¿Mis mensajes en inglés suenan corteses? Qué puede y qué no puede revisar quien no es hablante nativo

En la mayoría de los estudios en los que se basa este texto, los correos que a los lectores nativos les parecieron bruscos se juzgaron por lo directos que eran y por cuánto suavizaban, no por sus errores, así que un corrector gramatical no puede decirle a quien no es hablante nativo de inglés si su mensaje suena cortés. El único experimento que hizo variar los errores de ortografía y gramática encontró que la mayor parte de las impresiones negativas que esos errores causaban se reducían cuando los lectores sabían que quien escribía era de otra cultura (lo cubro más abajo). Lo que distinguía a los correos bruscos era una petición hecha de forma demasiado directa, sin palabras que la suavizaran, sin saludo ni despedida y sin ninguna señal de que quien escribía sabía que estaba pidiendo algo. Esos hábitos suelen venir de la primera lengua, y son invisibles para cualquier cosa que revise la ortografía y la concordancia de los verbos.

La mayoría de las herramientas a las que la gente recurre revisan la gramática, la fluidez y la formalidad. Un grupo más pequeño lee el tono. Ninguna sabe a quién le escribes a menos que se lo digas, ni qué tan grande es el favor, ni qué se considera cortés en la cultura de esa persona, y esa última capa es donde la investigación ubica la mayor parte del daño. La respuesta a “¿mi mensaje en inglés suena natural y cortés?” se parte en dos. La primera mitad son las frases hechas que suavizan una petición, y esas se pueden revisar y aprender. La segunda mitad es si este lector, en esta relación, va a tomar tus palabras como las quisiste decir. Eso solo se puede estimar, y una herramienta solo lo puede estimar contigo.

Cofundé Subtext, un verificador de tono, así que tengo un interés en cómo se leen las últimas tres secciones. Son el único lugar donde hago afirmaciones sobre él. Todo lo anterior viene de fuentes que abrí yo mismo, en algunos casos solo el resumen o una página que describe el estudio, como indica la lista de Fuentes.

Por qué un mensaje correcto en inglés aún puede sonar grosero

Un mensaje puede ser gramaticalmente perfecto y aun así fallar, porque en inglés la cortesía vive sobre todo en las palabras que rodean la petición. Economidou-Kogetsidis estudió los correos con peticiones que estudiantes universitarios grecochipriotas enviaron a sus profesores en una universidad de Chipre que enseña en inglés, reunidos a lo largo de varios semestres¹. Según la autora, los correos tenían “significant directness”, sobre todo en las peticiones de información, y “an absence of lexical/phrasal downgraders”, además de saludos y despedidas omitidos y formas de tratamiento que ella juzgó inapropiadas o inaceptables. Su argumento es que esos correos pueden leerse como descorteses porque “they appear to give the faculty no choice in complying with the request and fail to acknowledge the imposition involved”¹. El título del artículo es una de las frases de los datos, “Please answer me as soon as possible”, y muestra el patrón en siete palabras. Quien escribe quiere ser cortés, usa la palabra please y aun así produce una oración que le pone un plazo al lector.

Un atenuante, o downgrader, es una palabra pequeña que baja la presión. “I was wondering whether”, “if you have a moment”, “would it be at all possible”. Quienes escriben en inglés como lengua materna tienden a recurrir a ellos. Quienes vienen de lenguas donde pedir las cosas de forma directa es la forma cortés por defecto pueden omitirlos y agregar un please. En un estudio de 2013 con 4,353 peticiones de Wikipedia, cada una calificada por cinco anotadores de Estados Unidos, Danescu-Niculescu-Mizil y colegas encontraron que un please en medio de una oración promediaba +0.49 en su escala de cortesía, mientras que una petición que abría con “Please” promediaba -0.30². Leen un please al inicio como una estrategia directa que puede parecer poco sincera. El estudio no informa la lengua materna de quienes escribían, así que muestra cómo oyen los evaluadores estadounidenses un please inicial, no quién lo escribe.

