¿Qué es la inteligencia artificial y cómo aprende?

Imagina a un niño pequeño aprendiendo a distinguir un perro de un gato. Al principio, puede confundirlos. Pero con el tiempo, y tras ver muchos ejemplos, empieza a notar diferencias: las orejas, el tamaño, el sonido que hacen… Cada vez que se equivoca, alguien le corrige: “No, eso es un gato”. Y así, poco a poco, mejora. La IA aprende de forma parecida. Le damos muchos ejemplos (fotos, textos, sonidos…) y le decimos cuál es cuál. A esto lo llamamos aprendizaje supervisado. Es como tener un profesor que le dice si ha acertado o no.

¿Qué significa ‘entrenar una IA’?

El entrenamiento de un modelo de IA se basa en facilitarle muchos ejemplos*. Si queremos que reconozca correos spam, le damos miles de correos ya clasificados como ‘spam’ o ‘no spam’. Si queremos que traduzca frases, le damos pares de frases en distintos idiomas.

Durante el entrenamiento, la IA busca patrones. No memoriza, sino que aprende reglas internas que le permiten generalizar, es decir, aplicar lo aprendido a nuevos casos que nunca ha visto.

Una receta con millones de ingredientes

Una forma muy útil de entender cómo se entrena una IA es imaginar que estamos ajustando una receta de cocina. Cada modelo de IA tiene una especie de ‘receta’ interna: una combinación de millones de ingredientes (lo que en IA se llaman parámetros). Estos determinan cómo el modelo interpreta los datos que recibe.

Cuando el modelo acierta —por ejemplo, predice correctamente que tras escribir “el cielo es de color…” la siguiente palabra es “azul”—, no se toca la receta. Pero si se equivoca —dice “verde” o “rojo”—, se ajustan las proporciones: un poco más de sal, un poco menos de azúcar… En términos técnicos, se modifican los pesos que determinan la importancia de cada palabra o dato que ha tenido en cuenta para dar esa respuesta.

Este proceso se repite millones de veces. Cada vez que el modelo intenta adivinar la siguiente palabra y falla, se ajustan ligeramente los parámetros. Así, poco a poco, va mejorando. Por eso, un modelo de IA es el resultado de millones de intentos fallidos, donde cada error ha servido para afinar la receta. Y, cuando la receta funciona bien, ya no se corrige más y se usa para hacer predicciones en el mundo real.

¿Qué hacen los modelos de lenguaje como los que usa ChatGPT?

Los grandes modelos de lenguaje (LLMs, por sus siglas en inglés) aprenden a predecir la siguiente palabra en una frase. Así de simple y así de potente. Por ejemplo, si escribimos “El cielo es de color…”, el modelo predice que la siguiente palabra más probable es “azul” ¿A que tú también habrías dicho azul? ¿Te has preguntado por qué? Pero también puede continuar textos, responder preguntas, resumir documentos o, incluso, escribir poesía, siempre en función de las palabras que has introducido en el prompt (el texto con el que se pide al modelo que haga algo) y las que él ya ha escrito previamente.

¿Cómo lo hace? Ha leído millones de textos y ha aprendido cómo se combinan las palabras. Ha intentado adivinar la siguiente palabra millones de veces y ha ido corrigiendo sus parámetros cuando se confundía. No entiende como un humano, pero reconoce patrones con una precisión asombrosa.

¿Qué tipos de modelo de IA existen?

Un modelo de IA es como un motor. Hay motores simples, como los de una bicicleta eléctrica, y otros complejos, como los de un coche de Fórmula 1. Lo mismo pasa con los modelos de IA. Hay que elegir el que se adapte a tu problema concreto.

• Un modelo tradicional puede hacer una tarea concreta: clasificar correos, detectar fraudes, recomendar productos.
• Un modelo generativo, como los que crean textos o imágenes, puede producir contenido nuevo a partir de lo que ha aprendido.
• Los agentes IA van un paso más allá: no solo responden, sino que actúan, toman decisiones y se coordinan con otros sistemas usando los modelos para resolver las tareas.

¿Cómo se construye un modelo de IA?

El proceso suele seguir estos pasos:

1. Recoger datos: textos, imágenes, clics, sensores…
2. Prepararlos: limpiarlos, etiquetarlos, proteger la privacidad.
3. Entrenar el modelo: encontrar patrones en los datos.
4. Probarlo: ver si acierta con nuevos casos.
5. Mejorarlo: corregir errores, ajustar parámetros, volver a entrenar.

Este ciclo se repite muchas veces. Cuanto más se entrena, en teoría, debería funcionar mejor. Pero también hay que evitar que se adapte tanto a predecir tus datos, que luego sea incapaz datos que nunca ha visto.

6.Integrarlo en una aplicación o sistema. Es decir, una app o una web, por ejemplo, que permitan «conectarse» con ese modelo para hacerle preguntas. Por ejemplo, chatgpt es una app con un chat. Podría ser que ese chat se conectase con otro usuario. Pero ese chat está conectado con un modelo de IA y así, las preguntas que haces en la app, se la envían a ese modelo y las respuestas, se las devuelven al usuario.

¿Qué opciones hay si quiero utilizar la IA?

Tienes varios caminos, según tus necesidades:

1. Consumir IA del mercado: usar herramientas ya existentes: asistentes, copilotos, plataformas de análisis… Es rápido y económico. Simplemente usas modelos ya entrenados previamente.
2. Entrenar tu propio modelo: si tienes datos específicos y un problema concreto, puedes entrenar un modelo adaptado a tu negocio. Requiere más recursos, pero puede dar resultados más ajustados.
3. Complementar un modelo de mercado con tus datos. Es decir, añadir una capa al modelo con tus datos. Por ejemplo, añadir tu normativa interna al modelo de ChatGPT para que pueda consultarlo directamente.

¿Y en la empresa?

La IA ya está ayudando a las empresas a:

Y muchas otras.

Pero no se trata solo de instalar tecnología. Se trata de descubrir juntos cómo cambiar. La IA cobra sentido cuando se pone al servicio de un propósito claro.

Conclusiones

• La inteligencia artificial no es magia. Es una herramienta. Y como toda herramienta, su valor depende de cómo la uses.
• Aprende como un niño, mejora con la práctica y puede ayudarte a transformar tu forma de trabajar, decidir y crear.

La pregunta no es si vas a usar IA. La pregunta es cómo vas a usarla para que esté de tu lado.

*Existen modelos de IA que no siguen este esquema de aprendizaje y que permiten aprender de forma no supervisada, pero no es el ámbito de esta píldora. En general, se han abordado temas más generales y muy genéricos con un fin pedagógico.