Raz

Informe técnico · 16 de julio de 2026 · v1

Traducción bíblica verificable:
la arquitectura de Raíz

Equipo de Raíz · La Iglesia en Casa

Resumen

Presentamos la arquitectura de Alef, el motor que produce Raíz: una traducción de la Biblia al español latinoamericano desde el hebreo y el griego en la que cada palabra del texto resultante queda enlazada a la palabra del original que traduce. El aporte no es el uso de modelos de lenguaje —práctica extendida desde 2023 y con precedentes publicados (§2)— sino el cerco de control que los rodea: un glosario vinculante, auditores independientes del traductor, verificadores deterministas que rechazan lo que no cuadra contra el original, y un sello humano obligatorio por libro. Al 16 de julio de 2026 el corpus publicado abarca 32 de 66 libros y 13.794 versículos, con 217.906 de 217.909 palabras del original alineadas. Documentamos también los límites del método (§7) y el procedimiento para refutarlo (§8).

1 El problema

La aplicación de modelos de lenguaje al texto bíblico tiene un fallo documentado: la citación falsa. El CEO de YouVersion declaró públicamente (marzo 2026) que los mejores modelos malcitan la Escritura entre el 15% y el 60% de las veces. Barna (diciembre 2025) midió que el 83% de los cristianos practicantes y el 94% de los pastores temen que la IA malinterprete el texto.

El problema no se resuelve pidiéndole al modelo que cite bien. Un sistema que genera el versículo puede siempre generarlo mal. Nuestra premisa de diseño es distinta: malcitar debe ser estructuralmente imposible, no improbable.

2 Antecedentes, y lo que no reclamamos

No somos los primeros en traducir la Biblia con inteligencia artificial y no lo pretendemos. Es necesario decirlo porque el campo ya tiene precedentes verificables:

Lo que aportamos es más estrecho y más comprobable: una traducción al español en la que el lector puede verificar cada palabra contra el original sin saber los idiomas, y un método diseñado para que el error sea detectable.

3 Arquitectura

Alef no es un modelo: es un pipeline. El modelo de lenguaje que traduce es una pieza intercambiable —de hecho está previsto sustituirlo— y por eso no es el aporte. El aporte son los controles. Los describimos a nivel de arquitectura; los detalles de implementación no se publican.

3.1 La ficha: nunca se traduce a ciegas

El traductor no recibe un versículo: recibe una ficha de datos con cada palabra del original, su lema, su número Strong desambiguado, su análisis morfológico y su glosa. Traduce desde datos, no desde su memoria de otras Biblias.

3.2 El glosario es ley

Cada lema tiene un rendimiento fijado por sentido. La misma palabra original se traduce igual siempre, y toda excepción queda documentada. Esto tiene un efecto secundario que resultó ser el más valioso: convierte los errores en sistemáticos, y por tanto en detectables (§6).

3.3 Maker ≠ auditor

El que traduce nunca se aprueba a sí mismo. Cada bloque pasa por auditores independientes —de fidelidad y de voz— que no comparten contexto con el traductor y responden contra una rúbrica fija.

3.4 Verificadores deterministas

Antes de que ningún juicio subjetivo intervenga, un conjunto de gates mecánicos rechaza el resultado si: falta cualquier palabra del original, aparece una posición inexistente, se usa un nombre divino prohibido, o el texto contiene marcadores de voz vetados. No opinan: comparan.

3.5 Alineación obligatoria

Cada palabra española debe declarar qué palabra del original traduce. Las que no traducen ninguna —las que el español exige y el original no tiene— se marcan explícitamente como añadidas. En el corpus actual hay 11.420 de esas marcas: no se ocultan, se señalan.

3.6 Preflight y sello humano

Ningún libro entra a la base de datos sin pasar un preflight que lo compara palabra por palabra contra el original, ni sin que una persona lea el informe de auditoría y lo selle. El cargador rechaza cualquier libro en rojo; no hay forma de puentearlo.