Los hablantes nativos también escriben de forma directa, pero tienen más maneras de suavizar

Pedir las cosas de forma directa también es común entre quienes escriben en su lengua materna, y lo que separa a los grupos es cuánto suavizan. Biesenbach-Lucas comparó correos con peticiones a profesores, escritos por estudiantes de posgrado hablantes nativos y no nativos de inglés en una universidad estadounidense³. Analizó 533 correos que estudiantes de posgrado de TESOL enviaron a un solo profesor a lo largo de seis semestres, 382 de hablantes nativos y 151 de no nativos, y todos los no nativos venían de un entorno asiático. Los dos grupos escribieron más peticiones directas e insinuaciones que las formas convencionalmente indirectas que se encuentran en estudios más antiguos sobre actos de habla, así que la tendencia no se limita a quienes están aprendiendo. Pero los hablantes nativos “demonstrate greater resources in creating e-polite messages to their professors than nonnative speakers”³. Tenían más maneras de suavizar y las usaban más. Los grupos son de tamaño desigual. El estudio menciona como limitaciones al único profesor y la muestra reducida de hablantes no nativos (todos de lenguas asiáticas, todos en un mismo programa académico), así que describe un solo entorno y no resuelve la cuestión.

Qué les reprochan en realidad los lectores nativos

Los lectores nativos juzgan tanto a quien escribe como la oración, y son más duros con el registro que con la gramática. En un estudio de percepción posterior, Economidou-Kogetsidis les mostró los mismos correos directos y sin modificar de estudiantes a estudiantes grecochipriotas que aprendían inglés y a docentes nativos de inglés⁴. Los dos grupos tenían “significantly mismatching perceptions of what is appropriate”. En la mayoría de los casos, los docentes nativos calificaron el mismo correo como “significantly more abrupt, less polite and as not adequately acknowledging the imposition involved”, y calificaron la personalidad de quien lo enviaba “significantly less favorably” que los estudiantes⁴.

Hendriks realizó dos experimentos en línea en los que hablantes nativos de inglés leyeron correos con peticiones escritos por aprendices neerlandeses de inglés, con las palabras suavizadoras variadas. Los 110 evaluadores del primero y los 158 del segundo calificaron la comprensibilidad y la personalidad de quien enviaba⁵. Usar poco esas palabras suavizadoras “had a negative effect on participants’ evaluation of the personality of the sender of the e-mail”⁵. El mensaje se entendía igual en ambos casos. El efecto fue sobre qué tan agradable parecía quien lo enviaba, vino de una sola frase y fue pequeño, alrededor de un tercio de punto en una escala de cinco puntos.

Un estudio de 2023 del mismo autor principal encontró que la penalización era todavía más acotada. Dio a 120 lectores neerlandeses y 131 británicos una de cuatro versiones de un correo con una petición de un colega⁶. La versión seca (“Can you send me…”) hizo que quien escribía pareciera más mandón. Pero el correo seco de una persona neerlandesa también se calificó como más autoritario y generó más disposición a cumplir, mientras que el correo seco de una persona inglesa se calificó como menos competente. Los autores dicen que omitir las palabras suavizadoras “may have a limited but important impact”.

Los lectores perdonan la gramática con más facilidad que el tono

Los lectores perdonan los errores de gramática con más facilidad que un tono seco, y Vignovic y Thompson probaron si saber que quien escribe es de otra cultura da algún margen de perdón⁷. Los lectores juzgaron la responsabilidad, la inteligencia, la amabilidad y la confiabilidad de quien enviaba un correo, entre otros rasgos, después de leer mensajes con errores de ortografía y gramática, o mensajes que rompían las normas de etiqueta, que los autores definieron como mensajes cortos sin un tono conversacional. Los errores de gramática produjeron impresiones negativas, y la mayoría de esas impresiones se redujeron cuando los lectores supieron que quien enviaba era de otra cultura. Las violaciones de etiqueta fueron distintas. Las atribuciones negativas “were not significantly mitigated by knowledge that the e-mail sender was from a foreign culture”⁷. Un lector te va a excusar en buena medida la gramática cuando sabe que el inglés es tu segunda lengua. No te va a excusar de la misma manera un tono seco. El artículo lo plantea como atribución, con los errores de gramática achacados a la situación y el tono seco achacado a la persona.

Problemas de frase y problemas de situación

Thomas trazó la línea que explica por qué una parte de esto se puede revisar y otra no⁸. Llamó falla pragmática a la incapacidad de entender “what is meant by what is said”, y la dividió en dos. La falla pragmalingüística es cuestión de “highly conventionalized usage which can be taught quite straightforwardly as ‘part of the grammar’”. La falla sociopragmática “is much more difficult to deal with, since it involves the student’s system of beliefs as much as his/her knowledge of the language”⁸.

