* Si quieres mejorar tu pronunciación y comprensión de
audio en inglés puedes descargar nuestro
Curso de inglés en audio
AI in My Pocket:
How Does My Phone's Assistant Work?
Every morning
when I wake up, I reach for my phone, and with a simple voice command I can set
an alarm, check the weather, or even ask about the meaning of a word. It feels
almost magical, as if a tiny helper lives inside the device, always ready to
listen. But this “magic” is not a spell; it is artificial intelligence, quietly
working behind the screen.
When I say,
“Hey Siri” or “Okay Google,” the assistant wakes up, waiting for my request. It
doesn’t really “understand” me like a human friend does, but it knows how to
break down my words into pieces and find meaning in them. This process is called
natural language processing, or NLP. Imagine language as a puzzle: the assistant
takes my sentence apart, looks at the pieces, and then puts them back together
in a way that makes sense. That is how it knows that “Set an alarm for 7 a.m.”
is not the same as “What time is it now?”
The assistant
does not work alone. After it hears my words, it sends information to powerful
servers far away, where complex programs analyze my request. In just seconds,
the answer travels back to my phone, as if lightning had carried it. I may be
sitting at home, but my voice has traveled across the world and back before I
even blink. It’s a reminder that AI connects us to something much bigger than
the small screen we hold in our hands.
Sometimes, the
assistant surprises me. If I ask for a joke, it comes up with one. If I need
directions, it guides me step by step, telling me to turn left or keep
going straight. It can even learn from my habits. If I always check the news
in the morning, it might offer me headlines without asking. That’s when I
realize it’s not just following orders it is adapting, like a student who gets
better each day.
Of course, it’s
not perfect. There are times when it misunderstands me, and I have to repeat my
words. It may pick up background noise, or it may confuse “two” with “too.”
In those moments, I remind myself that it is not a person but a tool, one that
is still learning. Just as we say, “Nobody’s perfect,” the same goes for AI.
What makes this
technology feel so human is its ability to handle language. Language is messy,
full of idioms and expressions. If I say, “I’m feeling under the weather,” a
human knows I’m sick, not literally standing under rainclouds. Teaching a
machine to catch such meanings is a huge challenge, but step by step, the
assistants are learning. They may not get it right every time, but they
are improving, and that progress is visible to anyone who uses them daily.
I sometimes
imagine the assistant as a quiet librarian in my pocket. Ask it a question, and
it runs off to the shelves of a giant digital library, searching for the right
book. A moment later, it comes back with an answer, smiling politely, though it
has no real face. This picture helps me remember that behind the smooth voice is
an enormous amount of work algorithms, databases, and constant training.
The future will
bring even more. Soon, our assistants may speak more naturally, help us with
emotions, or even predict what we need before we ask. Still, I think it’s
important to remember that they are tools, not friends. They are designed to
make life easier, not to replace the warmth of human conversation.
So the next time I say, “Play my favorite song,” and the melody starts filling
the room, I smile. In my pocket, there is no wizard and no magic. There is only
AI, listening carefully, breaking down my words, and bringing answers from the
invisible world of data. And somehow, that makes it all feel magical after all.
Reach for (alcanzar / estirar la mano hacia)
Definición: Mover la mano o el cuerpo para coger algo.
Particularidades: Phrasal verb; suele ir seguido de un objeto directo.
Ejemplo: She reached for her phone on the table.
(Ella estiró la mano para coger su teléfono de la mesa.)
Command (orden / instrucción)
Definición: Palabra o frase que se usa para dar una instrucción a una persona o
máquina.
Particularidades: Sustantivo contable; también puede usarse como verbo (“to
command”).
Ejemplo: The teacher gave a simple command to the class.
(El profesor dio una orden sencilla a la clase.)
Break down (descomponer / analizar)
Definición: Separar algo en partes más pequeñas para entenderlo mejor.
Particularidades: Phrasal verb; puede ser literal (descomponer una máquina) o
figurado (analizar un problema).
Ejemplo: The scientist broke down the problem into small steps.
(El científico descompuso el problema en pequeños pasos.)
Puzzle (rompecabezas)
Definición: Juego o problema que consiste en encajar piezas para formar una
imagen o resolver una cuestión.
