Escribir el TFG en catalán, gallego o euskera con IA: qué modelos funcionan y dónde fallan

No existe hoy un benchmark público y fiable que compare modelos de IA generativa en catalán, gallego o euskera académico, así que cualquier ranking de “la mejor IA” para estas lenguas es, en el mejor de los casos, una impresión subjetiva de quien lo escribe. Lo que sí existe son patrones de error conocidos y documentados por cada lengua, y una forma sistemática de comprobar si el texto que te ha dado un modelo es fiable antes de entregarlo. Este artículo se centra en eso: cómo evaluar, no en afirmar qué modelo “gana”.

Por qué no hay un ranking fiable para estas lenguas

Los grandes modelos de lenguaje se entrenan mayoritariamente con corpus en inglés y español; el volumen de texto en catalán, gallego y euskera disponible públicamente es órdenes de magnitud menor. Eso tiene tres consecuencias directas para tu TFG:

• La calidad del modelo puede variar mucho entre un texto genérico (una descripción turística) y un texto académico especializado con terminología propia de tu disciplina, sin que exista relación predecible entre ambos.
• Los benchmarks públicos que sí existen evalúan sobre todo comprensión lectora o traducción general, no producción de prosa académica extensa y coherente en registro formal.
• Las capacidades cambian con cada actualización de modelo, así que cualquier comparativa publicada hace unos meses puede estar ya desactualizada.

La consecuencia práctica es que la pregunta correcta no es “¿qué IA es mejor para euskera?” sino “¿cómo compruebo si lo que me ha dado esta IA es correcto?”. Eso es lo que cubren las siguientes secciones.

Qué exigen realmente las universidades en lenguas cooficiales

Antes de evaluar el output de una IA conviene tener claro qué exige tu universidad, porque varía bastante entre instituciones:

• Algunas universidades permiten redactar el TFG en la lengua cooficial y evalúan la corrección lingüística como parte explícita de la rúbrica.
• Otras exigen que el TFG incluya un resumen bilingüe (por ejemplo, catalán y español, o catalán e inglés) aunque el cuerpo esté solo en una lengua.
• Algunos tribunales aceptan el trabajo en la lengua cooficial pero piden que la terminología técnica siga estrictamente el vocabulario normativo de organismos como el Institut d’Estudis Catalans, la Real Academia Galega o Euskaltzaindia.

Confirma esto con tu tutor antes de empezar: te ahorra descubrir tarde que el texto generado por IA necesita revisión adicional para cumplir un requisito que no habías tenido en cuenta. Si necesitas primero entender qué dice la normativa marco sobre en qué lengua puedes redactar y defender el TFG —y qué universidades exigen o permiten cada opción—, la guía sobre TFG en lengua cooficial: normativa y requisitos cubre esa parte legal e institucional con detalle propio.

Catalán: errores típicos que debes vigilar

El catalán tiene varias construcciones donde los modelos de IA tienden a fallar de forma sistemática, precisamente porque son puntos difíciles incluso para hablantes no nativos:

Un truco práctico: pide al modelo que te explique, para cada pronom feble que use, por qué eligió esa forma. Si no puede justificarlo con una regla gramatical concreta, es una señal de que lo ha generado por patrón estadístico y no por aplicación real de la norma — y conviene revisarlo a mano.

Gallego: errores típicos que debes vigilar

El gallego plantea un problema particular: convive con un debate normativo activo entre la ortografía oficial (normas RAG-ILG) y posturas reintegracionistas más cercanas al portugués. Los modelos de IA, entrenados con mucho más texto en portugués que en gallego, tienden a:

• Introducir grafías o soluciones léxicas de corte reintegracionista o directamente portuguesas cuando tu universidad exige la normativa oficial RAG-ILG.
• Aplicar castellanismos léxicos en terminología técnica que no tiene una entrada gallega bien establecida en el corpus de entrenamiento.
• Confundir rasgos dialectales orales (seseo, gheada) con la lengua escrita estándar, algo que no debería aparecer nunca en un TFG.

Antes de aceptar un párrafo generado en gallego, comprueba explícitamente si sigue la normativa oficial vigente o si se ha “escurrido” hacia soluciones portuguesas — es el fallo más frecuente y el más difícil de detectar si no conoces bien ambas normativas. Un contraste rápido con el diccionario de la Real Academia Galega para los términos clave de tu trabajo suele bastar para detectar la mayoría de estos casos.

Euskera: errores típicos que debes vigilar

El euskera es una lengua ergativo-absolutiva y aglutinante, tipológicamente muy distinta del español y del inglés, lo que la convierte en la más compleja de las tres para un modelo entrenado mayoritariamente en lenguas de tipología diferente. Los fallos más comunes son:

• Confusión de paradigmas verbales (nor / nor-nork / nor-nori-nork): el aditz laguntzailea (verbo auxiliar) debe concordar con el sujeto absolutivo, el ergativo y, en su caso, el dativo. Es habitual que la IA aplique la concordancia incorrecta cuando la frase tiene varios argumentos.
• Ambigüedad del sufijo -ak: marca tanto el ergativo singular como el absolutivo plural, y los modelos a veces resuelven mal cuál de los dos toca según el contexto.
• Orden de palabras calcado del español: el euskera tiene un orden más flexible que tiende a organizarse en torno al foco informativo, y es fácil que el texto generado imite la sintaxis SVO española en vez de una construcción natural en euskera.
• Terminología académica poco estandarizada: muchas disciplinas no tienen una terminología euskaldun consolidada y ampliamente aceptada, y el modelo puede inventar calcos poco naturales.