En la práctica, el primer tipo es el “I was wondering if” que falta o el “please answer me as soon as possible”. Es un problema de frase, y una herramienta o un libro de frases lo puede detectar. El segundo tipo es decidir que una petición de una línea a un colega de mayor rango no necesita ninguna suavización, porque en tu primera lengua no la necesitaría. Ninguna frase arregla eso, porque las palabras están bien y lo que se leyó mal fue la situación.

Quienes aprenden también notan estos dos tipos de error de manera distinta según dónde vivan. Bardovi-Harlig y Dörnyei pidieron a estudiantes de inglés que juzgaran enunciados que eran gramaticalmente incorrectos o contextualmente inapropiados⁹. Los estudiantes que estudiaban inglés en un país donde se habla calificaron los errores pragmáticos como más graves que los gramaticales. Los que estudiaban inglés en su país de origen calificaron como más graves los errores gramaticales⁹. Por eso, quien estudió inglés en su país de origen tiende a ver los errores de gramática como los peores, mientras que los estudios anteriores encontraron que los lectores nativos reaccionaban más a lo directo y a la suavización.

En qué ayudan la instrucción y un mayor dominio del idioma

La instrucción y un mayor dominio ayudan con las frases convencionales, y ninguna de las dos cierra toda la brecha. Usó-Juan reunió 110 correos con peticiones de ocurrencia natural que estudiantes españoles de inglés como lengua extranjera enviaron a tres profesores, antes y después de un periodo de instrucción en estrategias, y encontró que las peticiones eran más apropiadas después¹⁰. El resumen reporta una comparación de antes y después, sin grupo de control ni prueba diferida, así que muestra que las frases se pueden enseñar y no que la mejora dure. Qin, Jia y Ren analizaron 306 correos con peticiones de 32 docentes hablantes de inglés y 121 estudiantes cuya primera lengua era chino, francés o español¹¹. La primera lengua de los estudiantes tuvo un efecto significativo en su escritura. Los estudiantes con mayor dominio usaron más estrategias de petición indirectas, pero no habían desarrollado la competencia pragmática para ajustar su uso entre contextos escritos. Un estudiante más avanzado usa más peticiones indirectas y aun así todavía no se adapta a la situación, lo que se parece a la segunda categoría de Thomas⁸.

Por qué no lo puedes oír tú mismo

Releer tu propio mensaje puede no bastar para detectarlo, por dos razones. La primera es la general, que cubro en ¿este mensaje suena grosero?. Kruger y colegas hicieron cinco experimentos sobre el tono por correo y sus resultados sugieren que la gente tiende a creer que se comunica por correo con más eficacia de la que tiene. Sus experimentos cuarto y quinto sugieren que la causa es que quien escribe “oye” un enunciado tal como lo pensó, lo que le dificulta ver que la audiencia puede no oírlo así¹². Un estudio de 2025 sobre mensajes de texto cotidianos (347 receptores, 171 remitentes) y correos de trabajo o de estudio (361 receptores, 61 remitentes) no encontró señal de tono positivo o negativo malinterpretado¹³. Calificó el tono positivo o negativo, no la cortesía, así que deja abierta la pregunta de esta sección. La segunda razón es una inferencia a partir de los estudios anteriores, no un hallazgo, y es propia de escribir en una segunda lengua. La voz silenciosa que oyes está leyendo con las reglas de cortesía de tu primera lengua. Una petición perfectamente cortés en griego o en neerlandés te suena cortés también en inglés, porque el juicio lo hace el mismo oído.

Por eso la brecha de percepción del segundo estudio de Economidou-Kogetsidis es tan amplia⁴. Los estudiantes calificaron como apropiado su propio tipo de correo porque, según los estándares con los que crecieron, lo era. Los docentes lo calificaron como brusco porque, según los suyos, lo era. Cada grupo leyó el correo con exactitud según sus propios estándares.

Así que preguntar si tu inglés suena cortés es preguntar cómo suena para un lector cuyas expectativas no puedes comprobar, y para eso sirve un segundo lector. El lado del lector de esta misma brecha, averiguar qué quería decir un mensaje que recibiste, está en ¿qué significa este mensaje?.

