaco), además de ofrecer información adicional gracias a su capacidad generativa.
Otros estudios recientes han comparado la diversidad léxica de ChatGPT y de humanos y
han encontrado que ChatGPT utiliza un vocabulario menos diverso no solo en español
(Conde et al. 2024), sino incluso en inglés, la lengua principal en la que ha sido entrenado
(Reviriego et al. 2024). Por último, otra investigación enfrentó a ChatGPT con WordNet para
realizar tareas que requieren de conocimientos de semántica léxica y concluyó que la IA
generativa tiene el potencial de imitar y sobrepasar las capacidades de recursos léxicos
avanzados (Di Caro et al. 2023).
A pesar de todo lo anterior, en las lenguas pluricéntricas, como el español, persiste la
dificultad añadida de la variación diatópica. Los traductores automáticos carecen aún de
consistencia dialectal a pesar del avance de las redes neuronales (Bürki 2023: 85-87), si
bien DeepL parece mostrar una consistencia cada vez mayor con la variante peninsular
(Rocha Ochoa, en prensa). Es aquí justamente donde surge la necesidad de indagar en
recursos lexicográficos alternativos, como los glosarios regionales. Se ha sugerido ya, y se
insiste en el presente estudio, que los glosarios de la educación financiera pueden ofrecer
acceso al léxico regional de manera directa y simplificada (Rocha Ochoa 2024a). Estos
glosarios, que podrían considerarse un subgénero de los diccionarios especializados, han
surgido en los últimos años de la mano de las iniciativas globales y locales de educación
financiera (OECD 2015) y se encuentran disponibles en los sitios web de las entidades
financieras públicas y privadas de los distintos países. A través de estos materiales se busca
acercar al público a la terminología económica y financiera, llegando incluso a ordenar las
entradas en subdominios, como se ilustra en la figura 2.
Figura 2. Captura de pantalla del glosario Conceptos de educación financiera de BBVA Argentina
[Consulta: 15/10/2024]
La utilidad de estas herramientas se ve reforzada por el hecho de que las entradas
difieren entre sí, incluso aquellas incluidas en los glosarios de bancos españoles como BBVA
y Santander, de manera que podemos considerarlas una puerta de entrada a la variación
diatópica en el lenguaje económico-financiero (Rocha Ochoa 2024b).
2.2 Variantes diatópicas y terminológicas en ENE
La representatividad de las variedades del español es un reto mayúsculo que emerge como
una paradoja entre el panhispanismo y el pluricentrismo (Company Company 2022). En el
Plan Curricular del Instituto Cervantes (2006), por ejemplo, se argumenta que la selección
de la norma culta de la variedad centro-norte peninsular «se sustenta en los rasgos
comunes que comparte con las restantes normas cultas del mundo hispánico y en su
proyección dentro del modelo estandarizado prestigioso de la lengua para la propia
comunidad hispánica»4. Sin embargo, varios autores (cf. Gutiérrez Rodilla 1998; Ciapuscio
2012) han señalado que la variación diatópica es perceptible a nivel del léxico incluso en
entornos formales y especializados, lo cual ha sido demostrado puntualmente para el léxico
económico-empresarial (cf. Schnitzer 2006; Díaz García 2024).
En este punto cabe decir que, aunque el carácter pluricéntrico del español sugiere que
cada uno de los países hispanohablantes puede considerarse como un centro, es innegable
que dicho sistema multipolar presenta áreas con mayor capacidad de influencia y difusión
que otras (Lara 2009). Lo anterior puede argumentarse con base en los siguientes factores:
1) número de hablantes de esa variedad del español, 2) nivel educativo y socioeconómico
de la población, 2) alcance e influencia de los medios de comunicación, y 4) cantidad de
libros (tanto originales como traducidos) publicados en esa variante (Franco Trujillo 2020:
153). Fuera de España, polo originador y difusor, Oesterreicher (2002: 292) identifica tres
grandes dialectos hispanoamericanos cuya importancia y actividad difusora trascienden sus
fronteras políticas: el español de México, el español de Argentina y el español de los países
andinos (Colombia, Venezuela, Perú, Ecuador, etc.). A estos debería sumarse, en nuestra
opinión, el español de Chile, la nación más desarrollada en América Latina según el índice
de desarrollo humano (IDH) de las Naciones Unidas (UNDP 2024: 274) y la quinta mayor
economía hispanohablante, como se observa en la siguiente tabla:
Posición
País
PIB nominal (MMD)
Año
1
México
1.789.114
2023
2
España
1.620.090
2023
3
Argentina
646.075
2023
4
Colombia
363.494
2023
5
Chile
335.533
2023
6
Perú
267.603
2023
7
Rep. Dominicana
121.444
2023
8
Ecuador
118.844
2023
9
Puerto Rico
117.902
2023
10
Guatemala
104.450
2023
Tabla 1. Mayores economías hispanohablantes por PIB nominal en miles de millones de dólares
estadounidenses. Fuente: elaboración propia con datos del Banco Mundial (2023)
De manera coincidente, los cinco países incluidos en el presente estudio representan cinco
variedades dialectales claramente diferenciadas según la literatura académica. Ueda (2007)
distingue siete zonas dialectales: 1) España y Guinea Ecuatorial, 2) el Caribe, 3) Colombia
y Venezuela, 4) México, 5) Centroamérica, 6) los Andes y 7) La Plata. Pero la clasificación
más citada es sin duda la de Moreno Fernández (2009), quien subdivide el español europeo
en tres grandes áreas dialectales: 1) castellana, 2) andaluza y 3) canaria; y al americano
en cinco regiones: 1) México y Centroamérica, 2) Caribe, incluyendo la costa venezolana,
3) los Andes, incluyendo el norte de Chile, 4) Chile y 5) Río de la Plata, abarcando Argentina,
Uruguay y Paraguay.
