Hace un tiempo me hice una pregunta que parecía simple, pero cuya respuesta no fue nada fácil de encontrar: ¿cómo funcionan realmente las IA generativas y por qué pueden actuar como un experto en tantos temas? A pesar de la cantidad de artículos, videos y explicaciones técnicas disponibles, muchas eran confusas, llenas de jerga o demasiado superficiales.
En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en una herramienta cotidiana. Entre todas sus ramas, una en particular está revolucionando la forma en que interactuamos con la tecnología: la IA Generativa.
En este artículo te invito a recorrer conmigo una explicación clara, paso a paso y sin tecnicismos innecesarios, para que entiendas cómo funciona una IA generativa desde dentro y por qué es capaz de responder como si fuera un médico, un abogado o un escritor profesional.
¿Qué es IA Generativa?
La IA generativa es una forma de inteligencia artificial capaz de crear contenido nuevo a partir de patrones que ha aprendido. Este contenido puede ser texto, imágenes, música, código, video y mucho más. A diferencia de otras IAs que solo clasifican o analizan información, esta “genera” algo nuevo, simulando la creatividad humana. Un buen ejemplo es ChatGPT, que puede redactar respuestas, historias o explicaciones basándose en el conocimiento con el que fue entrenado.
Esta capacidad creativa no surge de la nada. Detrás de escena, hay estructuras matemáticas y modelos muy complejos, que vamos a ir desglosando paso a paso.
¿Por qué las herramientas de inteligencia artificial generativa pueden actuar como un experto?
Una de las preguntas más sorprendentes para quienes interactúan por primera vez con una IA generativa es: ¿cómo puede responder como si fuera médico, abogado o ingeniero? La explicación no es magia, sino el resultado de un proceso sofisticado de entrenamiento, ajuste y validación que permite que estos modelos no solo generen texto, sino que lo hagan con un nivel de precisión comparable al de un profesional humano en muchos contextos.
Para entender esto, vale la pena comenzar con algunos datos que demuestran de manera objetiva lo que ya han logrado:
Hechos comprobados
Aprobación de exámenes médicos: GPT-4 superó este examen por más de 20 puntos, destacándose además en exámenes especializados como radiología y oncología.
Resultados en exámenes de derecho: GPT-4 obtuvo cerca de 297/400 en el Uniform Bar Exam de EE. UU., situándose alrededor del percentil 90.
Rendimiento en otras pruebas estandarizadas: En el SAT (94 percentil) y el LSAT (88 percentil), GPT-4 también obtuvo puntuaciones destacadas.
Estos logros no están basados en invenciones: los resultados se han publicado en estudios revisados, artículos de medios oficiales como Reuters y TechTarget, y documentos académicos de institutos médicos y legales.
¿Cómo se produce este nivel de especialización?
De forma resumida, el proceso es:
Entrenamiento masivo con texto
Se alimenta al modelo con enormes colecciones de libros, artículos médicos, legislación, jurisprudencia y otros textos especializados.
Utiliza embeddings, atención, tokenización y arquitecturas avanzadas como Transformers para aprender patrones lingüísticos y conceptuales.
Afinación basada en retroalimentación humana
Se emplea RLFHF para guiar al modelo hacia respuestas de alta calidad, evaluadas por expertos o evaluadores entrenados.
Evaluaciones específicas
Se ponen a prueba versiones del modelo (GPT‑3.5, GPT‑4) con bancos de preguntas de exámenes oficiales, midiendo tanto múltiples‑choice como ensayo, y comparándolo con el desempeño humano.
Iteración y mejoras
Se corrigen errores, se ajustan parámetros y se refuerza el aprendizaje por refuerzo, mejorando tanto precisión como coherencia y estilo.
Más adelante, exploraremos con mayor detalle cada uno de estos pasos, mostrando cómo cada etapa contribuye a que la IA genere respuestas coherentes, fundamentadas y adaptadas a contextos profesionales cada vez más exigentes.
¿De dónde saca las respuestas la IA generativa?
Depende del modelo y de cómo esté configurado. En su versión más común, como ChatGPT sin acceso a Internet, la IA no busca respuestas en tiempo real ni navega en Google. Todo lo que responde proviene del aprendizaje realizado durante su entrenamiento: millones de textos, libros, artículos y conversaciones públicas que le enseñaron cómo funciona el lenguaje y qué tipo de información suele ser útil.