Qué revisan las herramientas de gramática y fluidez, según ellas mismas

Las grandes herramientas de escritura prometen sobre todo corrección y fluidez, y algunas prometen formalidad. Cada descripción de abajo cita la página de la propia herramienta, así que nada de esto es una función que yo haya inferido.

La página de inicio de LanguageTool describe un corrector de “grammatical errors and spelling mistakes across languages”, dice que “masters more than 30 languages and dialects” y ofrece un parafraseador que reformula “to be more formal, fluent, simple or concise”¹⁴. Su menú de productos dice que el corrector “helps you find the right tone”; nada en la página dice que detecte la cortesía.

Según su propio blog, DeepL Write admite inglés, alemán, francés, español, italiano, portugués, chino (simplificado), japonés y coreano y, al menos para francés y español en esa publicación, deja elegir un estilo (Business, Academic, Simple, Casual) y un tono (Friendly, Diplomatic, Confident, Enthusiastic)¹⁵. Las dos cosas son ajustes que tú aplicas, y la herramienta no detecta si tu borrador fue diplomático.

Wordtune promete “Switch between casual and formal tones with the click of a button”, dice que “can only write in English” y afirma que su función de traducción “will make you sound like a native-English speaker with just a click”¹⁶. Las dos primeras afirmaciones se pueden comprobar. La tercera es marketing.

El parafraseador de QuillBot, según su propio blog, ofrece dos modos gratis (Standard y Fluency) y nueve modos preestablecidos para quienes pagan, funciona “in over 25 languages” y está dirigido a personas que escriben “in a first, second, or third language”¹⁷. De nuevo, los modos son instrucciones que tú le das.

Las cuatro pueden hacer una oración más fluida y más formal. Formal y cortés no son lo mismo, y la investigación anterior trata justo de esa diferencia. Una oración formal que aun así no le da opción al lector sigue siendo el tipo de correo del que el artículo de 2011 sacó su título.

Qué revisan las herramientas de tono

Dos herramientas dicen leer el tono antes de que envíes y una tercera reescribe hacia él, y lo que afirman es más acotado que la pregunta que tú haces. Una cuarta, QuillBot, califica el tono después de parafrasear.

La página de tono de Grammarly muestra un conjunto de etiquetas para el tono general de un texto, como Formal, Confident, Accusatory y Worried, sin ninguna declaración sobre otros idiomas además del inglés, sobre límites ni sobre quién es el lector¹⁸; lo que lee el detector está en detección de tono con IA. Cómo se compara con un lector hecho para mensajes está en Subtext frente a Grammarly.

Tonely, en su ficha del App Store, es “the world’s first On device Ethical AI-powered iMessage extension and keyboard designed to help you understand how your words may come across before you press send”, funciona por completo en el dispositivo, enumera el inglés como único idioma y se puede descargar gratis, con una suscripción de $9.99 al mes o $99.99 al año¹⁹. Procesar en el dispositivo es una ventaja de privacidad, y que sea solo en inglés es un límite para quien también escribe mensajes en su primera lengua.

La página de inicio de ConfiText dice que “rewrites your messages so they come across clear, confident, and exactly how you meant them”²⁰. No nombra ningún idioma y no afirma leer cómo va a caer un mensaje antes de reescribirlo.

La página de ayuda de QuillBot, actualizada por última vez el 10 de junio de 2026, describe unos ajustes de tono Premium que “help you see how the tone of your text changes after paraphrasing”²¹. Un panel grafica el original y la paráfrasis en cinco escalas, que van de Casual a Formal, de Unfriendly a Friendly, de Wordy a Concise, de Complex a Simple y de Unclear a Clear. Esas escalas puntúan el texto en sí, y la página no dice nada sobre la cortesía ni sobre cómo lo juzgará un lector.

¿Puede un programa calificar la cortesía?

Un programa puede calificar la cortesía de peticiones en inglés con una exactitud cercana a la de una persona dentro de un mismo sitio, y aun así queda por detrás entre sitios y entre idiomas. Danescu-Niculescu-Mizil y colegas construyeron un clasificador de cortesía a partir de un corpus de peticiones anotadas, con rasgos que sirven de indicadores de la indirección, la deferencia y la impersonalización, y reportaron que “achieves close to human performance and is effective across domains”². La base es más estrecha que la cita. El artículo de 2013 hizo que cinco anotadores de Estados Unidos calificaran cada una de 10,957 peticiones en inglés (4,353 de Wikipedia, 6,604 de Stack Exchange) y probó solo con la cuarta parte más cortés y la cuarta parte menos cortés de cada conjunto. Dentro de un mismo sitio, el clasificador obtuvo 83.79% en Wikipedia y 78.19% en Stack Exchange, frente a una exactitud humana de 86.72% y 80.89%.