La riqueza del léxico en el mundo hispanohablante se erige, por tanto, como un coloso
formidable. La ASALE ofrece el Diccionario de Americanismos (DA) y la RAE brinda ahora
no solo el Diccionario de la Lengua Española (DLE), sino también el Diccionario Panhispánico
de Dudas (DPD) y otros diccionarios escolares y especializados. Entre estos últimos se
hallan el Diccionario del Español Jurídico (DEJ) y el Diccionario Panhispánico del Español
Jurídico (DPEJ), donde encontramos también vocabulario económico, financiero y mercantil.
Por lo demás, no se cuenta actualmente con un diccionario panhispánico del español
económico, aunque la Real Academia de Ciencias Económicas y Financieras (RACEF) parece
haber compilado un Diccionario Panhispánico de Economía y Finanzas en la primera década
de este siglo que aparentemente llegó a superar las 16.000 entradas para luego caer en el
abandono5. Por otra parte, los diccionarios generales, como el DLE, contienen también
léxico especializado con las marcas correspondientes (Com., Der., Econ., etc.), lo mismo
que con el léxico propio de las variedades del español (Arg., Méx., Esp., etc.). En ambos
casos, sin embargo, las etiquetas y las variantes denominativas son limitadas o
inconsistentes.
Otros recursos lexicográficos en Internet, como Wikipedia en español, Economipedia,
o IATE (base de datos terminológica de la Unión Europea), ofrecen variantes denominativas
para los términos económicos incluidos, pero sin las marcas diatópicas. Lo anterior puede
llevar, por tanto, a una confusión de la variación sinonímica con la variación geolectal, pues
el usuario inferirá que las denominaciones alternativas son solo variantes terminológicas y
no diatópicas. En todo caso, las investigaciones en torno a la variación diatópica en ENE
son escasas y suelen centrarse en una o dos variedades del español. Ainciburu y Granata
(2019), por ejemplo, analizaron los geosinónimos en el español peninsular y en el argentino
y concluyeron que los términos cognados son preferidos por los estudiantes, sea cual fuere
el contexto dialectal en cuestión. En ese caso, como en la mayoría, el léxico fue extraído
de la prensa local de esos dos países.
3. METODOLOGÍA
El estudio surge, en principio, de un análisis integral de los glosarios económico-financieros
en el mundo hispanohablante. En este caso, la metodología se fundamenta en un enfoque
lexicográfico comparativo y descriptivo que permita analizar el tratamiento de la variación
terminológica y diatópica en el léxico económico-financiero en los cinco países elegidos:
Argentina, Chile, Colombia, México y España.
3.1 Diseño del estudio y elaboración del corpus
La recopilación de datos contempla tres tipos de recursos lexicográficos digitales, de modo
que se ha llevado a cabo una verificación triangulada entre ellos:
1. Dieciocho glosarios para la educación financiera, elaborados por bancos comerciales y
autoridades de supervisión financiera en cada uno de los cinco países: tres argentinos,
dos chilenos, dos colombianos, seis españoles y cinco mexicanos (ver tabla 2).
2. Cuatro diccionarios de la RAE: el Diccionario de la Lengua Española, el Panhispánico de
Dudas, el de Americanismos y el Panhispánico del Español Jurídico.
