=
![3D"Interfaz](3D"3.RochaOchoa_archivos/image001.jpg")
![3D"Cuadro](3D"3.RochaOchoa_archivos/image002.gif")
¿Glosarios,
diccionarios o ChatGPT? Los recursos lexicográficos ante la
variación terminológica y diatópica en el ámbito
económico
Glossarie=
s,
dictionaries or ChatGPT? Lexicographical resources in the face of
terminological and diatopic variation in economics
<= o:p>
<= o:p>
Carl=
os
O. Rocha Ochoa
Univ=
ersidad
de Ciencias Económicas y Empresariales de Viena
crochaoc@wu.ac.at
RESUMEN
=
La
variación léxica diatópica ha sido investigada en camp=
os
como la lexicografía y el español como lengua extranjera, per=
o ha
recibido menos atención en ámbitos de especialidad como el
español de la economía. Este estudio examina la variaci&oacut=
e;n
terminológica, característica del campo económico, en
conjunto con la variación diatópica. Cien unidades léx=
icas
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 d=
e 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 glosar=
ios
regionales son útiles para el estudio del léxico econó=
mico
y el refinamiento de la IA generativa en español.
Palabras clave: español pa=
ra
los negocios (ENE), ChatGPT, lexicografía, terminología,
variación
A=
BSTRACT
=
Diatopic lexical variation has been invest=
igated
within the fields of lexicography and Spanish as a foreign language but has
received little attention in specialised fields such as Business Spanish. T=
his
study examines terminological variation, characteristic=
in finance and economics, and diatopic variation. One hundred terms with hi=
gh
degrees of variation or regionalization were identified in bank glossaries =
from
Argentina, Chile, Colombia, Spain and Mexico an compared with the RAE and A=
SALE
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 mode=
ls
in Spanish.
Keywords: Business Spanish (ENE), ChatGPT,
lexicography, terminology, variation
1. =
INTRODUCCIÓN
La
celebración de la diversidad del español y la necesidad de qu=
e el
docente de esta lengua abra la puerta a variedades distintas de la propia e=
n su
enseñanza parece, a estas alturas, una obviedad. Basta recordar que,=
a
nivel institucional, la Real Academia Española (RAE) y la
Asociación de Academias de la Lengua Española (ASALE) celebran
este año dos décadas de la primera edición del Dicc=
ionario
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 Españ=
ola
(NGLE) (2009), más inclusiva que sus antecesoras. En la
práctica, esta postura implica no solo la voluntad de «transit=
ar 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 Herrer=
o 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 le=
ngua
extranjera (ELE) (véanse, p. ej., Regueiro Rodríguez 2009; Mo=
reno
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 Fernán=
dez 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 especializa=
do,
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 intradialectal=
es
que llamamos sinónimos, por ejemplo, anticipo en efectivo y adelanto en efectivo, ambas extend=
idas
por el mundo hispanohablante. Pero también hay denominaciones
alternativas extradialectales que reciben el nombre de geosinónim=
os,
por ejemplo, avance en efectivo=
, con
el mismo sentido que las anteriores, pero de uso limitado a Sudaméri=
ca,
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 trab=
ajo
académico.
En ese escenario, el presente estudio ofrece un
análisis de la variación terminológica y diatóp=
ica
en una centena de unidades léxicas identificadas en los glosarios
bancarios de cinco países hispanohablantes: Argentina, Chile, Colomb=
ia,
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 terminológi=
cas
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 conc=
epto
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 e=
ra
de la inteligencia artificial. Esto último cobra aún mayor re=
levancia,
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 disponible=
s en
el contexto del Español de los Negocios (ENE). Por otro lado, es fun=
damental
describir el papel de las variedades del español en este ámbi=
to y
la variación léxica diatópica, así como justifi=
car
la selección de las cinco variedades elegidas para este análi=
sis.
=
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 hipote=
cario
o tasa de interés real), y abreviadas (p. ej., IPC o <=
i>PIB).
Estas últimas son muy productivas en el discurso económico, d=
ado
que responden a la necesidad de concisión y eficiencia. Lo mismo pue=
de
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 aprend=
iz (Cervera
Rodríguez 2012; Ainciburu 2022), todo ello dentro de un enfoque
comunicativo (Pérez Cañizares y Schnitzer 2022).
En la Teoría General de la Terminolog&iacut=
e;a
de Wüster (1979), la relación entre concepto y término e=
s el
eje central de la estandarización terminológica, dándo=
le
menor prioridad a los aspectos comunicativos. Posteriormente, Hoffmann (198=
4)
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 ge=
neral.