Entrenado con Wikipedia y probado con Stack Exchange obtuvo 67.53% frente a 80.89% de las personas, y en la dirección inversa 75.43% frente a 86.72%. Cuando Srinivasan y Choi construyeron TyDiP, un conjunto de datos de cortesía con 500 ejemplos anotados en cada uno de nueve idiomas tipológicamente diversos, los modelos multilingües llevaron su entrenamiento en inglés a los otros idiomas razonablemente bien en opinión de los autores y, en sus palabras, “yet fall short of estimated human accuracy significantly”²². El mismo artículo también preguntó si cada estrategia de cortesía del inglés conserva su efecto al pasar a otros idiomas y si la formalidad y la cortesía coinciden. Ninguna de las dos cosas se cumple siempre.

¿Puede una herramienta de tono juzgar el inglés de quien no es hablante nativo?

Una lectura de tono de tu inglés es una estimación, porque ninguno de los dos estudios de clasificadores citados arriba informa si sus peticiones venían de personas que escribían en una segunda lengua. Las herramientas de arriba que leen tono hacen un trabajo de este tipo, sea cual sea su funcionamiento interno. La evidencia publicada dice que los modelos probados hasta ahora son buenos en inglés y quedan por detrás de las personas, de manera medible, en otros idiomas, y que las estrategias que vuelven cortés una oración en inglés no se transfieren una a una. Incluso donde un modelo es más fuerte, está modelando a un lector genérico.

La prueba más cercana es evidencia adyacente, no una prueba de tono. Liang y colegas probaron siete detectores de texto de IA con 91 ensayos de TOEFL escritos por personas y 88 ensayos de estudiantes estadounidenses de octavo grado en 2023²³. Los detectores fueron casi perfectos con los ensayos de los alumnos de octavo grado y clasificaron mal más de la mitad de los ensayos de TOEFL como escritos por IA, una tasa promedio de falsos positivos de 61.3%. No dice nada sobre las herramientas de tono. Releer el mensaje como lo haría su destinatario, cuando te preocupe una puntuación de tono sobre tu propio inglés, es una precaución sensata de todos modos.

Lo que ninguna herramienta puede revisar

Ninguna herramienta sabe lo único que según la investigación más importa, que es quién está leyendo, más allá de lo que tú le cuentes. Todos los estudios de percepción de arriba obtuvieron su resultado dejando el mensaje constante y cambiando al lector. El mismo correo estuvo bien para un estudiante que aprendía inglés y fue brusco para un docente⁴. El mismo error de gramática se juzgó con menos dureza cuando el lector conocía el origen de quien escribía y no en caso contrario⁷. Una herramienta ve el mensaje. No ve al docente ni qué tan pesado es el favor que pides.

Si tu relación con este lector admite una petición sin adornos, si un mensaje de dos líneas a esta persona se lee como eficiente o como frío y si la imposición es lo bastante pequeña para omitir la disculpa, todo eso son creencias sobre la situación, y eso lo vuelve la segunda categoría de Thomas otra vez⁸. Una herramienta te puede decir que la oración es directa. No te puede decir si lo directo fue la decisión correcta, y el campo no tiene esa certeza para dar. Las herramientas de reescritura comparten ese límite, porque la mayoría devuelve un texto nuevo sin decir cómo lo tomará el lector, que es lo que la revisión de reescritores de mensajes con IA encontró en los principales tipos de app.

Lo que una herramienta sí puede hacer es leer el borrador como alguien que no eres tú. Puede notar que una petición no tiene suavización, que un mensaje no tiene saludo, que una línea pone un plazo que no querías poner. Eso cubre la primera categoría, las frases convencionales, que según Thomas es “fairly easy to overcome”⁸. Para quien escribe en una segunda lengua eso abarca la mayoría de los arreglos fáciles, y es la parte en la que tu propio oído es peor.

¿Cómo puedes revisar tu inglés tú mismo antes de enviarlo?