3. Respuestas generadas por la versión gratuita de ChatGPT (GPT-3.5), así como de la
versión de pago (GPT-4), representativas de la IA generativa aplicada a la lexicografía.
País
Entidad
Formato
Lemas
ARG
BCRA
Sitio web
533
ARG
BBVA
Sitio web
175
ARG
Santander
Sitio web
142
CHI
AB/UChile
Sitio web
480
CHI
CMF
Sitio web
264
COL
SFC
Sitio web
803
COL
Scotiabank
Sitio web
98
ESP
BDE/CNMV
Sitio web
462
ESP
CNMV
Sitio web
456
ESP
Bankinter
Sitio web
1493
ESP
BBVA
Sitio web
782
ESP
Santander
Sitio web
125
ESP
Unicaja
Sitio web
908
MEX
BANXICO/CNBV
Sitio web
136
MEX
BBVA
Sitio web
313
MEX
BMV
Sitio web
233
MEX
Santander
Sitio web
338
MEX
Scotiabank
Sitio web
160
TOTAL
7901
Tabla 2. Corpus total de glosarios examinados por país y entidad responsable
Las unidades léxicas compiladas para el análisis se eligieron con base en los siguientes
criterios:
1. Representatividad cuantitativa: lemas de los glosarios de los cinco países en proporción
del tamaño del corpus correspondiente.
2. Representatividad estructural: lemas univerbales, pluriverbales y acrónimos.
3. Representatividad diatópica: lemas con demostrada variación geosinonímica o de uso
regional en los países seleccionados.
4. Representatividad sinonímica: lemas con demostrada variación sinonímica en los países
seleccionados.
5. Representatividad vertical: lemas con distintos grados de tecnicidad, incluyendo tanto
léxico de uso más general (p. ej., aguinaldo (Méx.), cuenta sueldo (Arg.), talón (Esp.)),
como especializado (p. ej., cartera de dudoso recaudo (Col.)).
6. Representatividad funcional: lemas tanto frecuentes como infrecuentes en los entornos
económicos actuales de cada país (medios de comunicación, documentos oficiales, sitios
institucionales).
7. Representatividad temática: lemas de subdominios de la economía, así como de campos
interrelacionados (p. ej., el comercio, la gestión empresarial, el derecho, etc.).
En la compilación del corpus se otorgó preferencia a los nombres comunes, quedando
así excluidos numerosos nombres propios, sin importar su grado de variación denominativa,
como, p. ej., las comisiones nacionales de valores:
• ARG: Comisión Nacional de Valores (CNV)
• CHI: Comisión para el Mercado Financiero (CMF)
• COL: Superintendencia Financiera (antes Superintendencia de Valores) (SFC)
• ESP: Comisión Nacional del Mercado de Valores (CNMV)
• MEX: Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV)
Entre las 100 unidades léxicas elegidas se encuentran 3 abreviadas, 21 univerbales y
76 plurivarbales. En términos geográficos, España (36) y México (20) proporcionan la
mayoría de las voces, mientras que el resto proviene de los otros tres países: Chile (16),
Colombia (16) y Argentina (12). A todos los lemas se les asignaron etiquetas estructurales
y diatópicas, y se añadieron variantes sinonímicas, en caso de haberlas, según el corpus de
los glosarios.
En caso de haber un lema de interés repetido en glosarios de distintos países, el lema
se incluyó una sola vez pero con las marcas correspondientes, p. ej., inversionista (Arg.,
Chi., Col. y Méx.). Por último, para contrastar y verificar los datos, se llevó a cabo una
búsqueda en los diferentes diccionarios de la RAE y ASALE y en Internet (Google), con
especial atención en los sitios web de las entidades financieras, tanto públicas como
privadas, de los cinco países. En el caso de los datos generados a través de ChatGPT, se
procedió con base en dos enfoques: semasiológico y onomasiológico. Por ello se utilizaron
dos tipos de prompts: 1) «Define el término [x] y dime en qué países se utiliza» y «Dime
el término o términos (sinónimos) que corresponden a esta definición y en qué países se
utilizan: [x]».
3.2 Análisis de datos
En el análisis de los datos lexicográficos se usaron matrices comparativas que permitieran
identificar las diferencias, patrones, errores y lagunas en la representación terminológica
(sinónimos en los glosarios y diccionarios, en caso de haberlos) y diatópica (origen de los
glosarios y etiquetas en los diccionarios). Hecho esto, se contrastaron los datos recogidos
de las fuentes lexicográficas y las búsquedas en Internet con los datos obtenidos a través
de las respuestas de ChatGPT, asignando en caso una etiqueta numérica con base en la
siguiente rúbrica de evaluación:
Nota
Descripción
Detalle
0
Información totalmente
incorrecta o demasiado
vaga
La información diatópica/terminológica no
coincide en absoluto con los datos recopilados de
las fuentes lexicográficas y búsquedas en
Internet.