Sin embargo, algunas versiones avanzadas de IA sí pueden acceder a Internet para consultar fuentes actualizadas, especialmente si están diseñadas para tareas que requieren información reciente (noticias, precios, cambios legales, etc.). En esos casos, la IA combina su conocimiento entrenado con datos obtenidos en línea.
¿Cómo funcionan las herramientas de Inteligencia Artificial Generativas?
Redes Neuronales
La base de la IA generativa son las redes neuronales artificiales, inspiradas en el cerebro humano. Están formadas por capas de nodos llamados “neuronas”, que procesan información. Cada conexión entre neuronas tiene un peso, y esos pesos se ajustan durante el entrenamiento para mejorar el rendimiento del modelo.
Estas redes son las que permiten que la IA detecte patrones complejos y realice predicciones o genere contenido. Pero para funcionar correctamente, deben pasar por un proceso clave: el aprendizaje.
Aprendizaje automático (Machine Learning)
El Machine Learning es el conjunto de técnicas que permite a una IA “aprender” a partir de datos. En lugar de programarle todo lo que debe saber, le damos enormes volúmenes de datos para que descubra por sí misma cómo funcionan las cosas. Si queremos que escriba como un humano, por ejemplo, le damos millones de textos para que aprenda cómo se estructuran las frases, cómo se usan las palabras, qué estilos existen, etc.
A medida que aprende, va ajustando los pesos de su red neuronal para predecir mejor o generar resultados más coherentes.
¿Cómo se entrena una red neuronal?
Entrenar una red neuronal es como entrenar a una persona. Le das ejemplos (inputs), observas cómo responde (outputs), comparas esa respuesta con la que debería haber dado, y ajustas sus conexiones internas para que la próxima vez lo haga un poco mejor. Este proceso de prueba, error y ajuste se repite millones —o incluso billones— de veces, hasta que el modelo aprende a generar respuestas útiles, coherentes y acertadas.
Existen distintos tipos de entrenamiento que se aplican según el objetivo y la arquitectura del modelo. Los tres más importantes son:
Aprendizaje supervisado: Se le dan ejemplos con respuestas correctas. Si se equivoca, se ajusta. Es como estudiar con una guía de respuestas.
Aprendizaje no supervisado: no hay respuestas dadas. La IA explora los datos y busca patrones por sí sola, como si leyera muchos libros para encontrar relaciones.
Aprendizaje por refuerzo: Aprende por prueba y error. Cada decisión recibe una recompensa o penalización. Así mejora poco a poco, como lo haría un humano con la experiencia.
A lo largo del proceso, los modelos también se enfrentan a validaciones cruzadas y pruebas con datos que no han visto antes, para asegurarse de que no simplemente están memorizando, sino que realmente están generalizando lo aprendido.
Aquí entra uno de los conceptos fundamentales: la tokenización.
Tokenización
Antes de que la IA pueda entender o generar lenguaje, necesita transformar el texto en un formato que pueda procesar matemáticamente. Ese primer paso se llama tokenización, y aunque parece técnico, es fundamental para todo lo que ocurre después. Aquí te explico sus aspectos clave de forma sencilla:
Tokenización: Es el proceso mediante el cual la IA divide un texto en unidades mínimas llamadas tokens. Un token no siempre es una palabra completa; puede ser una sílaba o una parte de palabra.
Conversión a números: Cada token se transforma en un número. Así, la IA puede trabajar con secuencias numéricas en lugar de texto, lo que facilita su procesamiento.
La IA no entiende como un humano: Aunque reconoce los tokens, no sabe qué significan. No entiende qué es una reina o un coche, pero sí puede detectar patrones de uso.
Marcadores numéricos: La IA asigna “huellas” a cada token según el contexto. Si varios tokens aparecen en situaciones similares, asume que están relacionados.
Un “ADN digital” por token: Cada token puede tener más de 300 características numéricas que lo describen. Estos datos se usan para agrupar palabras similares.
Paso hacia el embedding: Toda esta representación numérica es la base para el siguiente proceso: convertir tokens en vectores mediante la técnica de embedding.
Embedding
Antes de que una IA pueda generar frases coherentes, necesita entender las relaciones entre las palabras. Para lograrlo, utiliza una técnica llamada embedding, que transforma cada token en una representación matemática rica en contexto. Aquí te explico de forma clara cómo funciona y por qué es tan importante:
¿Qué es el embedding?: es una técnica que convierte cada token en un vector (una lista de números) para que la IA pueda trabajar con ellos, ya que solo entiende datos numéricos, no palabras.