Empieza por la forma de la petición. ¿Le da al lector una manera de decir que no? El hallazgo de 2011 fue que los correos pueden leerse como descorteses cuando “give the faculty no choice”¹. “Could you send it when you have a chance” sí le da esa manera. “Send it by Friday” no, y un “Please” al inicio tampoco es un arreglo confiable. Las peticiones que empezaban con “Please” promediaron -0.30 en la escala de cortesía de los evaluadores estadounidenses del estudio de Wikipedia².

Usa un suavizador que cambie cómo se lee la petición. En los experimentos de Hendriks, cambiar “can” por “could” no cambió nada, y “I was wondering if” fue el único modificador asociado con alguien que parecía más agradable, por un margen pequeño. Agregar “possibly” no hizo ninguna diferencia⁵.

Reconoce lo que pides. Una cláusula que muestre que sabes que estás pidiendo, “I know you’re busy”, hace el trabajo que los docentes del estudio de percepción sintieron que faltaba⁴.

Conserva el saludo y la despedida en un primer mensaje. Su ausencia fue una de las características que el estudio de 2011 encontró en los correos que se leían como groseros¹. Nadie los espera en un chat en curso, pero un primer correo a alguien de mayor rango se lee fijándose en ellos.

Cuida tus plazos. “As soon as possible” fue la frase que le dio su título al artículo¹. Si no hay prisa, dilo.

Luego léelo como si estuvieras molesto. La razón está en el artículo sobre por qué no puedes saber si tu propio texto suena grosero. En el cuarto experimento de Kruger y colegas, 54 estudiantes leyeron sus enunciados en voz alta, la mitad con el tono que querían y la mitad con el opuesto, y solo esa segunda mitad dejó de sobrestimar qué tan bien lo decodificaría un compañero¹². Fue un solo experimento, sobre sarcasmo, así que tómalo como una precaución.

Qué revisa Subtext en un borrador que estás por enviar

Subtext, la app que cofundé, nombra problemas como una redacción que presiona o exige demasiado, lo cual se traslapa con parte de la primera categoría de la división de Thomas, los deslices convencionales. No encontré nada que muestre que revise si faltan suavizadores o saludos. Funciona en 17+ idiomas. Leí los prompts del backend de la app para saber qué devuelve; el marcado en pantalla es como lo muestra la app, y lo que hace con tus datos es como lo dice su política de privacidad. Lo que la app devuelve para cada borrador se describe completo en qué hace la app Subtext.

Para un mensaje que estás por enviar, Subtext nombra hasta tres problemas en tu borrador, del más grave al menos grave, marca las palabras que fallan, lee la emoción principal y ofrece hasta tres versiones, cada una con una puntuación de “listo para enviar”, que se muestra como una insignia, sobre qué tan probable es que caiga como querías. Cada problema trae una explicación breve que cita tus propias palabras cuando señala una frase, y entre ellos están presionar, exigir demasiado, la condescendencia y un tono robótico. Cada versión arregla lo que se marcó y conserva tu significado y tu registro, y trae una oración propia que dice qué hace que caiga bien o qué podría malinterpretarse, sea alta o baja su puntuación. Subtext es de paga, con unos cuantos análisis gratis para empezar.

¿Subtext pregunta a quién le escribes?

Subtext puede preguntar por el lector. Los prompts le dicen que lea el mensaje “the way a native speaker of its language would hear it”. En los idiomas donde la cortesía es gramatical, entre ellos japonés, coreano, turco y alemán, pregunta por la relación, o escribe en el nivel más cortés cuando tiene que redactar sin una respuesta. El inglés no marca la cortesía en su gramática, así que esa regla no se aplica a los borradores en inglés. En cualquier idioma, cuando un borrador le planta cara a alguien (un rechazo, un límite, una confrontación) y nada dice para quién es, Subtext pregunta quién es el destinatario antes de redactar, mientras que los mensajes cotidianos reciben un borrador de inmediato. Cómo va a tomar tus palabras este lector, en esta relación, sigue dependiendo de ti, que es la segunda categoría de Thomas. Ningún estudio citado aquí probó a Subtext, ni a ninguna herramienta de arriba, con inglés escrito como segunda lengua, así que lo que describo es lo que dicen sus prompts que hace.