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: lé=
xico
general, semiespecializado y especializado (Hoffmann 1984; Cabré 199=
9).
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 españ=
;ol
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 adquisici&oacut=
e;n
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 fi=
gura
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 volc=
ado
al chatbot de inteligencia artificial generativa ChatGPT y a los
productos competidores ulteriores (Claude, Copilot, Gemini, Grok, etc.).
![](3D"3.RochaOchoa_archivos/image004.gif")
Figu=
ra
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 ut=
ilice.
Open AI, la empresa estadounidense detrás del pr=
oducto,
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 usu=
ario
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 tan=
to
del modelo como de Internet, 3) análisis de datos y 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 extranj=
era,
Lew y sus colaboradores (Lew et al. 2024) concluyeron que el desempeñ=
;o
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 léx=
ica
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 pare=
ce
mostrar una consistencia cada vez mayor con la variante peninsular (Rocha
Ochoa, en prensa). Es aqu&iacut=
e;
justamente donde surge la necesidad de indagar en recursos
lexicográficos alternativos, como los glosarios regionales. Se ha su=
gerido
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.
![3D"Ein](3D"3.RochaOchoa_archivos/image006.jpg")
Figura 2. Captura de pantalla del glosario Concept=
os
de educación financiera de BBVA Argentina [Con=
sulta:
15/10/2024]
La utilidad de estas herramientas se ve reforzada por=
el
hecho de que las entradas difieren entre sí, incluso aquellas inclui=
das
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 espa&ntild=
e;ol
es un reto mayúsculo que emerge como una paradoja entre el panhispan=
ismo
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 nor=
mas
cultas del mundo hispánico y en su proyección dentro del mode=
lo
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. Schnit=
zer
2006; Díaz García 2024).
En este punto cabe decir que, aunque el caráct=
er
pluricéntrico del español sugiere que cada uno de los
países hispanohablantes puede considerarse como un centro, es innega=
ble
que dicho sistema multipolar presenta áreas con mayor capacidad de
influencia y difusión que otras (Lara 2009). Lo anterior puede argum=
entarse
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 comunicaci&oacut=
e;n,
y 4) cantidad de libros (tanto originales como traducidos) publicados en esa
variante (Franco Trujillo 2020: 153). Fuera de España, polo originad=
or 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<=
b> |
PIB nominal (MMD) |
Año |
|
1 |
<=
span
style=3D'mso-spacerun:yes'> México |
1.789.114 |
2023 |
|
2 |
<=
span
style=3D'mso-spacerun:yes'> España |
1.620.090 |
2023 |
|
3 |
<=
span
style=3D'mso-spacerun:yes'> Argentina |
646.075 |
2023 |
|
4 |
<=
span
style=3D'mso-spacerun:yes'> Colombia |
363.494 |
2023 |
|
5 |
<=
span
style=3D'mso-spacerun:yes'> Chile |
335.533 |
2023 |
|
6 |
<=
span
style=3D'mso-spacerun:yes'> Perú |
267.603 |
2023 |
|
7 |
<=
span
style=3D'mso-spacerun:yes'> Rep. Dominicana |
121.444 |
2023 |
|
8 |
<=
span
style=3D'mso-spacerun:yes'> Ecuador |
118.844 |
2023 |
|
9 |
<=
span
style=3D'mso-spacerun:yes'> Puerto Rico |
117.902 |
2023 |
|
10 |
<=
span
style=3D'mso-spacerun:yes'> Guatemala |
104.450 |
2023 |
Tabl=
a 1.
Mayores economías hispanohablantes por PIB nominal en miles de millo=
nes
de dólares estadounidenses. Fuente: elaboración propia con da=
tos
del Banco Mundial (2023)
De
manera coincidente, los cinco países incluidos en el presente estudio
representan cinco variedades dialectales claramente diferenciadas seg&uacut=
e;n
la literatura académica. Ueda (2007) distingue siete zonas dialectal=
es:
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 AS=
ALE
ofrece el Diccionario de Americanis=
mos
(DA) y la RAE brinda ahora no s=
olo 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 Finanz=
as
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 denominat=
ivas
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 ejempl=
o,
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, d=
e un
análisis integral de los glosarios económico-financieros en e=
l 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:
2.&n=
bsp;
Cuatro diccionarios de la RAE: el Diccionario de la Lengua Española, el Panhispánico de Dudas, el de Americanismos y el Panh=
ispánico
del Español Jurídico.
