Cómo la IA está descifrando la comunicación de las ballenas y qué enseña a las empresas sobre sus propios datos

Frente a Holbox, una pequeña isla en el extremo norte de la península de Yucatán, en México, mi hijo Elliot y yo nos hemos metido dos veces al agua junto a un animal enorme, de lomo oscuro cubierto de manchas claras. A Elliot le apasiona el océano y quiere ser biólogo marino, así que para él estas excursiones no son actividades de vacaciones. Son lo más parecido que tiene al trabajo de campo.

El animal se llama tiburón ballena, pero no es una ballena. Es un tiburón, el pez más grande del mar, y lleva el nombre de un animal con el que no tiene parentesco porque quienes lo bautizaron clasificaban el océano según lo que podían ver. Era tan grande como una ballena, así que lo llamaron así.

Desde que tengo memoria, me fascina que las ballenas hablen entre ellas. Hemos observado ballenas jorobadas juntos y estamos planeando unas vacaciones de avistamiento de ballenas en Cabo San Lucas para Navidad. En excursiones como estas, el guía suele sumergir un hidrófono, un micrófono submarino, por un costado de la embarcación, y todos guardamos silencio. Oyes gemidos, chasquidos y largas llamadas de tono ascendente, y tienes la absoluta certeza de que algo se está diciendo. Solo que no tienes ni idea de qué.

Hace un tiempo, Elliot me contó que los investigadores están intentando descifrar lo que dicen las ballenas con IA. Mi reacción fue la de siempre que alguien me dice que la IA está a punto de resolver algo: un momento, ¿cómo? Así que me puse a averiguar en qué punto está realmente la investigación. La respuesta me sorprendió. Los investigadores han descrito buena parte de la estructura de la comunicación de las ballenas, pero nadie puede traducir lo que se dicen. También descubrieron que habían estado dejando parte del lenguaje fuera de sus análisis porque parecía desorden en los datos. Todas las empresas con las que he trabajado hacen lo mismo con sus propios datos.

Hemos aprendido mucho de los animales, pero solo observando lo que hacen

Cuando empecé a dar clases en Singularity University, la idea que fascinaba a todo el mundo era la inteligencia de enjambre. Las hormigas, las abejas, las aves y los peces resuelven problemas que ningún animal del grupo podría resolver por sí solo, sin un líder y sin un plan. Una colonia de hormigas encuentra el camino más corto hacia la comida porque cada hormiga deja un rastro de olor y los rastros más cortos se refuerzan más rápido. En la década de 1990, Hewlett-Packard dirigía llamadas telefónicas con un software inspirado en los rastros de las hormigas, una idea que se popularizó como inteligencia de enjambre. Esa misma idea está hoy detrás de las investigaciones sobre enjambres de drones que puede controlar una sola persona.

Todo eso surgió de observar a los animales desde fuera. Copiamos lo que hacen y nunca necesitamos saber qué pensaba una hormiga porque, por lo que sabemos, una hormiga sola no piensa gran cosa. Las ballenas son un caso distinto. No son un enjambre de unidades simples que siguen reglas. Son animales con cerebros grandes que viven en familias, aprenden unos de otros y hablan, lo que significa que lo más interesante de ellas no es lo que hacen, sino lo que dicen.

Las ballenas cambiaron su forma de hablar en unas pocas décadas cuando llenamos el océano de ruido

Lo que me convenció de que realmente hay algo que descifrar no fue un canto. Fue cómo reaccionaron las ballenas a nuestra presencia. En la segunda mitad del siglo XX, los océanos se llenaron de motores de barcos, cuyo ruido ocupa la misma franja de frecuencias bajas que muchas llamadas de ballenas. Las ballenas francas del Atlántico Norte respondieron cambiando el tono. Cuando la bióloga Susan Parks comparó grabaciones de 1956 con otras realizadas entre 2000 y 2004, las llamadas habían subido unos dos tercios de octava, por encima de la franja de mayor ruido de los motores. Las orcas de las aguas entre el estado de Washington y la isla de Vancouver, seguidas por hasta 22 embarcaciones de avistamiento al día, empezaron a emitir llamadas alrededor de un 15 por ciento más largas cuando había barcos cerca, un cambio que no aparecía en las grabaciones de 15 y 25 años antes.

No fue evolución, que habría necesitado miles de años. Ocurrió en unas pocas décadas, lo que significa que las ballenas notaron que sus mensajes no llegaban y cambiaron su forma de transmitirlos. Es lo que cabría esperar de animales que tienen algo que merece la pena decir, y por eso tanta gente, mi hijo entre ellos, quiere saber qué es.