Dado que estos errores no son evidentes para quien no domina la lengua a fondo, cualquier TFG redactado en euskera con ayuda de IA debería pasar, como mínimo, por una revisión de alguien con dominio nativo o certificación oficial (EGA) antes de la entrega. Consultar el banco terminológico de Euskaltzaindia o de UZEI para los términos específicos de tu disciplina reduce buena parte de los calcos poco naturales.

Checklist de 8 puntos para evaluar el output de una IA en estas lenguas

1. ¿El texto sigue de forma consistente la normativa oficial exigida por tu universidad (y no una variante dialectal o reintegracionista distinta)?
2. ¿Los pronombres, artículos y concordancias verbales se han revisado frase por frase, no solo leído por encima?
3. ¿Hay términos técnicos de tu disciplina que suenan a traducción literal del español en lugar de vocabulario propio establecido?
4. ¿El registro se mantiene formal y académico a lo largo de todo el documento, sin caer en expresiones coloquiales?
5. ¿Has comparado fragmentos dudosos con un diccionario normativo (DIEC para catalán, RAG para gallego, Euskaltzaindia para euskera)?
6. ¿El orden de palabras suena natural en la lengua meta o es una traducción palabra por palabra del español?
7. ¿Ha revisado el texto alguna persona con dominio nativo o certificación oficial de la lengua, aunque sea de forma parcial?
8. ¿Has probado a pedirle al modelo que revise su propio texto buscando específicamente los errores típicos listados arriba, comparando ambas versiones?

Cómo pedirle a la IA que te ayude a auditar su propio texto

Una técnica práctica que funciona razonablemente bien en las tres lenguas es pedirle al modelo, en una conversación aparte, que revise un fragmento ya generado buscando específicamente errores de concordancia, castellanismos y coherencia dialectal, en lugar de simplemente pedirle “mejora este texto”. Cuanto más específica sea la instrucción sobre qué tipo de error buscar, más útil resulta la respuesta — y compararla con la primera versión suele sacar a la luz inconsistencias que a simple vista pasan desapercibidas. Aun así, esta autorrevisión no sustituye una lectura humana con dominio real de la lengua: el modelo puede fallar y “corregir” de forma igual de errónea sin darse cuenta.

Recursos de referencia por lengua

Para verificar cualquier duda puntual sin depender solo del criterio del modelo, estos son los organismos normativos de referencia:

Cómo reducir el riesgo con Tesify

Ninguna herramienta de IA elimina por completo estos riesgos en lenguas de bajo recurso, pero un flujo de trabajo cuidadoso reduce mucho la probabilidad de error. Con Tesify puedes generar y revisar múltiples borradores de un mismo párrafo en catalán, gallego o euskera y compararlos, lo que facilita detectar inconsistencias entre versiones — una señal clara de que el modelo no tiene una única solución “correcta” asentada para esa construcción.

Si buscas una visión más general de qué significa usar la IA de forma responsable en un TFG o TFM —qué declarar, cómo citar la ayuda recibida y qué errores evitar—, esta guía sobre el uso responsable de la IA en trabajos académicos lo cubre en detalle.

Para trabajos en estas lenguas, la recomendación más honesta sigue siendo emparejar cualquier borrador de IA con una revisión de alguien con dominio nativo o formación filológica en la lengua concreta, especialmente si tu tribunal evalúa explícitamente la corrección lingüística como parte de la calificación.

Preguntas frecuentes

¿Qué IA es mejor para escribir en euskera?

No hay un benchmark académico fiable que lo determine. Lo recomendable es evaluar el output de cualquier modelo con el checklist de este artículo, prestando especial atención a la concordancia del verbo auxiliar y al orden de palabras.

¿Puedo confiar en una IA para todo mi TFG en gallego?

Puedes usarla como borrador de partida, pero conviene verificar siempre que sigue la normativa oficial RAG-ILG y no soluciones reintegracionistas o portuguesas, y que la terminología técnica no son castellanismos disfrazados.

¿Por qué el catalán generado por IA a veces “suena raro” aunque sea gramaticalmente correcto?

Suele deberse a un mal uso de los pronoms febles o a una mezcla de variantes dialectales (central, valenciano, balear) dentro del mismo texto, algo que un hablante nativo detecta de inmediato aunque no sepa señalar la regla exacta.

¿Necesito revisión humana obligatoriamente si escribo en estas lenguas?

No es obligatorio en todos los casos, pero es muy recomendable cuando la lengua cooficial forma parte de la evaluación de tu tribunal, dado que los errores más frecuentes de la IA en estas lenguas no son evidentes para quien no las domina.

¿Existe alguna forma de comprobar la terminología técnica específica de mi carrera?

Sí: los bancos terminológicos de organismos como Euskaltzaindia/UZEI para euskera, el Termcat para catalán o la RAG para gallego suelen tener entradas específicas por disciplina que puedes contrastar directamente con el texto generado.

Artículos relacionados: Tesify para estudiantes internacionales: TFG en español como L2, mejor IA para el TFM de Psicología: estudio empírico, generador de tesis con IA: mejores herramientas y IA para escribir tesis: mejores opciones.