3.&n=
bsp;
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.
|
Paí=
s |
Entidad |
T&=
iacute;tulo |
Fo=
rmato |
Lemas |
|
ARG |
BCRA |
Di=
ccionario
financiero |
Si=
tio
web |
533 |
|
ARG |
BBVA |
Co=
nceptos
de Educación Financiera |
Si=
tio
web |
175 |
|
ARG |
Santander |
Gl=
osario
de términos financieros |
Si=
tio
web |
142 |
|
CHI |
AB/UChile |
Gl=
osario
– Mi barrio financiero |
Si=
tio
web |
480 |
|
CHI |
CMF |
Gl=
osario |
Si=
tio
web |
264 |
|
COL |
SFC |
Gl=
osario |
Si=
tio
web |
803 |
|
COL |
Scotiabank |
Gl=
osario
financiero |
Si=
tio
web |
98 |
|
ESP |
BDE/CNMV |
Gl=
osario
- Finanzas para todos |
Si=
tio
web |
462 |
|
ESP |
CNMV |
Gl=
osario
financiero |
Si=
tio
web |
456 |
|
ESP |
Bankinter |
Di=
ccionario
de Economía y Finanzas |
Si=
tio
web |
1493 |
|
ESP |
BBVA |
Di=
ccionario
económico |
Si=
tio
web |
782 |
|
ESP |
Santander |
Gl=
osario
de términos financieros |
Si=
tio
web |
125 |
|
ESP |
Unicaja |
Gl=
osario
- Edufinet |
Si=
tio
web |
908 |
|
MEX |
BANXICO/CNBV |
Gl=
osario |
Si=
tio
web |
136 |
|
MEX |
BBVA |
Di=
ccionario
financiero |
Si=
tio
web |
313 |
|
MEX |
BMV |
Gl=
osario |
Si=
tio
web |
233 |
|
MEX |
Santander |
Gl=
osario
financiero |
Si=
tio
web |
338 |
|
MEX |
Scotiabank |
Gl=
osario
financiero |
Si=
tio
web |
160 |
|
TOTAL |
7901 |
Tabla 2. Corpus total de glosarios examinados por
país y entidad responsable
Las unidades léxicas compiladas para el an&aac=
ute;lisis
se eligieron con base en los siguientes criterios:
1=
. Repr=
esentatividad
cuantitativa: lemas de los glosarios de los cinco países en
proporción del tamaño del corpus correspondiente.
2=
. Repr=
esentatividad
estructural: lemas univerbales, pluriverbales y acrónimos.
3=
. Repr=
esentatividad
diatópica: lemas con demostrada variación geosinonímic=
a o
de uso regional en los países seleccionados.
4=
. Repr=
esentatividad
sinonímica: lemas con demostrada variación sinonímica =
en
los países seleccionados.
5=
. Repr=
esentatividad
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=
. Repr=
esentatividad
funcional: lemas tanto frecuentes como infrecuentes en los entornos
económicos actuales de cada país (medios de comunicació=
;n,
documentos oficiales, sitios institucionales).
7=
. Repr=
esentatividad
temática: lemas de subdominios de la economía, así com=
o de
campos interrelacionados (p. ej., el comercio, la gestión empresaria=
l,
el derecho, etc.).
E=
n la
compilación del corpus se otorgó preferencia a los nombres
comunes, quedando así excluidos numerosos nombres propios, sin impor=
tar
su grado de variación denominativa, como, p. ej., las comisiones
nacionales de valores:
<= o:p>
· ARG: Comisión Naci=
onal
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 Naci=
onal
Bancaria y de Valores (CNBV)
E=
ntre
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 l=
as
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., inversion=
ista
(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 definició=
n y
en qué países se utilizan: [x]».
3.2 Análisis de datos
En el análisis de los datos lexicográfi=
cos
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 u=
na
etiqueta numérica con base en la siguiente rúbrica de
evaluación:
| Nota |
Descripción |
Detalle |
|
0<= o:p> |
Información totalmente
incorrecta o demasiado vaga |
La información
diatópica/terminológica no coincide en absoluto con los dat=
os
recopilados de las fuentes lexicográficas y búsquedas en
Internet. |
|
1<= o:p> |
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<= o:p> |
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<= o:p> |
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 tr=
es
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 grat=
uito
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 d=
e 0
a 3, y se compararon con los resultados obtenidos a través de los ot=
ros
recursos lexicográficos.