Durante décadas, los científicos clasificaron los chasquidos de las ballenas en tipos y llamaron variación a todo lo demás

Los cachalotes son los animales con dientes más grandes de la Tierra y tienen el cerebro más grande de cualquier animal que haya existido. No cantan como las ballenas jorobadas. Hablan mediante chasquidos. Cuando un grupo se reúne cerca de la superficie, intercambian secuencias breves de chasquidos llamadas codas, algo parecido a marcar un ritmo con los dedos sobre una mesa, y los demás responden con sus propios ritmos.

Frente a la isla de Dominica, en el Caribe, los científicos llevan veinte años grabando estos intercambios. Para entenderlos, hicieron lo que haría cualquier investigador sensato. Contaron los chasquidos de cada coda, midieron los intervalos entre ellos y clasificaron las codas en tipos. Se han identificado unos 150 tipos de codas en todo el mundo, y 21 de ellos entre las familias de las aguas de Dominica. Una coda de cinco chasquidos a intervalos regulares era un tipo; una de tres chasquidos lentos y dos rápidos era otro.

Las codas nunca encajaban exactamente en sus tipos. Algunas eran un poco más largas, otras un poco más rápidas, otras tenían algo más. La literatura científica tenía un nombre para todo eso: "variación no explicada 'dentro de un mismo tipo'". Se trataba como el siseo de una grabación antigua, como ruido que rodeaba la señal. Como explicó Gašper Beguš, lingüista de la University of California, Berkeley, "Antes, los investigadores veían la comunicación de las ballenas como una especie de código morse". En el código morse, solo importa el patrón de señales cortas y largas. Que quien lo envía marque el ritmo un poco más rápido o más lento no cambia el mensaje. Así que, una vez que los investigadores concibieron los chasquidos como una especie de código morse, midieron el patrón y trataron las pequeñas diferencias de velocidad o sonido como imprecisiones, no como parte del mensaje. La comparación funcionó como el nombre de tiburón ballena: una vez que se impuso, decidió en qué se fijaba la gente.

Nadie cometió un error. Los tipos eran una forma razonable de empezar e hicieron posibles décadas de investigación. Pero en el momento en que decides qué es una coda, también decides qué no es, y todo lo que queda en ese segundo grupo deja de estudiarse.

El lenguaje estaba en el grupo etiquetado como variación

En 2020, una organización sin fines de lucro llamada Project CETI, la Iniciativa de Traducción de Cetáceos, se propuso aplicar el aprendizaje automático a las grabaciones de Dominica. En 2024, sus investigadores publicaron un análisis de 8719 codas grabadas entre 2005 y 2018. En vez de preguntarse a qué tipo pertenecía cada coda, observaron cómo cambiaban de una a otra dentro de una conversación.

De la variación surgieron dos hallazgos. Al primero lo llamaron rubato, por el término musical que describe cómo se estira y se comprime el tiempo. A lo largo de un intercambio, las ballenas alargan o acortan poco a poco sus codas, y la ballena que responde sigue el cambio, como dos músicos que bajan el ritmo juntos sin que nadie cuente en voz alta. Al segundo lo llamaron ornamentación: un chasquido adicional al final de una coda que, por lo demás, es idéntica a las que la rodean, y que aparece en alrededor del 4 por ciento de las codas. Ninguno de los dos se había descrito antes. Juntos podrían duplicar aproximadamente la cantidad de información que transmite una sola coda.

El siguiente descubrimiento surgió de escuchar los propios chasquidos. Gašper Beguš entrenó un modelo de IA para imitar codas sin darle ninguna etiqueta, así que no tenía idea de qué consideraban importante los científicos. El modelo empezó a tratar como significativo el sonido de cada chasquido, no solo su distribución en el tiempo. Cuando el equipo volvió a las grabaciones, dejó de lado la distribución temporal y escuchó cada chasquido como un sonido en sí mismo, encontró dos tipos distintos, que comparó con las vocales "a" e "i", y chasquidos que pasan gradualmente de uno a otro dentro de una misma coda, como lo hacen las vocales de las palabras inglesas "buy" o "boy". Ese estudio se publicó en noviembre de 2025. Un artículo describió la IA no como una traductora, sino como un motor para generar hipótesis.

El modelo no encontró nada de esto porque supiera más que los científicos. Lo encontró porque sabía menos. Nunca le habían enseñado que las codas eran código morse, así que nada le indicaba qué parte del sonido debía ignorar.

