Científicos analizan la Biblia con IA y detectan patrones ocultos en los textos sagrados

¿El análisis fortalece la tradición bíblica al confirmar su evolución histórica, o la debilita al demostrar que su contenido fue modificado con el tiempo?

Un equipo de investigadores de la Universidad de Duke, en Durham, Carolina del Norte, Estados Unidos, ha desarrollado un estudio que aplica inteligencia artificial para analizar la autoría del Antiguo Testamento. La investigación, publicada recientemente, combina matemáticas, análisis de lenguaje y algoritmos para detectar patrones ocultos en los textos sagrados y ofrecer pistas sobre sus posibles autores. Durante siglos, la pregunta de ¿quién escribió la Biblia? ha sido objeto de debate entre teólogos, historiadores y lingüistas.

Si bien se ha aceptado que los textos fueron redactados por múltiples autores a lo largo del tiempo, la falta de evidencia concreta ha dificultado la confirmación de estas hipótesis. Con el avance de la inteligencia artificial, los investigadores han encontrado una nueva forma de abordar este enigma, utilizando modelos computacionales capaces de identificar diferencias estilísticas y lingüísticas con una precisión del 84 %.

El estudio se llevó a cabo en junio de 2025, con la participación de expertos en lingüística, estadística y estudios bíblicos. Los investigadores sometieron a análisis 50 capítulos del Antiguo Testamento, clasificándolos en tres grandes bloques: Deuteronomio (D), Historia Deuteronomista (DtrH) y Escritos Sacerdotales (P). Mediante un enfoque estadístico automatizado, lograron identificar diferencias estilísticas y lingüísticas con una precisión del 84 %, lo que confirma hipótesis previas sobre la existencia de múltiples autores.

Uno de los hallazgos más relevantes es que los textos sacerdotales fueron los más fáciles de identificar, con una tasa de éxito del 95 %. Además, la IA reveló que en algunos capítulos, como Levítico 26 y Deuteronomio 28, hay influencias de más de un corpus, lo que sugiere una evolución en su redacción a lo largo del tiempo.

El algoritmo empleado en este estudio no depende de decisiones humanas. En lugar de analizar el estilo literario o el contexto histórico, examina principalmente patrones estadísticos como la frecuencia de ciertas palabras o combinaciones de palabras. Esto permite trazar un perfil lingüístico objetivo de cada corpus. Los tres bloques principales del análisis tienen orígenes distintos.

En cuanto al corpus D, se asocia con escritos del siglo VII a. C.; DtrH incluye libros históricos como Josué o Reyes; y P incluye textos rituales y legales redactados posiblemente durante el exilio en Babilonia. Este último resultó ser el más fácil de identificar, con una tasa de éxito del 95 %. Uno de los hallazgos más interesantes es la relación entre D y DtrH. Aunque se creían distintos, sus patrones de lenguaje son más similares entre sí que con P. Esto respalda la teoría de que ambos compartieron influencias o contextos comunes de escritura.

Más allá de la clasificación básica, el estudio también evaluó textos complejos o discutidos, como el Relato del Arca en los libros de Samuel. La IA reveló que esta narrativa parece compuesta por dos partes con estilos diferentes, lo que sugiere múltiples autores. Asimismo, capítulos como Levítico 26 o Deuteronomio 28 mostraron afinidades con más de un corpus, lo que confirmaría la naturaleza híbrida de algunos textos.

El impacto de este enfoque va más allá del mero análisis lingüístico. Abre nuevas puertas para la investigación bíblica, suministrando así una base cuantitativa que puede complementar las interpretaciones teológicas e históricas. Los biblistas, por ejemplo, pueden usar estos resultados para reevaluar la cronología y autoría de ciertos pasajes.

Sin embargo, los propios autores del estudio reconocen limitaciones. Los capítulos muy cortos presentan más margen de error, y la cercanía entre algunos corpus dificulta la clasificación exacta. Aun así, los resultados son consistentes y reproducibles, lo que representa un salto metodológico significativo. Este tipo de análisis no busca reemplazar la exégesis tradicional, sino enriquecerla. Al brindar una perspectiva objetiva, permite reexaminar antiguos debates con herramientas del siglo XXI. Y si bien la pregunta de “¿quién escribió la Biblia?” seguirá abierta, ahora contamos con una forma más robusta y transparente de abordarla.

El estudio demuestra cómo la ciencia de datos puede dialogar con los textos sagrados, respetando primeramente su complejidad, pero también aportando claridad. En un mundo donde fe y tecnología a menudo parecen opuestos, esta investigación prueba que pueden colaborar para iluminar el pasado. La aplicación de inteligencia artificial en el análisis de textos antiguos no solo permite identificar patrones lingüísticos, sino que también abre la puerta a nuevas interpretaciones sobre la evolución de los escritos religiosos. Con estos avances, los investigadores esperan que futuras aplicaciones de IA puedan ayudar a resolver otros enigmas históricos y literarios, proporcionando una herramienta poderosa para el estudio de la Biblia y otros textos antiguos.

Juan Joya