3.7 La regla que sostiene todo

Ningún modelo escribe un versículo. El texto se sirve siempre desde la base de datos canónica.

La plataforma que usted está leyendo obedece esa regla: el lector no compone texto, lo recupera. Por eso la citación falsa no es un riesgo que mitigamos — es una operación que el sistema no puede realizar.

4 Resultados medidos

Al 16 de julio de 2026, medido directamente sobre la base de datos de producción:

Libros publicados32 de 66 (NT completo + Pentateuco)
Versículos13.794, todos en estado approved
Palabras del original en esos libros217.909
Palabras del original alineadas217.906 (quedan 3 sin alinear)
Enlaces de alineación228.324
Palabras añadidas por el español, marcadas11.420
Entradas de léxico español propio5.271 (auditadas)
Entradas de glosario vinculante5.876
Referencias cruzadas344.799
Costo de cómputo acumuladoUSD 37,99

El léxico español merece una nota aparte: no existía un Strong's en español con licencia libre. Las 5.271 entradas se construyeron desde fuentes de dominio público con el mismo pipeline auditado.

5 Evidencia de independencia del texto fuente

Una traducción puede afirmar que parte del original y en realidad estar copiando una versión existente. La afirmación es barata; la evidencia no. La nuestra es comprobable en treinta segundos:

En Mateo faltan tres versículos que la Reina-Valera sí trae: 17:21, 18:11 y 23:14. No están porque no aparecen en los manuscritos más antiguos, y nuestra base declarada los omite. Si hubiéramos copiado de la Reina-Valera, estarían. Del mismo modo, hay versículos donde nuestra numeración difiere porque seguimos la del original y no la de las versiones castellanas.

6 Un error real, y por qué importa

El 16 de julio de 2026, un lector que no sabe hebreo revisó Génesis 1:2 en esta plataforma y preguntó por qué decía «vacía y desolada». Tenía razón. El hebreo es תֹהוּ וָבֹהוּ (tohu wa-bohu): sin forma y vacío, en ese orden. Nuestro texto había invertido el par y perdido el concepto central.

La causa no estaba en el versículo, sino en el glosario: el rendimiento de tohu decía «el vacío, la nada» y omitía sin forma. El traductor obedeció la ley, ocupó «vacía» para tohu, y desplazó a bohu a «desolada». Un error en la ley se propagó al texto.

Corregimos el glosario primero y el versículo después. Tohu aparece 20 veces en la Biblia y solo 2 estaban traducidas: las 18 restantes nacerán correctas. Contamos este episodio porque documenta las tres cosas que sostienen el método:

7 Limitaciones

Enumerarlas no es humildad retórica: sin ellas, este documento sería propaganda.

8 Cómo refutar esto

Toda afirmación de este informe se puede atacar sin pedirnos permiso ni acceso:

  1. Abra cualquier capítulo y toque cualquier palabra. Compare el original mostrado con la edición crítica que usted use.
  2. Busque un versículo donde el texto español no se explique por las palabras del original que se le atribuyen.
  3. Compruebe la consistencia: tome un lema, vea todas sus apariciones y verifique si lo traducimos igual.
  4. Verifique §5: confirme que los tres versículos de Mateo faltan y que la omisión corresponde a la base declarada.
  5. Si encuentra un error, dígalo. Génesis 1:2 se corrigió exactamente así.

9 Disponibilidad

El texto se publica bajo CC BY-SA 4.0: libre para copiar, imprimir, distribuir y construir encima, con la única condición de que lo derivado siga siendo igual de libre. No hay versión de pago ni contenido reservado. Los datos de las lenguas originales pertenecen a sus autores y se usan bajo sus licencias (STEP Bible, SBLGNT, Open Scriptures — CC BY 4.0), sin redistribuir sus conjuntos de datos.

La implementación del motor no se publica. La licencia abierta cubre el texto, que es lo que pertenece a los lectores; el método se describe aquí a nivel de arquitectura para que pueda ser evaluado y criticado, no replicado a ciegas.

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