1
Información parcialmente
correcta + información
adicional incorrecta
La información diatópica/terminológica coincide
parcialmente con los datos recopilados de las
fuentes lexicográficas y búsquedas en Internet.
2
Información correcta +
información adicional
incorrecta
La información diatópica/terminológica coincide
en principio con los datos recopilados de las
fuentes lexicográficas y búsquedas en Internet,
pero contiene datos adicionales erróneos.
3
Información totalmente
correcta
La información diatópica/terminológica coincide
completamente con los datos recopilados de las
fuentes lexicográficas y búsquedas en Internet.
Tabla 3. Rúbrica para evaluar los datos diatópicos generados por ChatGPT
En vista de los usuarios potenciales y de las primeras respuestas obtenidas, se decidió
ampliar la consulta en ChatGPT a tres niveles diferenciados:
(1) ChatGPT-3.5: versión gratuita.
(2) ChatGPT-4: versión de pago (acceso gratuito limitado).
(3) ChatGPT-4(i): versión de pago (acceso gratuito limitado) con búsqueda en Internet
activa, ya sea por medio del botón correspondiente o por instrucción explícita.
Las iteraciones con la búsqueda web activada en ChatGPT-4 se etiquetaron entonces
como «ChatGPT-4(i)». A continuación, las respuestas de los tres niveles de IA generativa
se contrastaron bajo los mismos principios de evaluación en la escala de 0 a 3, y se
compararon con los resultados obtenidos a través de los otros recursos lexicográficos.
4. RESULTADOS
4.1 Consulta en diccionarios de la RAE
La consulta de las unidades léxicas seleccionadas arrojó resultados marcadamente dispares
entre los diccionarios de la RAE, como se aprecia en la figura 3. El Diccionario Panhispánico
del Espanol Jurídico registró la mayor cantidad de coincidencias, con 18 lemas completos
(acta de defunción, aguinaldo, autocartera, casa de empeño, cesante, cesantía, cesta de
fondos, consejero delegado, corredor de comercio, enganche, informe anual, inversionista,
inversor, orden por lo mejor, producto bruto interno, producto interior bruto, producto
interno bruto y váucher) y 7 incompletos (ajustador, carátula, costos, delación, renta
vitalicia, testaferro y transar). El DLE dio el segundo mayor número de coincidencias con
13 lemas completos, en su mayoría univerbales (aguinaldo, autocartera, casa de empeño,
cesante, cesantía, chiringuito financiero, corredor de comercio, enganche, fondear,
inversionista, inversor, talón y váucher) y 9 incompletos (avance, automotriz, carátula,
costo, delación, renta vitalicia, sustentable, transar, testaferro). El Diccionario de
Americanismos, por su parte, ofreció 6 lemas completos (aguinaldo, canasta básica,
cesante, cesantía, enganche y váucher) y 3 incompletos (carátula, testaferro y transar).
Por último, en el Diccionario Panhispánico de Dudas se encontraron solo dos lemas
incompletos (cesante, bajo cesantear, y costo).
Figura 3. Número de lemas encontrados en cada uno de los diccionarios
Entre los lemas consultados, creemos necesario profundizar en algunos resultados
para el vocabulario económico frecuente con variación diatópica de conocimiento más
extendido:
(1) costo: en el DLE como sinónimo de coste sin marca alguna. En el DA figura con
el sentido de «trabajo, esfuerzo» y las etiquetas diatópicas Cu. y PR. En el DPEJ
aparece en plural (costos) con una sola etiqueta diatópica (Ur.). Solo en el DPD
se indica que esta voz se usa «mayoritariamente en el español de América» como
geosinónimo de coste.
(2) inversionista: en el DLE (sin marcas diatópicas) y en el DPEJ (con la marca Col.)
como geosinónimo de inversor.
(3) Producto Bruto Interno (PBI): solamente el DPEJ recoge los lemas Producto Bruto
Interno (PBI) (con las marcas Arg. y Ur.), Producto Interno Bruto (PIB) (con la
marca Col.) y Producto Interior Bruto (PIB) (con la marca diatécnica Fin.).