Particularidades: Sustantivo contable; también puede usarse de manera figurada.
Ejemplo: Learning a new language is like solving a puzzle.
(Aprender un nuevo idioma es como resolver un rompecabezas.)
Servers (servidores)
Definición: Computadoras potentes que procesan y almacenan datos, ofreciendo
servicios a otros dispositivos.
Particularidades: Sustantivo contable en plural; singular “server”.
Ejemplo: The company installed new servers for their website.
(La empresa instaló nuevos servidores para su página web.)
Lightning (relámpago)
Definición: Descarga eléctrica natural que produce un destello de luz en el
cielo.
Particularidades: Sustantivo no contable; a menudo aparece con “thunder”.
Ejemplo: A flash of lightning lit up the night sky.
(Un destello de relámpago iluminó el cielo nocturno.)
Headlines (titulares)
Definición: Frases principales que resumen noticias en periódicos o medios
digitales.
Particularidades: Sustantivo contable, generalmente en plural.
Ejemplo: She read the morning headlines over breakfast.
(Ella leyó los titulares de la mañana durante el desayuno.)
Pick up (recoger / captar / aprender)
Definición: Coger algo del suelo; captar una señal o sonido; aprender algo sin
estudiar formalmente.
Particularidades: Phrasal verb polisémico; su significado depende del contexto.
Ejemplo: The baby quickly picked up new words.
(El bebé aprendió rápidamente nuevas palabras.)
Confuse (confundir)
Definición: Mezclar ideas, cosas o personas, haciendo difícil distinguirlas.
Particularidades: Verbo regular; puede ir seguido de objeto directo o
construcción pasiva.
Ejemplo: The twins always confuse their teacher.
(Los gemelos siempre confunden a su profesor.)
Get it right (acertar / hacerlo bien)
Definición: Realizar algo de manera correcta o adecuada.
Particularidades: Expresión idiomática muy común; se usa en distintos tiempos
verbales.
Ejemplo: Don’t worry if you fail; next time you will get it right.
(No te preocupes si fallas; la próxima vez lo harás bien.)
Messy (desordenado / confuso)
Definición: Algo desorganizado o difícil de manejar.
Particularidades: Adjetivo; puede describir objetos físicos o situaciones
abstractas.
Ejemplo: His desk was messy after the long project.
(Su escritorio estaba desordenado después del largo proyecto.)
Catch (captar / atrapar)
Definición: Agarrar algo que se mueve; también entender o percibir una idea o
señal.
Particularidades: Verbo irregular; formas: catch – caught – caught.
Ejemplo: Did you catch what she said in the meeting?
(¿Captaste lo que ella dijo en la reunión?)
Librarian (bibliotecario/a)
Definición: Persona encargada de cuidar, organizar y prestar libros en una
biblioteca.
Particularidades: Sustantivo contable; puede referirse a hombre o mujer.
Ejemplo: The librarian helped me find the book I needed.
(El bibliotecario me ayudó a encontrar el libro que necesitaba.)
Shelves (estantes)
Definición: Superficies horizontales en una pared o mueble para colocar objetos.
Particularidades: Sustantivo contable en plural; singular “shelf” (cambia la “f”
por “ves” en plural).
Ejemplo: The shelves were full of old books.
(Los estantes estaban llenos de libros antiguos.)
Algorithms (algoritmos)
Definición: Conjunto de reglas o instrucciones que una máquina sigue para
resolver un problema.
Particularidades: Sustantivo contable en plural; singular “algorithm”.
Ejemplo: Search engines use algorithms to find information quickly.
(Los motores de búsqueda usan algoritmos para encontrar información
rápidamente.)
Uso de los tiempos verbales
Predomina el presente simple para describir acciones habituales o
verdades generales, como en “I reach for my phone” o “It feels almost
magical.” También se emplea el presente continuo para dar viveza a
escenas en progreso, como en “the melody starts filling the room.” El
presente perfecto aparece para mostrar experiencia acumulada, por ejemplo en
“They have learned from my habits.”
