La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa tecnológica para convertirse en una herramienta cotidiana, capaz de asistir a las personas en tareas intelectuales, creativas y operativas. (publicada 17/08/2026)
1 Introducción
En 2018 publiqué en mi blog una nota sobre Inteligencia Artificial con definiciones y conceptos adecuados a la época. Sin embargo, la IA evoluciona “con prisa y sin pausa”.
Desde entonces, el campo ha experimentado una evolución vertiginosa, con avances que redefinieron las expectativas y la comprensión de lo que los modelos de IA pueden lograr.
El texto original mencionaba dos pruebas clave para evaluar la inteligencia artificial: el Test de Turing (1950) y el Test de Lovelace 2.0. En aquel momento concluía que ninguna máquina había logrado superarlos. Hoy, esos test han quedado obsoletos y se requieren nuevos métodos de evaluación.
Aun así, las conclusiones de 2018 siguen vigentes:
- Los sistemas de IA pueden procesar información de manera eficiente, pero carecen de creatividad genuina (si pueden simular creatividad) y de las capacidades cognitivas humanas (si incorporan mecanismos de razonamiento estructurado).
- La creatividad es una característica fundamental y exclusiva de la inteligencia humana, ilimitada en su imaginación, a diferencia de las máquinas que solo alcanzan su límite teórico de rendimiento o los modelos de IA actuales que son estáticos tras su entrenamiento
Hoy es necesario expandir esa reflexión: la IA ya no es solo una máquina en una fábrica que reemplaza al obrero, sino un “copiloto intelectual” que potencia al profesional creativo y productivo. Esto hace que el valor de la imaginación y la innovación humana sea todavía más potente y necesario.
Los modelos actuales pueden realizar razonamientos complejos, resolver problemas matemáticos, analizar documentos extensos y combinar información de múltiples fuentes. Sin embargo, siguen siendo susceptibles de cometer errores y generar información incorrecta.
En este contexto, resulta esencial entender su funcionamiento. Esta nota aborda el tema de manera sencilla y accesible, sin profundizar en los procesos técnicos más complejos, con el objetivo de que cualquier lector pueda comprender.
2 Modelos de IA
Los procesos de pensamiento consciente y las sensaciones humanas (dolor, ira, alegría, tristeza, amor, etc.) solo se manifiestan en organismos biológicos. Ningún medio físico, como el silicio de las CPU, puede reproducirlos. Por lo tanto, no es posible establecer un modelo completo de mente humana en un artefacto no biológico.
Los actuales modelos de inteligencia artificial poseen capacidades con un alto grado de sofisticación y pueden simular comportamientos inteligentes. Sin embargo, una vez finalizado su entrenamiento, no pueden aprender nada nuevo por sí solos. Son sistemas estáticos, carentes del dinamismo y la plasticidad de la mente humana.
Estos modelos generan respuestas probabilistas basadas en estadística. Siempre producen una continuidad en la interacción porque su objetivo es construir una frase que suene probable, no verificar si es verdadera.
En ocasiones pueden alucinar, es decir, generar contenido falso o sin sentido. Esto ocurre porque sus datos pueden estar desactualizados, ser insuficientes o porque el prompt de entrada es ambiguo o incompleto.
3 ¿Cómo funcionan?
Los modelos de IA desarrollan sus procesos sobre software que se ejecuta en hardware de computadoras CPU, el cual en su nivel más básico trabaja con bits: ceros y unos representados por señales eléctricas.
Las CPU son capaces de almacenar, trasladar, borrar y realizar las cuatro operaciones matemáticas básicas. En consecuencia, en su nivel fundamental, los procesos de la inteligencia artificial son operaciones matemáticas.
Los modelos no entienden letras o palabras, entienden números que representan esas partes de texto. En consecuencia, para ser procesado, el prompt o entrada de texto debe ser transformado en tokens
4 ¿Qué es un Prompt ?
Un prompt es un texto (puede ser una frase, párrafo o conjunto de indicaciones) en forma de pregunta o instrucción que como entrada guía al modelo de IA activando el proceso de generación de contenido como salida.
El prompt cuanto más claro y completo sea, mejores serán los resultados.Para que el modelo produzca resultados útiles y coherentes, el prompt debería incluir:
- Contexto: definir rol o personalidad del que pregunta y de la IA
- Objetivo: el resultado que debe lograr el prompt, que necesito que IA resuelva
- Tareas: detallar las acciones que tiene que realizar la IA para alcanzar el objetivo
- Instrucciones: pautas concretas para resolver las tareas
- Alcance: delimitar la respuesta
- Entregable:tipo de documento que debe entregar (editable o pdf).
- Sugerencias: Pedir sugerencias adicionales.
- Estilo: Si es necesario agregar estilo y tono del reporte (formal, informal, técnico,) y publico objetivo
5 ¿Qué es un token?
Un token es una unidad básica de texto, que puede ser:
- Una palabra completa → casa
- Un fragmento de palabra → cari-, -ño
- Un signo de puntuación → . , ? , ,
- Un espacio en blanco
Una vez que el texto se convierte en tokens, cada token se transforma en un vector: una lista de números que lo describe. Estos vectores pueden tener 768, 1024 o incluso más de 4096 dimensiones, dependiendo del modelo.
Ejemplo Frase:
“Hola, ¿cómo estás?” Tokens: [15496, 11, 2439, 3856, 30] Vectores (representación interna):
- 15496 → [0.12, -0.83, 0.01, …, 0.77] ← token: “Hola”
- 11 → [-0.05, 0.93, -0.12, …, 0.03] ← token: “,”
- 2439 → [0.67, 0.11, -0.44, …, 0.21] ← token: “¿cómo”
- …
6 Vectores y significado
Los tokens se representan como vectores en un espacio multidimensional. Cada vector codifica aspectos como significado, relaciones, estilo, posición y contexto.