4. RESULTADOS
4.1 Consulta en diccionarios de la RAE
La consulta de las unidades léxicas selecciona=
das
arrojó resultados marcadamente dispares entre los diccionarios de la
RAE, como se aprecia en la figura 3. El Diccionario Panhisp&aacut=
e;nico
del Espanol Jurídico registró la mayor cantidad de
coincidencias, con 18 lemas completos (acta de defunción, =
aguinaldo,
autocartera, casa de empe&nt=
ilde;o,
cesante, cesantía, cesta de fondos, consejero
delegado, corredor de comercio, enganche, informe anua=
l,
inversionista, inversor, orden por lo mejor, produc=
to
bruto interno, producto interior bruto, producto interno brut=
o
y váucher) y 7 incompletos (ajustador,
carátula, costo=
s,
delación, renta vitalicia, testaferro y transar). El DLE dio el segundo mayor número de coincidencias con 13
lemas completos, en su mayoría univerbales (aguinaldo, aut=
ocartera,
casa de empeño, cesan=
te,
cesantía, chiringuito financiero, corredor de comer=
cio,
enganche, fondear, in=
versionista,
inversor, taló=
n 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 Panhisp&aacut=
e;nico
de Dudas se
encontraron solo dos lemas incompletos (cesante, bajo cesantear, y costo).
![](3D"3.RochaOchoa_archivos/image007.gif")
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)&=
nbsp;
cost=
o: en=
el DLE como sinónimo de coste sin marca alguna. En el DA figura con el sentido de «trabajo, esfuerzo» y l=
as
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 es=
ta voz
se usa «mayoritariamente en el español de
América» como geosinónimo de coste.
(2)&=
nbsp;
inve=
rsionista: en=
el DLE (sin marcas diatópicas)=
y en
el DPEJ (con la marca Col.) como geosinónimo de inversor.
(3)&=
nbsp;
Prod=
ucto
Bruto Interno (PBI): solamente el DPEJ
recoge los lemas Producto Bruto Int=
erno
(PBI) (con las marcas Arg. y Ur.), Producto Interno Bruto (PIB)
(con la marca Col.) y Producto Interior Bruto (PIB) (con la marca diatécni=
ca 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)&=
nbsp;
fond=
eo: en=
el DLE, pero con sentido de «fo=
ndear
una embarcación». En el DA
se define como «enriquecimiento ilícito» con la marca
diatópica de Ecuador (Ec.). No
obstante, el lema fondear ofrec=
e el
significado buscado en ambos diccionarios. En el DPEJ, el lema fondear solo admite el sentido
marítimo.
(2)&=
nbsp;
pala=
nqueo: en=
el DLE (con las marcas diatópi=
cas Cuba y Ec.) y en el DA (co=
n 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)&=
nbsp;
tal&=
oacute;n: so=
lo
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.).
4.2 Consulta en motor de búsqueda
La
búsqueda en Google de las cien unidades léxicas seleccionadas
reveló no solamente su grado de distribución geográfic=
a a
través de las entidades financieras de los distintos países
hispanohablantes, sino también su productividad, su distribuci&oacut=
e;n
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 e=
n 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 parec=
en
tener aún una grafía definida, como la voz de origen argentin=
o e-cheq («cheque
electrónico», plural e=
-cheqs),
que también figura como e-Ch=
eq,
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 fun=
ción
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 n=
ivel
más avanzado del chatbot,
donde el léxico de los glosarios argentinos destaca como el grupo co=
n 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 part=
e,
exhiben tendencias similares en todos los modelos, aumentando de manera
sostenida hasta alcanzar valores de 2,08 y 2,11, respectivamente. Lo anteri=
or
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).
![](3D"3.RochaOchoa_archivos/image009.gif")
Figura 4. Medición del desempeño de
ChatGPT-3.5, ChatGPT-4 y ChatGPT-4(i) por país
En las respuestas generadas por las distintas modalid=
ades
de ChatGPT, sobre todo en las voces de uso más extendido o en las qu=
e no
se identificó el ámbito geográfico específico, =
se
observa una presencia dominante de los mayores países hispanoamerica=
nos:
México, Argentina, Colombia, Chile, Perú y, con menor frecuen=
cia,
Venezuela. Un caso excepcional son aquellas voces de uso habitual en el
área rioplatense, en cuyo caso se mencionan tanto Argentina como Uru=
guay
(p. ej. Producto Bruto Interior=
). A
nivel de categorías léxicas, las voces regionales identificad=
as
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)&=
nbsp;
auto=
cartera (Es=
p.)
<=
span
style=3D'mso-list:Ignore'>(2)&=
nbsp;
c=
etes
(Méx.)