Phrasal verbs
Se integran varios phrasal verbs que son frecuentes en la vida diaria. Por
ejemplo, “pick up” en “It may pick up background noise” muestra la
capacidad de captar sonidos, mientras que “get it right” en “They may
not get it right every time” expresa la idea de acertar o hacerlo bien.
Estos phrasal verbs aportan naturalidad al texto.
Uso de modales
Los verbos modales transmiten posibilidad, obligación o certeza. Aparecen
ejemplos como “It might offer me headlines” para expresar posibilidad, y
“You must hold on” en referencia a necesidad en un contexto figurado.
Comparaciones y metáforas
El texto recurre a símiles con “like” para acercar conceptos abstractos a
los lectores, como en “Imagine language as a puzzle” o “I sometimes
imagine the assistant as a quiet librarian.” Estas comparaciones facilitan
la comprensión.
Expresiones idiomáticas
Aparecen idioms comunes en inglés, como “get it right” y “under the
weather.” Aunque no siempre se entienden literalmente, enriquecen el texto
con expresiones naturales del idioma.
Oraciones condicionales
El texto emplea condicionales de primer tipo para expresar consecuencias reales
o probables, como en “If I ask for a joke, it comes up with one.”
Cláusulas relativas
Se usan para añadir información sin necesidad de iniciar nuevas oraciones, como
en “the assistant, which guides me step by step” o “algorithms, that
are constantly training.” Estas estructuras permiten ampliar las
descripciones sin romper el ritmo.
Adjetivos calificativos
Hay un uso variado de adjetivos que aportan matices descriptivos, como “tiny
helper,” “powerful servers,” “quiet librarian.” El adjetivo aparece antes
del sustantivo, a diferencia del español.
Conectores
El texto mantiene la cohesión gracias a conectores como “but,” “still,” “of
course,” “soon.” Estos marcan contraste, continuación o énfasis.
Reach for (alcanzar / estirar la mano hacia)
Definición: Estirar la mano o el cuerpo para coger algo que está a cierta
distancia.
Particularidades: Phrasal verb transitivo; siempre va seguido de un objeto
directo (lo que se quiere alcanzar).
Ejemplo: She reached for her coffee cup on the desk.
(Ella estiró la mano para coger su taza de café en el escritorio.)
Break down (descomponer / analizar / averiarse)
Definición: Separar algo en partes más pequeñas para comprenderlo; también
significa que una máquina deje de funcionar.
Particularidades: Phrasal verb muy común; su significado depende del contexto
(literal o figurado).
Ejemplo: The teacher broke down the problem into simple steps.
(El profesor descompuso el problema en pasos sencillos.)
Pick up (recoger / captar / aprender)
Definición: Recoger algo del suelo; captar una señal, sonido o ruido; adquirir
una habilidad de manera informal.
Particularidades: Phrasal verb muy polisémico; puede ser transitivo o
intransitivo. En el texto se usa con el sentido de captar sonidos.
Ejemplo: The microphone picked up the noise from the street.
(El micrófono captó el ruido de la calle.)
Get it right (acertar / hacerlo bien)
Definición: Realizar algo correctamente; lograr el resultado esperado.
Particularidades: Expresión idiomática basada en un phrasal verb; suele usarse
en distintos tiempos verbales.
Ejemplo: Don’t worry if you fail; you’ll get it right next time.
(No te preocupes si fallas; lo harás bien la próxima vez.)
Come up with (ocurrírsele / idear / proponer)
Definición: Pensar o producir una idea, plan, respuesta o solución.
Particularidades: Phrasal verb transitivo; se usa especialmente en inglés
hablado para creatividad o improvisación.
Ejemplo: She came up with a brilliant idea during the meeting.
(Se le ocurrió una idea brillante durante la reunión.)
Keep going (seguir adelante / continuar)
Definición: Continuar con una acción sin detenerse.
Particularidades: Phrasal verb intransitivo; muy frecuente en instrucciones o
para animar a alguien.
Ejemplo: Even when it gets hard, you must keep going.
(Incluso cuando se pone difícil, debes seguir adelante.)
Turn left (girar a la izquierda)
Definición: Cambiar de dirección hacia la izquierda.
