Crear aplicaciones, generar contenido, resolver problemas, tareas que antes estaban reservadas para expertos ahora pueden manejarse con unas pocas preguntas bien formuladas. El cambio es significativo, y entender cómo llegamos a este punto implica explorar el desarrollo de la inteligencia artificial.
Este artículo sigue la progresión de la IA a través de etapas clave:
¿Qué es la IA y de dónde viene?
Una visión general de sus orígenes y desarrollo temprano.
El auge del Deep Learning
Cómo el aumento de la potencia de cómputo y los datos transformaron el aprendizaje automático.
El nacimiento de los modelos de lenguaje
La aparición de sistemas capaces de procesar y generar lenguaje humano.
¿Qué es realmente un LLM?
Un desglose de los grandes modelos de lenguaje y cómo funcionan.
¿Qué es la IA generativa?
Explorando la capacidad de la IA para crear contenido nuevo en texto, imagen y más allá.
Guías digitales: cómo los chatbots nos conducen por la IA
El papel de las interfaces conversacionales para hacer la IA accesible.
Cada sección contribuye a una imagen más clara de los sistemas que están dando forma al panorama tecnológico actual.
Los humanos siempre se han preguntado si podríamos construir máquinas que piensen. Cuando se crearon las primeras computadoras esto se aceleró y en 1950 Alan Turing se hizo la misma pregunta y la siguió con el famoso Test de Turing, un experimento mental en el que una máquina trata de engañar a un humano haciéndole creer que también es humano. Esta fue la chispa que encendió la llama de la IA. La definieron como realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, podían entender el lenguaje, reconocer imágenes, resolver problemas y tomar sus propias decisiones, convirtiéndose esencialmente en una persona virtual capaz de responder a todas tus preguntas y resolver todos tus problemas. Por eso fue importante el Test de Turing, donde básicamente ponías a una Inteligencia Artificial cara a cara con un humano que ahora tenía que determinar si estaba hablando con un humano o un robot. La IA esencialmente imita el pensamiento humano. Por eso John McCarthy le dio el nombre de Inteligencia Artificial. Pensaron que tomaría un verano alcanzar el nivel en el que aprobara estas pruebas y funcionara perfectamente por sí sola, pero en realidad el desarrollo de la IA aún continúa.
La IA temprana, en los años 60 y 70, era basada en reglas. Si querías que una computadora “pensara”, tenías que decirle exactamente cómo pensar. Eran sistemas expertos, donde cada regla tenía que ser programada por un humano. Esto funcionó hasta que dejó de hacerlo, no puedes enseñar a la IA a hacer cada decisión para cada escenario posible, es imposible, o al menos no lo sería, tuvieron que averiguar cómo las computadoras podían tomar nuevas decisiones por sí solas, decisiones que nadie les había planteado antes.
Entra el Aprendizaje Automático (Machine Learning). En los años 80 y 90, los investigadores se orientaron hacia una nueva idea, ¿y si pudiéramos enseñar a las computadoras a aprender de los datos en vez de solo reglas? Eso es aprendizaje automático, entrenar un algoritmo con muchos ejemplos, para que pueda identificar patrones y hacer predicciones, ¿qué significa eso? Imagina que antes enseñabas a la IA cómo seguir la gramática escribiendo cada regla gramatical, lo que el aprendizaje automático significó como concepto es que a la IA se le daban miles de artículos, libros y documentos para leer y descubrir cómo funciona el inglés por sí sola, autoaprendizaje.
El aprendizaje automático era genial, pero limitado. A menudo necesitaba que los humanos le dijeran en qué características fijarse. Entonces llegó el Deep Learning, impulsado por redes neuronales, una estructura vagamente inspirada en cómo funciona el cerebro humano, mirando grandes cantidades de datos, pero en etapas, lo que le ayudó a ver cada vez más patrones.