Evidentemente, entre las coincidencias registradas en un primer momento, tuvieron
que eliminarse aquellos lemas cuyas acepciones no guardan relación alguna con el sentido
buscado. Tal es el caso de las siguientes unidades léxicas:
(1) fondeo: en el DLE, pero con sentido de «fondear una embarcación». En el DA se
define como «enriquecimiento ilícito» con la marca diatópica de Ecuador (Ec.).
No obstante, el lema fondear ofrece el significado buscado en ambos diccionarios.
En el DPEJ, el lema fondear solo admite el sentido marítimo.
(2) palanqueo: en el DLE (con las marcas diatópicas Cuba y Ec.) y en el DA (con las
marcas Cu., Ec., Ch. y Pe.) con sentido de «empleo de influencias» y no como
geosinónimo del término apalancamiento. En el DPEJ, palanquear se define como
de manera similar al DLE y DA, pero con otras marcas (Arg. y Col.)
(3) talón: solo el DLE recoge este lema como sinónimo de cheque (sin la marca Esp.),
mientras que el DA y el DPEJ lo incluyen con el sentido de «multa de tráfico» y
la correspondiente marca diatópica para Guatemala (Gu., Guat.).
18
6
13
7
2
3
9
DPEJ
DPD
DAm
DLE
LEMAS ENCONTRADOS POR DICCIONARIO
Completos Incompletos
4.2 Consulta en motor de búsqueda
La búsqueda en Google de las cien unidades léxicas seleccionadas reveló no solamente su
grado de distribución geográfica a través de las entidades financieras de los distintos países
hispanohablantes, sino también su productividad, su distribución en distintos otros recursos
lexicográficos y su nivel de lexicalización. En términos de la productividad, se comprobó la
presencia de lemas raros, es decir, que se encuentran disponibles básicamente solo en el
glosario financiero del cual provienen y en algún otro medio. Los dos casos más conspicuos
son crecinflación (Chi.) y contradesdoble (Esp.).
Asimismo, algunas expresiones ausentes de los diccionarios de la RAE fueron halladas
en recursos lexicográficos no contemplados para la búsqueda, como en el caso del término
mexicano cuenta eje, recogido en el diccionario PONS español-inglés con la marca diatópica
correcta, o el término español hora de las brujas, cuya acepción bursátil recoge la entrada
homónima en la Wikipedia en español. Por otro lado, se encontró que hay lemas nombrados
por un acrónimo en las instituciones financieras locales, a pesar de no haberse incluido este
en el glosario originario. Tal es el caso, por ejemplo, del llamado título de ahorro cafetero
(TAC) utilizado en Colombia. Por último, se descubrió que algunos neologismos locales no
parecen tener aún una grafía definida, como la voz de origen argentino e-cheq («cheque
electrónico», plural e-cheqs), que también figura como e-Cheq, E-cheq, e cheq o ECHEQ
en los sitios web de las entidades financieras en ese país.
4.3 Consulta en ChatGPT (3.5, 4 y 4 con búsqueda web)
De acuerdo con la escala de valoración (0-3) empleada para los resultados de las consultas
en las distintas modalidades de ChatGPT, los mayores niveles de identificación correcta se
obtuvieron con el léxico de origen chileno (media 2,08), mientras que la media más baja
registrada fue para el léxico extraído de los glosarios colombianos (1,23), como se observa
en la figura 4. En general, se observa un aumento progresivo en la calidad de la información
en función del modelo de ChatGPT consultado, con mejoras significativas en cada iteración
del modelo y llegando al nivel más alto en ChatGPT-4(i), es decir, con búsqueda web activa.
En ese sentido, las mayores diferencias entre modelos se observan especialmente en torno
a la distinción entre el nivel conceptual y el denominativo.
Sin embargo, hay diferencias notables incluso en el nivel más avanzado del chatbot,
donde el léxico de los glosarios argentinos destaca como el grupo con la mayor mejora
relativa, alcanzando la máxima calificación en la versión GPT-4(i) (3 puntos). Las unidades
léxicas extraídas de los glosarios españoles y mexicanos, por su parte, exhiben tendencias
similares en todos los modelos, aumentando de manera sostenida hasta alcanzar valores
de 2,08 y 2,11, respectivamente. Lo anterior puede deberse sin duda al léxico recogido en
cada caso y al tamaño de la muestra. Con todo, este análisis indica que la calidad percibida
en ChatGPT-4 con búsqueda web activa es claramente más alta (2,18) que con la versión
de pago sin búsqueda web (1,54) y la versión gratuita GPT-3.5 (1,21).