Los investigadores encontraron la estructura del canto de las jorobadas escuchando como un bebé

Las ballenas jorobadas que vi frente a las costas de Perú son las cantantes. Los machos emiten cantos largos y repetitivos que pueden durar horas, y el canto cambia con el tiempo y se propaga de una población a otra, de modo que ballenas separadas por miles de kilómetros acaban cantando la misma versión nueva. Durante medio siglo se han grabado esos cantos y se han descrito sus temas y frases. Lo que nadie podía decir era dónde terminaba una unidad del canto y empezaba la siguiente, porque nadie sabía qué era una unidad.

En febrero de 2025, un equipo de investigadores publicó un estudio en Science basado en ocho años de grabaciones de ballenas jorobadas de Nueva Caledonia, en el Pacífico Sur. Resolvieron el problema tomando prestado un método de la forma en que los bebés aprenden a hablar. Un bebé no sabe qué es una palabra antes de encontrar una. Nota que los sonidos dentro de una palabra tienden a sucederse de forma predecible, mientras que el sonido que viene después de una palabra es más difícil de predecir, y aprende a poner los límites donde aparece la sorpresa. Los investigadores hicieron lo mismo con el canto de las ballenas: dejaron que las sorpresas marcaran los límites en lugar de decidir las unidades de antemano.

Las unidades que encontraron seguían la ley de Zipf, un patrón presente en las lenguas humanas: la palabra más frecuente se usa aproximadamente el doble que la segunda, el triple que la tercera, y así sucesivamente. Los autores creen que esto se debe a que tanto el lenguaje humano como el canto de las ballenas se aprenden de otros, y las estructuras que facilitan el aprendizaje tienden a perdurar.

Ambos equipos llegaron más lejos al dar menos cosas por sentadas. Es una idea incómoda para cualquiera cuyo trabajo sea ser la persona experta en la sala: el método que mejor funcionó fue el que partió de saber menos.

En qué punto está la investigación: la IA puede predecir qué harán las ballenas, pero nadie sabe qué dijeron

Los cachalotes se alimentan descendiendo a unos 700 metros durante entre 45 minutos y una hora, cazando calamares en la oscuridad total, y después vuelven a la superficie a respirar. En octubre de 2026, Giovanni Petri, uno de los principales investigadores de Project CETI, describió cómo el equipo combina ahora sus grabaciones con dispositivos que registran la profundidad, el movimiento y la frecuencia cardíaca de cada ballena. Sus modelos pueden determinar, a partir de unas ocho a diez codas, si las ballenas están a punto de iniciar una inmersión profunda en busca de alimento.

Los investigadores pueden predecir lo que las ballenas están a punto de hacer a partir de lo que dicen, y aun así no pueden traducir lo que dijeron. Tienen una señal que funciona, pero no un diccionario.

Los momentos que más importan son los más difíciles de interpretar. En julio de 2023, frente a Dominica, el equipo filmó a una hembra de cachalote dando a luz. Hembras de dos familias sin parentesco entre sí se reunieron alrededor de la madre y se turnaron para sostener a la cría en la superficie y que pudiera respirar. Su estudio sobre el nacimiento se publicó en marzo de 2026, junto con un segundo artículo en Science. A partir de más de seis horas de audio submarino e imágenes de drones, los investigadores descubrieron que, en los momentos clave del parto, las ballenas pasaban a emitir codas más lentas y largas, que incluían los sonidos parecidos a vocales descritos antes. Estaba claro que algo se estaba diciendo. Sobre sucesos como este, Petri comenta que "ponen a prueba los límites de lo que alguna vez podemos aspirar a traducir".

Las ballenas jorobadas incluso han respondido. En 2021, frente a Alaska, investigadores del SETI Institute, la University of California, Davis y la Alaska Whale Foundation reprodujeron bajo el agua, desde su embarcación, una llamada de contacto grabada de una ballena jorobada. Una ballena a la que conocen como Twain se acercó, rodeó la embarcación y respondió a cada llamada, ajustándose a los intervalos entre ellas, durante unos 20 minutos. La autora principal, Brenda McCowan, lo describió como lo que el equipo considera "el primer intercambio comunicativo de este tipo entre humanos y ballenas jorobadas". Nadie sabe qué dijo ninguna de las dos partes.

Así está la investigación en noviembre de 2026. Los científicos pueden describir los componentes de las codas de los cachalotes, encontrar unidades parecidas a palabras en el canto de las jorobadas, predecir una inmersión a partir de unos pocos chasquidos y mantener a una jorobada en un intercambio durante veinte minutos con una grabación. Google ha entrenado un modelo con cuatro décadas de grabaciones de delfines que funciona en un teléfono durante el trabajo de campo. Se conoce la función de algunas cosas: ciertas codas funcionan como una insignia que indica a qué clan pertenece una ballena. Lo que nadie tiene es la traducción de una sola conversación.