Particularidades: Phrasal verb usado comúnmente en contextos de direcciones o
navegación.
Ejemplo: At the corner, turn left and walk two blocks.
(En la esquina, gira a la izquierda y camina dos manzanas.)
Let go (soltar / dejar ir)
Definición: Liberar algo que se sostiene físicamente; también abandonar
emociones o preocupaciones.
Particularidades: Transitivo; puede usarse literal o figurado.
Ejemplo: It’s time to let go of your fears and move forward.
(Es hora de soltar tus miedos y seguir adelante.)
Under the weather (sentirse mal / indispuesto)
Definición: Estar enfermo o no sentirse bien, generalmente de forma leve o
temporal.
Particularidades: Idiom muy común en inglés coloquial; no se interpreta de
manera literal, ya que no significa estar “debajo del clima”.
Ejemplo: I didn’t go to work today because I was feeling under the weather.
(No fui a trabajar hoy porque me sentía mal.)
Get it right (acertar / hacerlo bien)
Definición: Hacer algo de manera correcta o alcanzar el resultado esperado.
Particularidades: Aunque se forma con un phrasal verb, funciona como idiom
porque su sentido no es totalmente literal. Se usa en contextos de corrección o
logro.
Ejemplo: Don’t worry if you fail this time; you’ll get it right next time.
(No te preocupes si fallas esta vez; la próxima lo harás bien.)
Nobody’s perfect (nadie es perfecto)
Definición: Expresión que indica que todos cometemos errores y que no existe la
perfección absoluta.
Particularidades: Idiom de uso frecuente en inglés cotidiano; se aplica en tono
comprensivo o para disculpar pequeños fallos.
Ejemplo: He forgot the keys again, but nobody’s perfect.
(Olvidó las llaves otra vez, pero nadie es perfecto.)
Step by step (paso a paso)
Definición: De manera gradual, avanzando poco a poco hacia un objetivo.
Particularidades: Idiom muy usado en contextos de aprendizaje, instrucciones o
superación personal.
Ejemplo: If you want to learn a language, take it step by step.
(Si quieres aprender un idioma, hazlo paso a paso.)
Phrasal verbs
En inglés se usan con gran frecuencia, y su significado no siempre es literal.
Por ejemplo, pick up puede significar “recoger”, “captar” o “aprender”,
mientras que en español empleamos diferentes verbos según el contexto. Lo mismo
ocurre con break down, que puede ser “averiarse” o “analizar en partes”,
frente al español, donde distinguimos verbos distintos.
Idioms
Expresiones como under the weather no tienen equivalente literal en
español. Un hispanohablante podría intentar traducirlo como “debajo del clima”,
lo cual no tiene sentido. La traducción correcta es “sentirse mal” o
“indispuesto”. También get it right funciona como un modismo:
literalmente sería “cógelo bien”, pero en realidad significa “acertar” o
“hacerlo bien”.
Adjetivos calificativos
En inglés los adjetivos preceden al sustantivo (tiny helper, powerful
servers), mientras que en español suelen ir detrás (pequeño ayudante,
servidores potentes). Este orden es sistemático en inglés y puede causar
errores si se imita la estructura española.
Expresiones metafóricas
El inglés recurre a metáforas cotidianas que pueden sonar extrañas en español.
Por ejemplo, a quiet librarian in my pocket es una imagen poética para
describir al asistente, mientras que en español no solemos usar metáforas tan
visuales en textos explicativos.
Uso de los modales
El inglés simplifica con verbos modales como might (podría) o
must (debes). En español necesitamos perífrasis más largas como es
posible que o tienes que. Esto obliga al hispanohablante a adaptar su
forma de pensar al usar el inglés.
Construcciones con “step by step”
En inglés la expresión es fija y muy natural, mientras que en español usamos
“paso a paso”, que coincide, pero la colocación y frecuencia de uso son más
altas en inglés en contextos técnicos o motivacionales.
Conectores y economía de expresión
En inglés se emplean conectores cortos como still, yet, of
course, que condensan mucho sentido en pocas palabras. En español, para el
mismo matiz solemos usar expresiones más largas (sin embargo, aun así,
desde luego).