Figura 4. Medición del desempeño de ChatGPT-3.5, ChatGPT-4 y ChatGPT-4(i) por país
En las respuestas generadas por las distintas modalidades de ChatGPT, sobre todo en
las voces de uso más extendido o en las que no se identificó el ámbito geográfico específico,
se observa una presencia dominante de los mayores países hispanoamericanos: México,
Argentina, Colombia, Chile, Perú y, con menor frecuencia, Venezuela. Un caso excepcional
son aquellas voces de uso habitual en el área rioplatense, en cuyo caso se mencionan tanto
Argentina como Uruguay (p. ej. Producto Bruto Interior). A nivel de categorías léxicas, las
voces regionales identificadas de manera satisfactoria en todas las modalidades de ChatGPT
(3.5, 4 y 4(i)) incluyen los instrumentos financieros locales, como los siguientes ejemplos:
(1) autocartera (Esp.)
(2) cetes (Méx.)
(3) título de ahorro cafetero (Col.)
(4) udibonos (Méx.)
Destaca también el grado de identificación exitosa entre los lemas pluriverbales que
aparecen acompañados por las siglas respectivas, como en los siguientes ejemplos:
(1) impuesto único de segunda categoría (IUSC) (Chi.)
(2) principales incidencias adversas (PIAS) (Esp.)
(3) tasa de interés interbancaria de equilibrio (TIIE) (Méx.)
(4) títulos de devolución de impuestos (TIDIS) (Col.)
(5) vivienda de protección oficial (VPO) (Esp.)
Respecto a las voces raras o infrecuentes, como contradesdoble (Esp.) y crecinflación
(Chi.), ChatGPT-4(i) las describió como «de uso poco común». Sin embargo, solo fue capaz
de proporcionar una definición correcta para la segunda de ellas. En el resto, las definiciones
de los lemas fueron generalmente más precisas en ChatGPT-4(i) que en los otros modelos.
Un buen ejemplo de ello es el término palanqueo (presente sobre todo en Col. y Per.), cuyo
GPT 3.5 GPT 4 GPT 4(i)
ARG 0,83 1,75 3
CHI 1,81 1,94 2,31
COL 0,94 1,06 1,69
ESP 1,11 1,5 2,11
MEX 1,35 1,45 1,8
Media 1,21 1,54 2,18
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
EVALUACIÓN DE LAS RESPUESTAS DE CHATGPT
sentido financiero escapa a todos los diccionarios de la RAE y a los modelos de ChatGPT sin
búsqueda web activa. Con todo, se evidenciaron dificultades claras por parte de ChatGPT-
4(i) frente a las unidades univerbales con alto grado de polisemia, como se detalla en los
siguientes ejemplos:
Lema
Definición de ChatGPT-4(i)
Definición del glosario de la Bolsa
Mexicana de Valores (BMV)
muñeco
Término coloquial en mercados
financieros para referirse a un
esquema fraudulento en el que se
manipulan operaciones o balances
para aparentar solvencia o
ganancias. Se utiliza
principalmente en México y otros
países de América Latina.
Papeleta para registrar las
operaciones de compraventa. Indican
serie, emisora, precio, y cantidad de
títulos operados.
Tabla 4. Comparación de definiciones para el lema muñeco
Ahora bien, el mayor salto de calidad observado entre ChatGPT-4 y CHatGPT-4(i) es
la inclusión de geosinónimos como parte de las definiciones, como se ejemplifica en la figura
5 con el lema carteras colectivas (Col.). Cabe señalar aquí que se utilizó la misma
instrucción (prompt) con todas las modalidades del chatbot.
Figura 5. Ejemplo de entrada con variantes geolectales generada por ChatGPT-4(i)
[Consulta: 09/01/2025]
Desde la perspectiva contraria, es decir, onomasiológica, los resultados muestran una
serie de limitaciones e inconsistencias al momento de identificar los geosinónimos, incluso
con ChatGPT-4(i). Al solicitar el término que corresponde a la definición de Producto Interior
Bruto (PIB), ChatGPT-3.5 proporciona la variante más común en Hispanoamérica, Producto
Interno Bruto (PIB), pero solo menciona Producto Nacional Bruto (PNB) como denominación
alternativa, afirmando además que «en algunos contextos puede utilizarse de manera
intercambiable» como se observa en la figura 6.
Figura 6. Captura de pantalla de respuesta de ChatGPT-3.5 a una consulta onomasiológica
[Consulta: 10/01/2025]
Por su parte, ChatGPT-4 consigue reconocer dos variantes geosinonímicas y explica su
ámbito de uso, además de incluir el término equivalente en inglés a modo de información
adicional, como se observa en la figura 7.