Llamar vocales a los chasquidos sigue siendo una conjetura humana, y ese es el resultado honesto

La objeción más sólida a todo esto es que se está haciendo recaer demasiado peso en las palabras. "Alfabeto", "vocales" y "conversación" son ideas humanas superpuestas a sonidos animales. Un chasquido cuyo sonido se parece a una "a" no es una vocal en ningún sentido que un lingüista pudiera defender, y un ritmo que predice una inmersión quizá no sea una frase, del mismo modo que no lo es el ladrido de un perro antes de salir a pasear. El código morse también era una comparación humana, y fue la que mantuvo la variación en el segundo grupo durante tanto tiempo.

Esa objeción es acertada. La IA ha encontrado estructura en la comunicación de las ballenas. No ha encontrado significado. Cada vez que se nos describe esa estructura, las palabras las eligen personas que hablan lenguas humanas, y esas palabras determinarán qué buscará el siguiente investigador. Quien construya el primer diccionario de las ballenas también decidirá qué cuenta como palabra.

Lo que esa objeción no puede invalidar es la parte que no depende de ninguna de esas palabras. Los cambios lentos de tempo, los chasquidos adicionales y los dos tipos de sonido de los chasquidos se pueden medir, y estuvieron en las grabaciones durante años antes de que alguien los midiera. Una máquina detectó lo que se nos había escapado porque las ballenas no suenan como nosotros.

Cada empresa borra su propio lenguaje de ballenas al limpiar sus datos

Todos los equipos de datos tienen una etapa llamada limpieza. Antes de que nadie analice nada, los registros desordenados se eliminan o se fuerzan para que encajen: los valores atípicos, los comentarios que no caben en un campo, las llamadas registradas como "otros", los clientes que no encajan en ningún segmento. Casi siempre es sensato, porque nadie puede analizar un caos. También es exactamente lo que ocurrió con la variación dentro de cada tipo de coda de las ballenas. La parte de los datos que no encaja en las categorías se considera sucia, y la limpieza la elimina antes de que alguien se pregunte si era la parte más interesante.

La inteligencia de enjambre enseñó a las empresas a copiar lo que hacen los animales. La investigación sobre ballenas enseña algo distinto, porque nadie va a copiar una coda. Lo que podemos copiar es la forma en que los científicos por fin lograron oírla. Cada organización tiene sus propios 21 tipos de codas. Cuando un cliente cancela, alguien elige un motivo de una lista desplegable: demasiado caro, falta una función, se fue a la competencia. Cuando alguien del equipo de ventas termina una llamada, rellena cinco campos en el CRM. Esas listas las escribieron personas que ya sabían qué esperaban oír, y todo lo que no encaja acaba en "otros", en un campo de texto libre que nadie lee o en una grabación que nadie vuelve a escuchar. Esa es la variación dentro de cada tipo de coda de la empresa.

Esto va más allá de perder información. Las categorías que una empresa pone por escrito deciden qué puede llegar a saber el negocio. Los segmentos del modelo de mercado deciden en qué clientes se piensa. Los motivos del campo de bajas deciden qué problemas reciben presupuesto. Las etiquetas de las solicitudes de los clientes deciden cuáles se convierten en funciones en la hoja de ruta del producto. Y cuando la empresa entrena un sistema de IA con esos datos o los usa para darle instrucciones, entrega esas mismas categorías a la máquina, que luego le devuelve el mundo que le enseñaron a ver.

El método no se puede trasladar tan fácilmente como parece, y la razón es la parte más útil de la lección. El modelo de Beguš solo había escuchado ballenas. Una empresa que pega sus transcripciones de atención al cliente en ChatGPT o Claude está usando un modelo que ha leído casi todo lo que se ha escrito sobre por qué se van los clientes, así que llega con la lista desplegable ya en la cabeza. Pregúntale por qué cancelan tus clientes y te devolverá una versión ordenada de las categorías que ya tienes. Para conseguir lo que consiguieron los investigadores de las ballenas, importa el orden del trabajo. Primero deja que un modelo clasifique el material sin procesar, las grabaciones de llamadas, las transcripciones de atención al cliente y los campos de texto libre, en grupos según su similitud, sin pedirle que ponga nombre a nada. Solo entonces mira los grupos, ponles nombre tú y compáralos con tus categorías. Allí donde sus grupos atraviesan los límites de los tuyos es donde tus categorías están ocultando algo. Después haz lo que hace Project CETI y trata cada patrón como una hipótesis que hay que contrastar con clientes reales antes de que alguien la presente al consejo de administración.