(3)&=
nbsp;
t&ia=
cute;tulo
de ahorro cafetero (Col.)
(4) udibonos<=
/i>
(Méx.)
Destaca también el grado de identificaci&oacut=
e;n
exitosa entre los lemas pluriverbales que aparecen acompañados por l=
as
siglas respectivas, como en los siguientes ejemplos:
(1)&=
nbsp;
impu=
esto
único de segunda categoría (IUSC)
(Chi.)
<=
span
style=3D'mso-list:Ignore'>(2)&=
nbsp;
p=
rincipales
incidencias adversas (PIAS) (Esp.)
(3)&=
nbsp;
tasa=
de
interés interbancaria de equilibrio (TIIE) (Méx.)
(4)&=
nbsp;
t&ia=
cute;tulos
de devolución de impuestos (TIDIS)
(Col.)
(5)&=
nbsp;
vivi=
enda
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&raqu=
o;.
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 sentido financiero escapa a todos
los diccionarios de la RAE y a los modelos de ChatGPT sin búsqueda w=
eb
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 deta=
lla
en los siguientes ejemplos:
|
Lema |
Definición de ChatGPT-4(i) |
Definición del glosario de la Bolsa Mexicana=
de
Valores (BMV) |
|
mu=
ñeco |
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. Comparació=
;n
de definiciones para el lema mu&nti=
lde;eco
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 instrucció=
n (prompt) con todas las modalidades =
del chatbot.
![](3D"3.RochaOchoa_archivos/image011.jpg")
Figu=
ra
5. Ejemplo de entrada con variantes geolectales generada por ChatGPT-4(i)
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 Inter=
ior
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 u=
tilizarse
de manera intercambiable» como se observa en la figura 6.
![3D"Ein](3D"3.RochaOchoa_archivos/image013.jpg")
Figura 6. Captura de pantalla de respuesta de ChatGPT=
-3.5
a una consulta onomasiológica =
&nb=
sp;
[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.
![](3D"3.RochaOchoa_archivos/image015.jpg")
Figura 7. Capturas de pantalla de respuestas de ChatG=
PT-4
a la misma consulta de la figura 6. =
&nb=
sp;
[Consulta: 15/01/2025]
Por último, al realizar la misma consu=
lta
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.
![3D"Ein](3D"3.RochaOchoa_archivos/image017.jpg")
Figura 8. Captura de pantalla de respuesta de
ChatGPT-4(i) a la misma consulta onomasiológica =
&nb=
sp;
[Consulta: 15/01/2025]
En la lista de fuentes que se despliega al pu=
lsar
el botón correspondiente figuran varios glosarios y diccionarios en
Internet, entre ellos wordreference, es.bab, synonyms.reverso, wits.worldba=
nk,
educalingo y dle.rae. Esto sugiere que el uso de ChatGPT-4 con búsqu=
eda
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 d=
e 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 anál=
isis
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 presti=
gio,
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 recien=
tes. El estudio muestra que =
Chat=
GPT-4
con búsqueda web activa proporciona información
terminológica más precisa, incorporando variantes
geosinónimas y contextualizando las definiciones en función d=
e 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 generaci&oac=
ute;n
de definiciones complejas, lo que pone de relieve las limitaciones inherent=
es a
los sistemas actuales de IA generativa en español.
Indu=
dablemente,
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 s=
egundo
lugar, la representatividad de la muestra analizada –restringida a ci=
en
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 económic=
a y
otras disciplinas relacionadas, como el derecho o la gestión
empresarial. Estas limitaciones abren la puerta a futuras investigaciones q=
ue
ensanchen el alcance geográfico, temático y metodológi=
co
del presente trabajo, reforzando así la comprensión de la
variación léxica en el español de especialidad.
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, respec=
tivamente,
esta última similar al lema que figura en la Wikipedia españo=
la: 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 disponib=
les
públicamente en Internet, información adquirida a travé=
;s
de terceros e información proporcionada o generada por usuarios,
entrenadores e investigadores [en línea] https://help.ope=
nai.com/en/articles/7842364-how-chatgpt-and-our-foundation-models-are-devel=
oped
[Consulta: 10/11/2024]
3 Instituto Cervantes (2006). Plan curricular del
Instituto Cervantes. Niveles de referencia para el español [en
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antes.es/ensenanza/biblioteca_ele/plan_curricular/norma.htm
[Con=
sulta:
10/11/2024]
4
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5 Re=
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ANEXO 1 – Lista de unidades léxicas
analizadas por país.