Figura 7. Capturas de pantalla de respuestas de ChatGPT-4 a la misma consulta de la figura 6.
[Consulta: 15/01/2025]
Por último, al realizar la misma consulta en ChatGPT-4(i) se obtuvo nuevamente la
variante más frecuente en la mayoría de los países hispanoamericanos, Producto Interno
Bruto (PIB) y la variante rioplatense como denominación alternativa, aunque con una
explicación incorrecta, como se puede ver en la figura 8.
Figura 8. Captura de pantalla de respuesta de ChatGPT-4(i) a la misma consulta onomasiológica
[Consulta: 15/01/2025]
En la lista de fuentes que se despliega al pulsar el botón correspondiente figuran varios
glosarios y diccionarios en Internet, entre ellos wordreference, es.bab, synonyms.reverso,
wits.worldbank, educalingo y dle.rae. Esto sugiere que el uso de ChatGPT-4 con búsqueda
web activa no garantiza una respuesta correcta, lo cual puede deberse tanto a la capacidad
de búsqueda del chatbot como a la falta de información relevante en Internet. Lo anterior
quedó demostrado con nuestras consultas previas en los diccionarios de la RAE y en Google.
5. CONCLUSIONES
Esta investigación parte de la importancia de adoptar un enfoque pluricéntrico en el español
de los negocios, en donde la variación léxica puede darse tanto a nivel sinonímico como a
nivel geosinonímico, es decir, diatópico. Al momento de consultar el léxico, la IA generativa
actual ofrece nuevas posibilidades en comparación con los recursos tradicionales, aunque
todavía enfrenta retos importantes en lenguas pluricéntricas como el español. En ese
contexto, los glosarios bancarios regionales constituyen un recurso alternativo para el
análisis de la variación léxica en el ámbito económico-financiero hispanohablante. Estos
glosarios exhiben una notable consistencia geolectal en contraposición a los diccionarios de
la RAE y la ASALE, ya sean generales o especializados. A pesar de su prestigio, los
diccionarios presentan serias carencias en la marcación diatópica y en la inclusión de léxico
económico de uso extendido en diferentes regiones.
Por otro lado, la valoración del desempeño de herramientas generativas como ChatGPT
revela un progreso evidente en sus versiones más recientes. El estudio muestra que
ChatGPT-4 con búsqueda web activa proporciona información terminológica más precisa,
incorporando variantes geosinónimas y contextualizando las definiciones en función de su
uso regional. No obstante, persisten inconsistencias significativas, sobre todo en unidades
léxicas menos frecuentes o altamente polisémicas, así como en la identificación de matices
geolectales. Si bien ChatGPT-4 con búsqueda web activa muestra un rendimiento superior
al de sus versiones predecesoras, esto no garantiza una precisión absoluta en la
identificación de las variantes geolectales ni en la generación de definiciones complejas, lo
que pone de relieve las limitaciones inherentes a los sistemas actuales de IA generativa en
español.
Indudablemente, el estudio representa un intento de medir el potencial de los recursos
disponibles y presenta algunas limitaciones. En primer lugar, la selección abarca solo los
glosarios de cinco países hispanohablantes (Argentina, Chile, Colombia, España y México),
lo que excluye a un gran número de variedades nacionales de Centroamérica, Sudamérica
y el Caribe, limitando así la representatividad panhispánica de los hallazgos. En todo caso,
los diccionarios consultados presentan vacíos importantes, especialmente en relación con
términos especializados o emergentes, lo que condiciona la exhaustividad del análisis. En
estudios futuros habrá que considerar también los diccionarios regionales integrales, como
el Diccionario del español de México (DEM) y el Diccionario integral del español de la
Argentina (DIEA).
En segundo lugar, la representatividad de la muestra analizada –restringida a cien
unidades léxicas–, es insuficiente para capturar la complejidad total del léxico económico-
financiero en el ámbito hispanohablante. Por otro lado, los glosarios proporcionan algunas
voces de uso infrecuente o marginal, lo cual debe ser contrastado con corpus textuales.
resultados aquí presentados no implican que todos los modelos de lenguaje, incluso aquellos
con una arquitectura muy similar a la de ChatGPT, enfrenten las mismas dificultades. Por
último, el estudio no aborda de manera exhaustiva las interconexiones entre la terminología
económica y otras disciplinas relacionadas, como el derecho o la gestión empresarial. Estas
limitaciones abren la puerta a futuras investigaciones que ensanchen el alcance geográfico,
temático y metodológico del presente trabajo, reforzando así la comprensión de la variación
léxica en el español de especialidad.