El significado no está en un único vector fijo por palabra, sino que depende del contexto: una misma palabra puede tener diferentes representaciones según cómo se use.
7 Embeddings dinámicos y procesamiento
El sistema almacena las frases como cadenas numéricas mediante embeddings dinámicos en arquitecturas de red neuronal Transformer.
La red neuronal procesa esos vectores, interpreta la información y finalmente transforma los vectores en tokens de salida, generando el texto de respuesta del modelo.
8 Red neuronal
La red neuronal no es una parte del proceso; es el motor que ejecuta todo el proceso. Es, en esencia, el «cerebro» operativo
Las redes neuronales en inteligencia artificial funcionan imitando el modo en que el cerebro humano procesa la información. Están compuestas por capas de nodos, o «neuronas», que se conectan entre sí.
Cada conexión tiene un peso que se ajusta durante el proceso de entrenamiento. Cuando se presenta un conjunto de datos a la red, las neuronas procesan la información y transmiten señales a través de las capas, permitiendo que la red aprenda patrones y realice predicciones.
9 Modelos lingüísticos extensos (large language models o LLMs)
Los modelos lingüísticos extensos (en inglés, large language models o LLMs) son sistemas de inteligencia artificial entrenados para comprender, generar y manipular lenguaje humano.
Ejemplos:
- Comerciales: GPT-4o, GPT-4.5, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro, Llama 3.3
- Open Source: Llama 3, Mistral 7B / Mixtral, Qwen 2.5
Se basan en redes neuronales profundas, especialmente del tipo transformer, y han sido entrenados con grandes volúmenes de texto (libros, artículos, sitios web, etc.).
Los LLM son modelos entrenados para predecir probabilísticamente el siguiente token más probable que, basándose en los patrones aprendidos durante su entrenamiento con grandes volúmenes de datos, les permite generar texto coherente para dar respuesta a una entrada o prompt.
Una vez finalizado su entrenamiento, los LLM no modifican sus parámetros ni adquieren conocimiento nuevo por sí mismos. Su conocimiento queda congelado. Para incorporar nueva información es necesario actualizarlos mediante un nuevo entrenamiento, un ajuste fino (fine-tuning) o conectarlos a fuentes externas mediante técnicas como RAG.
El modelo trabaja con lo que ya sabe. No aprende de forma autónoma y continua en producción.
10 Modelos de razonamiento de gran tamaño (Large Reasoning Models – LRM)
Los modelos de razonamiento de gran tamaño (Large Reasoning Models – LRM) son una evolución de los modelos lingüísticos extensos (LLM).
Mientras los LLM se enfocan en producir texto fluido, los LRM están diseñados para razonar de manera estructurada y precisa. No solo para procesar lenguaje, sino para realizar razonamientos complejos: resolver problemas lógicos y matemáticos, planificar en varios pasos y tomar decisiones más coherentes.
Ejemplos:
- OpenAI: o1, o3, o3-mini, o4-mini
- Google: Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash Thinking
- Anthropic: Claude 4 Sonnet con Thinking, Claude 3.7 Sonnet
- Open Source: DeepSeek-R1, Alibaba QwQ-32B, DeepSeek-V3
Los LRM incorporan técnicas como la cadena de pensamiento (explicar paso a paso cómo llegan a una respuesta), memoria de trabajo para mantener información relevante, y auto-verificación para comprobar la consistencia de sus resultados. Además, pueden conectarse con herramientas externas como calculadoras, buscadores o bases de datos.
Su importancia radica en que permiten que la IA aplique lógica y razonamiento en ámbitos complejos como la ciencia, el derecho, la medicina o la planificación estratégica.
11 Inteligencia Artificial Generativa (Generative AI Model)
Un modelo de Inteligencia Artificial Generativa (Generative AI Model) es un sistema entrenado para crear contenido nuevo —texto, imágenes, audio, video o código— a partir de patrones aprendidos durante su entrenamiento con grandes volúmenes de datos.
Durante el entrenamiento, el modelo analiza millones de ejemplos y aprende estructuras, estilos y relaciones presentes en los datos.
A diferencia de los modelos tradicionales, que solo clasifican o predicen, los modelos generativos producen resultados originales que no estaban explícitamente en el conjunto de entrenamiento.
Su funcionamiento se basa en calcular cuál es la salida más probable, pero además puede trabajar con distintos tipos de datos (texto + imágenes, texto + audio, etc.), recombinando patrones aprendidos para producir algo nuevo que “suena” o “se ve” coherente.
En resumen, un modelo de IA generativa funciona como un motor creativo estadístico, capaz de producir contenido original a partir de lo que aprendió, aunque sin conciencia ni comprensión real.
12 CONCLUSIÓN
La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa tecnológica para convertirse en una herramienta cotidiana, capaz de asistir a las personas en tareas intelectuales, creativas y operativas.
Aunque los avances recientes son extraordinarios, los sistemas actuales no poseen conciencia, comprensión subjetiva ni voluntad propia. Por eso se afirma que los modelos de IA no comprenden ni razonan, aunque sus respuestas puedan parecerlo por lo sofisticado de su construcción.
En realidad, lo que hacen es detectar patrones estadísticos entre palabras y contextos, sin entender los conceptos que representan. No razonan ni abstraen como una mente humana: cuando responden, lo hacen por probabilidad de uso, no por reflexión lógica o experiencia personal.
Su verdadero valor reside en ampliar las capacidades humanas, no en sustituirlas. El gran desafío para los próximos años será desarrollar una inteligencia artificial cada vez más útil, segura, transparente y alineada con los valores y necesidades de la sociedad.