Un espacio con sentido: los vectores se ubican en un espacio multidimensional donde los tokens con usos similares están cerca entre sí. Así, “gato” y “felino” aparecen en zonas próximas, aunque no signifiquen exactamente lo mismo.
Aprendizaje por contexto: la IA no comprende el significado como un humano, pero al analizar millones de textos detecta que ciertas palabras aparecen en contextos parecidos, y las agrupa en consecuencia.
Vectores con cientos de dimensiones: cada palabra tiene una posición única en un espacio con más de 300 dimensiones, lo que permite identificar relaciones semánticas, estilo, tono y más.
Un mapa de significados: el embedding actúa como un mapa que guía al modelo para generar texto coherente, detectar sinónimos, evitar repeticiones y adaptarse al contexto.
Claves para generar respuestas: al recibir una pregunta, la IA convierte tus palabras en vectores, los compara con lo que ha aprendido y predice el siguiente token con base en esa información matemática.
Este proceso depende también de otra técnica que refina la estructura lingüística: la lematización.
Lematización
La lematización consiste en reducir las palabras a su forma base o lema, es decir, la versión más simple y neutral de una palabra, tal como la encontrarías en un diccionario. El objetivo es agrupar todas las variaciones gramaticales de una misma palabra bajo una sola forma, lo que permite que la IA entienda mejor el significado general del texto.
Tomemos como ejemplo la frase:
“Si quieres ir rápido, ve solo; si quieres llegar lejos, ve acompañado.”
Paso a paso, el proceso de lematización sería el siguiente:
Palabras clave a analizar:
“quieres”, “ir”, “ve”, “llegar”, “acompañado”
Transformación mediante lematización:
“quieres” → querer
“ir” → ir (ya está en su forma base)
“ve” → ir (forma imperativa de “ir”)
“llegar” → llegar (ya está en forma base)
“acompañado” → acompañar
Resultado lematizado (en formato funcional, no gramaticalmente correcto):
“Si querer ir rápido, ir solo; si querer llegar lejos, ir acompañar.”
Aunque la frase pierde su fluidez natural, este resultado es útil para la IA porque permite identificar que las estructuras se repiten y que las intenciones detrás de las palabras son similares. Puede detectar, por ejemplo, que ambas partes de la frase expresan deseos (querer), acciones de desplazamiento (ir, llegar) y formas de hacerlo (solo, acompañado).
Después de predecir qué tokens deben seguir, la IA los convierte nuevamente en palabras legibles. El proceso se repite token a token, construyendo frases coherentes. Aquí interviene una técnica llamada sampling, que da un toque creativo al resultado.
Sampling
Sampling (o muestreo) es el mecanismo que permite a la IA tomar decisiones más flexibles al generar texto. En lugar de elegir siempre el token más probable —lo que haría que las respuestas fueran predecibles y repetitivas— el modelo selecciona aleatoriamente entre las opciones más probables, según un rango de probabilidades.
Imaginemos que, al predecir la siguiente palabra, el modelo calcula que:
“ir” tiene un 40% de probabilidad,
“caminar” un 35%,
“correr” un 20%,
y otras palabras el resto.
En lugar de elegir siempre “ir”, sampling le permite seleccionar “caminar” o incluso “correr” ocasionalmente, lo que introduce variedad y creatividad en el texto generado. Esta técnica es lo que hace que la IA pueda responder de forma distinta a la misma pregunta en diferentes ocasiones, aunque siempre manteniendo coherencia con el contexto.
El sampling se puede ajustar con un parámetro llamado temperatura, que define cuánta “creatividad” o aleatoriedad se permite.
Con una temperatura baja (cercana a 0), la IA tiende a elegir siempre la opción más segura y predecible.
Con una temperatura alta (cercana a 1 o más), el modelo explora más opciones, lo que puede llevar a respuestas más originales… o más caóticas.
Gracias al sampling, la IA no se comporta como una grabadora que repite frases fijas, sino como un sistema generativo capaz de construir expresiones nuevas, variadas y adaptadas al contexto, lo que contribuye a que sus respuestas se sientan más humanas y espontáneas.
Este flujo de generación está compuesto por varias fases dentro de la red neuronal, que trabajan en conjunto.