Qué hace Subtext con un mensaje recibido

Un mensaje que recibiste obtiene un resumen de una línea de lo que la otra persona quiere de ti y de dos a cinco puntos de acción, además de una respuesta si la pides, sin ninguna etiqueta sobre el tono de quien lo envió, así que la lectura de tono corre solo sobre tu propio borrador.

Conoce a tu lector solo hasta donde tú le cuentas, y no conoce las convenciones de tu campo ni si a tu jefe le gustan los mensajes cortos. Puede señalar una petición que presiona o exige, uno de los deslices convencionales, como en mensajes de trabajo firmes sin ser fríos. Úsalo como un segundo lector, y aun así vuelve a leer el mensaje como lo haría el destinatario.

Subtext manda el texto que envías a los proveedores que nombra su política de privacidad, así que sale de tu dispositivo. Nada de lo que envías se usa para entrenar un modelo de IA, y la política dice que ninguno de esos proveedores puede entrenar con ello tampoco²⁴. Una conversación se borra de los servidores de Subtext cinco días después de la última vez que la usaste, o 90 días si la fijas. Del lado de los proveedores, la política dice que Anthropic borra las entradas y salidas en un plazo de 30 días y puede conservar una solicitud marcada hasta por 2 años y las puntuaciones de seguridad relacionadas hasta por 7 años, que Deepgram (transcripción de voz), con la opción de exclusión de Subtext activada, conserva el audio solo mientras dura la transcripción, que OpenAI conserva las solicitudes de lectura en voz alta hasta por 30 días, y que Subtext no tiene un acuerdo de retención cero con ninguno de ellos²⁴. Una revisión de las políticas de trece asistentes de escritura, que también detalla la retención de los proveedores, encontró que varias herramientas de arriba entrenan con el texto pegado por defecto, entre ellas Grammarly y QuillBot en cuentas individuales y el nivel gratuito de DeepL Write. Prueba Subtext en tu navegadorDescarga la aplicaciónPrueba Subtext en tu navegador

Fuentes

Numeradas en el orden en que aparecen arriba. Todos los DOI se resolvieron contra Crossref y todas las páginas se abrieron el 4 y el 5 de octubre de 2026. La política de privacidad de Subtext se abrió de nuevo el 10 de octubre de 2026, y las entradas 12 y 13 se agregaron y se revisaron en esa fecha.