IA en mi bolsillo: ¿Cómo funciona el asistente de mi teléfono?
Cada mañana, cuando me despierto, tomo mi teléfono y, con un simple comando
de voz, puedo poner una alarma, consultar el tiempo o incluso preguntar el
significado de una palabra. Se siente casi mágico, como si un pequeño ayudante
viviera dentro del dispositivo, siempre listo para escuchar. Pero esta “magia”
no es un hechizo; es inteligencia artificial, trabajando en silencio detrás de
la pantalla.
Cuando digo “Oye Siri” u “Ok Google”, el asistente se activa, esperando mi
petición. No “me entiende” realmente como lo haría un amigo humano, pero sabe
cómo descomponer mis palabras en partes y encontrarles sentido. A este proceso
se le llama procesamiento del lenguaje natural, o NLP. Imagina el lenguaje como
un rompecabezas: el asistente toma mi frase, la desarma en piezas y luego la
vuelve a unir de una manera que tenga lógica. Así es como sabe que “Pon una
alarma a las 7 a.m.” no es lo mismo que “¿Qué hora es ahora?”.
El asistente no trabaja solo. Después de escuchar mis palabras, envía la
información a potentes servidores lejanos, donde programas complejos analizan mi
petición. En apenas segundos, la respuesta regresa a mi teléfono, como si un
relámpago la hubiera transportado. Puedo estar sentado en casa, pero mi voz ha
viajado por el mundo y de vuelta antes de que yo parpadee. Es un recordatorio de
que la IA nos conecta con algo mucho más grande que la pequeña pantalla que
sostenemos en las manos.
A veces, el asistente me sorprende. Si le pido un chiste, me cuenta uno. Si
necesito direcciones, me guía paso a paso, diciéndome que gire a la izquierda
o que siga recto. Incluso puede aprender de mis hábitos. Si siempre miro
las noticias por la mañana, puede que me ofrezca titulares sin pedírselo. Es
entonces cuando me doy cuenta de que no solo sigue órdenes: se está adaptando,
como un estudiante que mejora cada día.
Por supuesto, no es perfecto. A veces me malinterpreta y tengo que repetir
mis palabras. Puede captar ruidos de fondo, o puede confundir “dos” con
“también”. En esos momentos, me recuerdo a mí mismo que no es una persona, sino
una herramienta que sigue aprendiendo. Así como decimos “nadie es perfecto”, lo
mismo ocurre con la IA.
Lo que hace que esta tecnología parezca tan humana es su capacidad para
manejar el lenguaje. El lenguaje es desordenado, lleno de modismos y
expresiones. Si digo “me siento mal” con la expresión inglesa I’m feeling
under the weather, una persona entiende que estoy enfermo, no que estoy
literalmente debajo de nubes de lluvia. Enseñar a una máquina a captar esos
significados es un gran reto, pero poco a poco los asistentes están aprendiendo.
Puede que no acierten siempre, pero están mejorando, y ese progreso es
visible para cualquiera que los use a diario.
A veces imagino al asistente como un silencioso bibliotecario en mi bolsillo.
Le hago una pregunta y corre hacia los estantes de una enorme biblioteca
digital, buscando el libro correcto. Un momento después, vuelve con una
respuesta, sonriendo amablemente, aunque no tenga rostro real. Esta imagen me
ayuda a recordar que detrás de la voz suave hay una enorme cantidad de trabajo:
algoritmos, bases de datos y un entrenamiento constante.
El futuro traerá aún más. Pronto, nuestros asistentes podrán hablar de manera
más natural, ayudarnos con emociones o incluso predecir lo que necesitamos antes
de que lo pidamos. Aun así, creo que es importante recordar que son
herramientas, no amigos. Están diseñados para hacer la vida más fácil, no para
sustituir la calidez de una conversación humana.
Así que la próxima vez que diga “Pon mi canción favorita” y la melodía
empiece a llenar la habitación, sonrío. En mi bolsillo no hay ningún mago ni
magia. Solo hay IA, escuchando con atención, descomponiendo mis palabras y
trayendo respuestas desde el mundo invisible de los datos. Y, de algún modo, eso
hace que todo se sienta mágico después de todo.