NOTAS
1 IBM traduce el término inglés large language model (LLM) como gran modelo de lenguaje, mientras
que Amazon y Google presentan las traducciones modelo de lenguaje de gran tamaño y modelo de
lenguaje extenso, respectivamente, esta última similar al lema que figura en la Wikipedia española:
modelo extenso de lenguaje.
2 La empresa OpenAI no ofrece detalles sobre el uso de corpus paralelos para el entrenamiento de
ChatGPT, pero advierte que se han utilizado datos disponibles públicamente en Internet, información
adquirida a través de terceros e información proporcionada o generada por usuarios, entrenadores
e investigadores [en línea] https://help.openai.com/en/articles/7842364-how-chatgpt-and-our-
foundation-models-are-developed [Consulta: 10/11/2024]
3 Instituto Cervantes (2006). Plan curricular del Instituto Cervantes. Niveles de referencia para el
español [en línea] https://cvc.cervantes.es/ensenanza/biblioteca_ele/plan_curricular/norma.htm
[Consulta: 10/11/2024]
4 OpenAI. Using ChatGPT's Free Tier - FAQ [en línea] https://help.openai.com/en/articles/9275245-
using-chatgpt-s-free-tier-faq [Consulta: 11/11/2024]
5 Real Academia de Ciencias Económicas y Financieras (RACEF). (09/02/2010). El Diccionario de
Economía de la RACEF supera las 16.000 entradas [en línea] https://racef.es/es/noticias/2010/el-
diccionario-de-economia-de-la-racef-supera-las-16000-entradas
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ANEXOS
ANEXO 1 – Lista de unidades léxicas analizadas por país.
Argentina:
1. acuerdo en descubierto
2. central de deudores
3. cheque cancelatorio
4. costo financiero total
5. cuenta gratuita universal
6. cuenta sueldo
7. cuotaparte
8. cuotapartista
9. e-cheq
10. inversionista
11. Producto Bruto Interno (PBI)
12. resumen de cuenta
Chile:
1. avance en efectivo
2. canasta básica
3. cesante
4. cesantía
5. crecinflación
6. crédito automotriz
7. delación compensada
8. dólar observado
9. impuesto global complementario
10. impuesto único de segunda categoría
11. índice mensual de actividad económica
12. índice mensual de confianza
empresarial
13. portabilidad financiera
14. renta vitalicia previsional
15. seguro de escolaridad
16. vale vista
Colombia:
1. afiliado cesante
2. agente de manejo
3. auxilio de cesantías
4. cartera de dudoso recaudo
5. carteras colectivas
6. fecha de redención
7. fondeo
8. palanqueo
9. Producto Interno Bruto (PIB)
10. redención
11. revelación plena
12. tasa representativa del mercado
13. título de ahorro cafetero
14. títulos de ahorro nacional (TAN)
15. títulos de devolución de impuestos
(TIDIS)
16. valor/volumen transado
España:
1. acción concertada
2. acta de inspección tributaria
3. activo afecto a una actividad
económica
4. acta sin descubrimiento de deuda
5. autocartera
6. barandillero
7. cánones bursátiles
8. certificado de inexistencia de deudas
9. cesta de fondos
10. cheque conformado
11. chicharro
12. chiringuito financiero
13. compañía abridora
14. consejero delegado
15. contradesdoble
16. corredor de comercio delegado
17. cuenta nómina
18. cuenta vivienda
19. etiqueta fiscal identificativa
20. hoja de paga
21. hora de las brujas
22. impuesto sobre los vehículos de
tracción mecánica
23. informe anual
24. inversor
25. orden por lo mejor
26. parquet
27. peaje en sombra
28. principales incidencias adversas
(PIAS)
29. Producto Interior Bruto (PIB)
30. renting
31. salario mínimo interprofesional
32. seguro de vehículos a motor
33. sociedad testaferro
34. talón (bancario, en blanco, sin fondos)
35. tasa de paro
36. vivienda de protección oficial (VPO)
México:
1. acta de defunción
2. aguinaldo
3. ajustabonos
4. ajustador de seguros
5. bono sustentable
6. buró de crédito
7. carátula de contrato
8. cetes
9. cuenta de nómina
10. cuenta eje
11. enganche
12. estado de cuenta
13. gastos médicos mayores
14. muñeco
15. reestructura de deuda
16. seguro de educación
17. tasa de interés interbancaria de
equilibrio (TIIE)
18. terminación de póliza
19. udibonos
20. voucher