La predicción de las inmersiones trae una segunda lección. Una empresa muchas veces puede actuar a partir de una señal antes de entenderla, igual que los investigadores saben que se acerca una inmersión sin saber qué se ha dicho. Eso es útil siempre que todos recuerden cuál de las dos cosas tienen. Un patrón que predice lo que harán los clientes no es una explicación de por qué lo hacen, y el consejo de administración que confunda ambas cosas acabará sorprendido por sus propios datos.

La última vez que escuchamos de verdad a las ballenas, cambió la forma en que el mundo las trataba

Esto ya ha ocurrido una vez. A finales de la década de 1950, un ingeniero de la Marina estadounidense llamado Frank Watlington trabajaba en una estación secreta de hidrófonos frente a las Bermudas, a la escucha de submarinos soviéticos. Captaba una y otra vez largos gemidos y lamentos que no eran lo que buscaba. Aun así, guardó las cintas y en 1966 le dio copias a Roger Payne, un joven biólogo que oyó algo completamente distinto: cantos. En 1970, Capitol Records los publicó como Songs of the Humpback Whale, que sigue siendo la grabación de sonidos de la naturaleza más vendida de todos los tiempos. Ayudó a poner en marcha el movimiento mundial Save the Whales, una de las varias fuerzas que llevaron a la Comisión Ballenera Internacional a votar en 1982 una suspensión de la caza comercial de ballenas, una prohibición que entró en vigor en 1986. Unos pocos países siguen cazando ballenas hoy.

Watlington y Payne escuchaban las mismas grabaciones. Lo que cambió fue lo que cada uno creía estar oyendo. En el momento en que las ballenas dejaron de ser ruido y se convirtieron en cantantes, el mundo cambió lo que les hacía.

Cuando vayamos a ver ballenas en Cabo San Lucas esta Navidad, el guía probablemente vuelva a sumergir un hidrófono por un costado de la embarcación, y todos guardaremos silencio para escuchar. Antes pensaba en esos sonidos como un mensaje que no podíamos leer. Ahora los veo más como la casilla de "otros": llena de cosas que nadie ha examinado bien porque ya habíamos decidido qué queríamos oír. Elliot crecerá en un campo en el que las máquinas muchas veces oyen mejor que las personas lo que no encaja. La primera vez que escuchamos de verdad a las ballenas, eso ayudó a que la mayor parte del mundo se opusiera a cazarlas. Esta vez, la prueba es si podemos escuchar sin decidir de antemano qué vamos a oír.

Fuentes

• Sharma et al., Nature Communications, 2024: Estructura contextual y combinatoria de las vocalizaciones de los cachalotes
• ScienceBlog, noviembre de 2025: Los cachalotes quizá también hablen con vocales (Beguš et al., Open Mind)
• Australian Geographic, febrero de 2025: Los patrones del canto de las ballenas siguen una ley universal del lenguaje humano (Arnon, Garland, Kirby et al., Science)
• Northeastern Global News, 22 de octubre de 2026: Cómo hablar el lenguaje de las ballenas
• Harvard SEAS, marzo de 2026: Se publican estudios que documentan un nacimiento de cachalote rara vez observado y una antigua forma de cuidado cooperativo
• UC Davis, diciembre de 2023: Whale-SETI: un encuentro con una ballena jorobada revela el potencial de comunicación con inteligencias no humanas
• Maginative, abril de 2025: Con DolphinGemma, Google intenta descifrar el lenguaje de los delfines mediante IA
• Penn State, 2008: Las ballenas francas podrían estar adaptándose a la contaminación acústica del océano (Parks, Clark y Tyack, 2007)
• Scientific American, 2004: Los barcos turísticos obligan a las orcas a gritar por encima del ruido (Foote et al., Nature)
• The Conversation: Cómo los animales que forman enjambres pueden ayudar a los humanos y a la IA a tomar mejores decisiones
• Resumen de Bonabeau y Meyer, Harvard Business Review, 2001: Inteligencia de enjambre
• Wikipedia: Songs of the Humpback Whale (álbum)
• NPR, diciembre de 2014: Los cantos que salvaron a las ballenas
• Nature Asia, marzo de 2026: Comunicado de prensa sobre el nacimiento de un cachalote (Scientific Reports)
• Max Planck Institute for Psycholinguistics, 2022: Los clanes de ballenas usan vocalizaciones para marcar su cultura (Hersh et al., PNAS)