1. Economidou-Kogetsidis, M. (2011). “Please answer me as soon as possible”: Pragmatic failure in non-native speakers’ e-mail requests to faculty. Journal of Pragmatics, 43(13), 3193 a 3215.
2. Danescu-Niculescu-Mizil, C., Sudhof, M., Jurafsky, D., Leskovec, J., Potts, C. (2013). A computational approach to politeness with application to social factors. Proceedings of the 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. . Corpus de 10,957 peticiones calificadas por cinco anotadores de Estados Unidos cada una. Financiado por NSF, ARO, DARPA y otras becas y apoyo de empresas.
3. Biesenbach-Lucas, S. (2007). Students writing emails to faculty: An examination of e-politeness among native and non-native speakers of English. Language Learning & Technology, 11(2), 59 a 81. . 533 correos (382 de hablantes nativos, 151 de no nativos) enviados a un solo profesor a lo largo de seis semestres; no se declara financiamiento.
4. Economidou-Kogetsidis, M. (2016). Variation in evaluations of the (im)politeness of emails from L2 learners and perceptions of the personality of their senders. Journal of Pragmatics, 106, 1 a 19.
5. Hendriks, B. (2010). An experimental study of native speaker perceptions of non-native request modification in e-mails in English. Intercultural Pragmatics, 7(2), 221 a 255. . Dos experimentos en línea con 110 y 158 evaluadores nativos de inglés; no se declara financiamiento.
6. Hendriks, B., van Meurs, F., Kakisina, B. (2023). The effects of L1 and L2 writers’ varying politeness modification in English emails on L1 and L2 readers. Journal of Pragmatics, 204, 33 a 49. . 120 participantes neerlandeses y 131 británicos; no se declara financiamiento.
7. Vignovic, J. A., Thompson, L. F. (2010). Computer-mediated cross-cultural collaboration: Attributing communication errors to the person versus the situation. Journal of Applied Psychology, 95(2), 265 a 276. . El tamaño de la muestra no se indica en el resumen, la única parte que pude abrir.
8. Thomas, J. (1983). Cross-cultural pragmatic failure. Applied Linguistics, 4(2), 91 a 112.
9. Bardovi-Harlig, K., Dörnyei, Z. (1998). Do language learners recognize pragmatic violations? Pragmatic versus grammatical awareness in instructed L2 learning. TESOL Quarterly, 32(2), 233 a 262. . El hallazgo se cita tal como aparece en la página de su réplica, Niezgoda y Röver (2001), en Pragmatics in Language Teaching, Cambridge University Press: https://www.cambridge.org/core/books/pragmatics-in-language-teaching/pragmatic-and-grammatical-awareness-a-function-of-the-learning-environment/D2CE5D9EF68666879682B8BD3162C55D
10. Usó-Juan, E. (2022). Exploring the role of strategy instruction on learners’ ability to write authentic email requests to faculty. Language Teaching Research, 26(2), 213 a 237. . 110 correos antes y después de la instrucción; financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación de España, la Universitat Jaume I y la Generalitat Valenciana según Crossref; solo pude ver el resumen.
11. Qin, W., Jia, R., Ren, W. (2024). Pragmatic competence in an email writing task: Influences of situation, L1 background, and L2 proficiency. Written Communication, 41(4), 726 a 755. . 306 correos de 32 docentes de habla inglesa y 121 estudiantes; financiado por el Shanghai Institute of Educational Science (C2023155) según Crossref; solo pude ver el resumen.
12. Kruger, J., Epley, N., Parker, J., Ng, Z.-W. (2005). Egocentrism over e-mail: Can we communicate as well as we think? Journal of Personality and Social Psychology, 89(6), 925 a 936. . Cinco experimentos; el cuarto, sobre leer enunciados en voz alta, tuvo 54 estudiantes de la Universidad de Illinois; financiado por una beca del Board of Trustees de la Universidad de Illinois y la beca SES-0241544 de la NSF. DOI resuelto contra Crossref el 10 de octubre de 2026; resumen y cuarto experimento leídos en una copia de texto completo del artículo, porque la página de la editorial no cargó.
13. Pollmann, M. M. H., Roos, C. A. (2025). “I get u”. People correctly interpret the tone of text messages and emails. Computers in Human Behavior Reports, 18, 100689. . Estudio 1: mensajes de texto, 347 receptores y 171 remitentes. Estudio 2: correos de trabajo o de estudio, 361 receptores y 61 remitentes. Califica solo el tono positivo o negativo. Crossref no lista ningún financiador. DOI resuelto contra Crossref el 10 de octubre de 2026; resumen leído a través de OpenAlex, porque la página de la editorial no se abrió.
14. LanguageTool. Free AI Grammar Checker. . Revisado el 4 de octubre de 2026.
15. DeepL. DeepL Write: your AI-powered writing assistant speaks French and Spanish. https://www.deepl.com/blog/deepl-write-welcomes-french-spanish. Revisado el 4 de octubre de 2026.
16. Wordtune. Express yourself with confidence. . Revisado el 4 de octubre de 2026.
17. QuillBot. QuillBot’s Paraphraser: The Best AI Paraphrasing Tool. . Revisado el 4 de octubre de 2026.
18. Grammarly. Writing Tone Detector and Tone Suggestions. . Revisado el 4 de octubre de 2026.
19. Tonely AI Ltd. Tonely AI, App Store listing. . Revisado el 4 de octubre de 2026.
20. ConfiText. AI Texting Assistant. . Revisado el 4 de octubre de 2026.
21. QuillBot. How can I check and use Tone settings in Quillbot? . Última actualización el 10 de junio de 2026; revisado el 5 de octubre de 2026.
22. Srinivasan, A., Choi, E. (2022). TyDiP: A dataset for politeness classification in nine typologically diverse languages. Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2022.
23. Liang, W., Yuksekgonul, M., Mao, Y., Wu, E., Zou, J. (2023). GPT detectors are biased against non-native English writers. Patterns, 4(7), 100779. . 91 ensayos de TOEFL y 88 ensayos de octavo grado de Estados Unidos; financiado por NSF, NIH, la Silicon Valley Foundation y la Chan Zuckerberg Initiative.
24. Subtext, Términos, privacidad y tu cuenta. Política de privacidad actualizada por última vez el 26 de julio de 2026. Revisada el 10 de octubre de 2026.