La tokenización se utiliza en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) en inteligencia artificial para dividir el texto en unidades más pequeñas y manejables, como palabras o subpalabras. Esto facilita el análisis y la comprensión del texto por parte de los modelos de IA. La tokenización también permite que los modelos de IA procesen y generen texto de manera más eficiente, ya que los tokens se pueden asignar a valores numéricos y se pueden organizar en secuencias o vectores.

Aquí tienes un ejemplo simple de tokenización de palabras en Python utilizando la biblioteca NLTK (Natural Language Toolkit):

```python
import nltk
nltk.download('punkt')

texto = "La tokenización es importante en el procesamiento del lenguaje natural."
tokens = nltk.word_tokenize(texto)

print(tokens)
```

Este código instala y utiliza el paquete 'punkt' de NLTK para tokenizar el texto en palabras. La salida sería una lista de palabras tokenizadas:

```
['La', 'tokenización', 'es', 'importante', 'en', 'el', 'procesamiento', 'del', 'lenguaje', 'natural', '.']
```

Ten en cuenta que este es solo un ejemplo básico de tokenización de palabras. Existen diferentes enfoques y bibliotecas para tokenizar texto en función de tus necesidades y del idioma que estés procesando.
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