Tokenización y chunking en IA: reducir costes y mejorar respuestas

Cuando diseñas agentes de IA o implementas automatizaciones con IA para tu empresa, entender la diferencia entre tokenización y chunking es clave para que tus sistemas sean precisos, económicos y fiables. En este artículo explico, de forma práctica, qué hace cada técnica, cuándo usarla y cómo aplicarla en casos reales como chatbots, sistemas de búsqueda y RAG (retrieval-augmented generation). También enlazo a la noticia original para quien quiera profundizar: MarkTechPost.

¿Qué es la tokenización?

La tokenización transforma texto en las unidades más pequeñas que entiende un modelo: los tokens. Piensa en tokens como los “átomos” del lenguaje para un modelo de IA. Hay varias estrategias:

• Tokenización a nivel de palabra: separa por espacios y signos de puntuación. Sencilla, pero falla con palabras raras o compuestas.

• Subword (BPE, WordPiece, SentencePiece): divide palabras en fragmentos frecuentes. Es el enfoque más usado hoy porque maneja bien palabras nuevas y reduce el vocabulario necesario.

• Tokenización a nivel de carácter: cada letra es un token. Muy robusta ante cualquier entrada, pero produce secuencias largas.

Ejemplo práctico:

• Texto: “AI models process text efficiently.”

• Tokens (subword): ["AI", "model", "s", "process", "text", "efficient", "ly"]

Por qué importa en la práctica:

• Coste y velocidad: muchos modelos cobran por token. Una tokenización más eficiente puede reducir costes.

• Límites de contexto: los modelos tienen ventanas de contexto (p. ej., GPT‑4 ≈ 128.000 tokens; Claude 3.5 ≈ 200.000; Gemini 2.0 Pro hasta 2 millones). Cómo tokenizas determina cuánto texto cabe en una petición.

• Cobertura de vocabulario: una buena tokenización reduce tokens desconocidos y mejora la calidad en dominios especializados.

¿Qué es el chunking?

El chunking agrupa texto en fragmentos más grandes y coherentes (párrafos, secciones) para mantener significado y contexto cuando haces búsquedas, respuestas o análisis. Si la tokenización corta en “mordiscos”, el chunking organiza esos mordiscos en platos completos.

Estrategias comunes:

• Chunks de longitud fija: p. ej., 500–1000 palabras. Predecible, pero puede romper ideas.

• Chunking semántico: usa IA para identificar cortes naturales entre temas o párrafos.

• Chunking recursivo: intenta primero cortes amplios (párrafos), y si son demasiado largos, los subdivide.

• Sliding window (ventana deslizante): crea chunks solapados para que no se pierda contexto en los bordes.

Ejemplo:

• Texto: “AI models process text efficiently. They rely on tokens…”

• Chunk 1: “AI models process text efficiently.”

• Chunk 2: “They rely on tokens to capture meaning and context.”

Diferencias clave que importan

• Tamaño: la tokenización opera a nivel mínimo (tokens); el chunking a nivel oración/párrafo.

• Objetivo: tokenizar para que el modelo procese; chunkear para preservar sentido y mejorar recuperación.

• Usos típicos: tokenización en entrenamiento y costos; chunking en RAG, búsquedas y chatbots.

• Optimización: tokenización → eficiencia y cobertura; chunking → preservación de contexto y precisión en respuestas.

Cómo usar tokenización y chunking en agentes de IA y automatizaciones con IA

Aplicaciones prácticas para tu empresa:

• Chatbots y agentes conversacionales: usa chunking semántico para indexar la base de conocimiento y mantener coherencia en respuestas; cuida la tokenización para que las entradas/cachés no disparen costes.

• RAG y sistemas de preguntas y respuestas: divide documentos en chunks de tamaño adecuado y usa solapamiento para evitar pérdida de contexto en los extremos.

• Sistemas de búsqueda empresarial y análisis de documentos: combina chunking estructurado (secciones, cláusulas) con una tokenización optimizada para tu dominio (legal, médico, técnico).

• Voicebots y asistentes de voz: la transcripción también necesita tokenización eficiente; los fragmentos de conversación deben agruparse con chunking para entender intención y contexto.

Recomendaciones prácticas basadas en implementaciones reales:

• Chunks guía: empieza con 512–1024 tokens por chunk.

• Solapamiento: añade 10–20% de overlap entre chunks para preservar contexto en los límites.

• Boundary-aware chunking: prioriza cortes en finales de oración o párrafos.

• Prueba y mide: ajusta tamaños según resultados concretos (precisión, hallucinations, latencia).

Buenas prácticas actuales (qué funciona)

Para chunking:

• 512–1024 tokens como punto de partida según caso de uso.

• 10–20% de solapamiento para minimizar pérdida de contexto.

• Priorizar límites semánticos (oraciones, párrafos) cuando sea posible.

• Probar con casos reales del negocio y medir tasas de error/hallucination.

Para tokenización:

• Usar métodos consolidados (BPE, WordPiece, SentencePiece) en lugar de crear uno propio.

• Adaptar al dominio: para textos médicos o legales, considera vocabularios personalizados o monitorear la tasa de out‑of‑vocabulary.

• Balancear compresión y preservación: menos tokens reduce coste, pero no debe sacrificar la fidelidad semántica.

Cómo Aimoova puede ayudarte con estas decisiones

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Síntesis y siguientes pasos

La tokenización y el chunking no son alternativas: son herramientas complementarias. Para entrenar o interactuar con modelos optimiza la tokenización; para recuperar y presentar información útil al usuario, diseña un chunking inteligente. Empieza por pequeños experimentos: indexa una colección de documentos con diferentes tamaños de chunk y mide la precisión de las respuestas. Ajusta la tokenización si detectas muchas entradas desconocidas o costes inesperados.

Si quieres apoyo práctico para aplicar estas técnicas en tu empresa —por ejemplo, en chatbots para pymes, voicebots o agentes que automaticen flujos— en Aimoova te ayudamos a probar, medir y escalar soluciones adaptadas a tu sector. Para leer el artículo original en inglés que inspiró este resumen, aquí tienes el enlace: https://www.marktechpost.com/2025/08/30/chunking-vs-tokenization-key-differences-in-ai-text-processing/ .