El verdadero avance ocurrió alrededor de 2012, cuando AlexNet, una red neuronal profunda, arrasó en una importante competición de reconocimiento de imágenes. De repente, el deep learning podía superar a los humanos reconociendo gatos en internet. No solo era mejor, era increíblemente bueno. El deep learning significaba que podías alimentar a un modelo con datos en bruto (texto, imágenes, sonido) y este descubría los patrones importantes por sí mismo. Ya no más llevarlo de la mano. Solo más datos, más capas, más cómputo. La IA empezó a aprender exponencialmente.
Una vez que el deep learning resolvió las imágenes, los investigadores se preguntaron: ¿puede también resolver el lenguaje? La respuesta, sí, pero no fácilmente. El lenguaje está lleno de matices. Pero con suficientes datos, y una arquitectura lo suficientemente ingeniosa, modelos de deep learning como las Redes Neuronales Recurrentes (RNN) que podían entender datos en secuencia, es decir, no solo miraban una palabra, sino cómo vienen esas palabras una tras otra y por qué lo hacen de esa manera, y más adelante los Transformers que no solo miraban esas palabras individualmente en la secuencia, sino que podían mirar el texto como un todo de una vez, también ayudaron a empezar a comprender y generar texto.
En 2017, Google presentó la arquitectura Transformer. Cambió las reglas del juego. Los Transformers podían procesar el lenguaje en paralelo, más rápido, y prestar atención a diferentes partes de una oración, imitando el enfoque humano. Esta arquitectura impulsa los Grandes Modelos de Lenguaje o LLMs, como GPT, Gemini, Mistral, de repente todos querían crear su propio LLM que fuera mejor que los demás.
Un Gran Modelo de Lenguaje (LLM) es un tipo de sistema de inteligencia artificial diseñado para generar y comprender el lenguaje humano. Se entrena con cantidades enormes de textos, como libros, sitios web, artículos y código y se construye utilizando deep learning. En lugar de entender las palabras como un humano, aprende los patrones en cómo escribimos y hablamos.
¿La tecnología detrás? Algo llamado arquitectura Transformer que le permite procesar y generar lenguaje a escala. De ahí viene la “GPT” en ChatGPT:
Dependiendo de la versión del LLM, la inteligencia, precisión y habilidades conversacionales del chatbot pueden variar drásticamente. Las versiones más nuevas entienden mejor el contexto, cometen menos errores y ofrecen respuestas más útiles.
Esta diferencia se reduce a los parámetros – los miles de millones de conexiones que determinan cómo el modelo procesa la información. Más parámetros generalmente significan mejor memoria y comprensión más profunda.
Seguro que has oído hablar de GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA. Así que ahora es importante entender una cosa clave: ninguno de estos modelos “entiende” lo que dice, simplemente son muy buenos prediciendo la siguiente palabra, según el contexto.
La IA generativa es un concepto que a menudo escucharás relacionado con las IAs. Es un término general para cualquier IA que crea cosas nuevas. Si puede escribir, dibujar, hablar o cantar sin copiar material existente, es generativa — genera cosas nuevas. Puede crear texto nuevo (piensa en ChatGPT), imágenes (como DALL·E o Midjourney), videos (como Sora), o código (como GitHub Copilot). Hay muchos tipos diferentes respaldados por muchos LLMs distintos.
Los chatbots son nuestra puerta de entrada amigable al conocimiento complejo de todo el mundo. En vez de necesitar conocimientos técnicos, simplemente iniciamos una conversación y exploramos la IA de manera natural. Traducen la tecnología intimidante a nuestro idioma.
Usos del chatbot:
Pero no olvidemos: no “entiende” como lo hacen los humanos. Imita la comprensión. Por ahora, está bien. Todavía no hemos llegado a la singularidad de la IA, pero definitivamente estamos en la autopista. ¿Y ChatGPT? Es solo la última señal de un viaje mucho más largo.
Ayudamos a empresas como la suya a desarrollar chatbots inteligentes, servidores MCP, herramientas de IA u otros tipos de automatización con IA para reemplazar a humanos en tareas repetitivas de su organización.
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