Fases de las redes neuronales
En términos simples, una red neuronal pasa por tres fases principales:
Input (entrada): Recibe los datos (tokens).
Procesamiento: Los transforma con base en pesos, capas y activaciones.
Output (salida): Genera una predicción (el siguiente token).
Pero cuando los textos son largos o secuenciales, las redes enfrentan un reto: la memoria.
Cómo aprendió la IA a recordar: de la memoria corta a la memoria útil
Uno de los grandes desafíos para las primeras redes neuronales era trabajar con secuencias largas de información, como ocurre en el lenguaje natural. A medida que se procesaban más palabras o frases, el modelo comenzaba a “olvidar” lo que había visto al principio, lo que dificultaba mantener la coherencia en textos extensos o responder con precisión a preguntas complejas que dependían de información anterior.
Este problema de “memoria” hacía que las respuestas generadas fueran cortas, repetitivas o desconectadas del contexto. Las redes tradicionales no podían retener información útil durante muchas etapas del procesamiento: era como si, al llegar al final de una oración, ya no recordaran cómo empezó.
Long Short-Term Memory (LSTM)
Para resolver este obstáculo, surgió una arquitectura llamada Long Short-Term Memory (LSTM), un tipo de red neuronal recurrente diseñada para mejorar el manejo de la información a lo largo del tiempo. Las LSTM incorporan un sistema de memoria selectiva, que permite a la red decidir activamente qué información conservar y cuál olvidar en cada paso del análisis.
Piensa en las LSTM como una libreta de notas: mientras procesa un texto, la red puede anotar ideas clave y volver a consultarlas más adelante. Gracias a esta capacidad, los modelos basados en LSTM pudieron generar textos más coherentes, responder con mayor precisión en contextos largos y mejorar la calidad del contenido secuencial, como historias, explicaciones o instrucciones paso a paso.
Este avance marcó un gran salto en el procesamiento del lenguaje, ya que las LSTM introdujeron una verdadera noción de “memoria funcional” en los modelos de IA. Aunque hoy han sido superadas por arquitecturas más potentes (como los Transformers), las LSTM jugaron un papel clave en la evolución de los modelos generativos, permitiendo por primera vez que una IA tuviera algo parecido a una memoria útil durante la generación de texto.
Pero la verdadera revolución llegó con otra arquitectura: los Transformers.
Transformers: cómo la IA aprendió a prestar atención
Uno de los avances más importantes en la historia de la inteligencia artificial generativa fue la aparición de los Transformers, una arquitectura revolucionaria que permitió superar muchas de las limitaciones de las redes neuronales tradicionales, especialmente en el manejo de lenguaje natural.
La innovación central de los Transformers es el mecanismo de atención (attention), una técnica que permite a la IA enfocarse en las partes más relevantes del texto, sin importar si están cerca o lejos en la secuencia. Esto cambió radicalmente la forma en que los modelos leen, entienden y generan lenguaje.
Para entenderlo con una analogía: imagina que estás leyendo un párrafo largo y quieres entender la última frase. Seguramente tendrás que recordar algo que se dijo al principio. Las arquitecturas anteriores leían palabra por palabra, en orden, y tenían dificultades para retener esa información distante. En cambio, con la atención, el modelo puede “mirar hacia atrás.
Una ventaja adicional es que permite paralelizar el entrenamiento.
A diferencia de las LSTM, que procesan token por token en orden, los transformers pueden trabajar en paralelo, procesando múltiples partes del texto al mismo tiempo. Esto acelera el entrenamiento y permite construir modelos gigantescos como GPT-4.
Finalmente, para que el modelo no solo aprenda de datos, sino también de personas, se utiliza una técnica poderosa: el aprendizaje reforzado con retroalimentación humana.
RLFHF (Aprendizaje Reforzado de Feedback Humano)
RLFHF, siglas en inglés de Reinforcement Learning from Human Feedback, es una técnica clave en el desarrollo de modelos de IA generativa más precisos, útiles y alineados con las expectativas humanas. En español, se conoce como aprendizaje reforzado de retroalimentación humana, y su propósito es mejorar la calidad de las respuestas generadas por la IA mediante la intervención directa de personas.
El proceso funciona así:
Generación de respuestas múltiples: tras su entrenamiento inicial con grandes volúmenes de texto, al modelo se le plantea una pregunta y se le solicita generar varias respuestas posibles (por ejemplo, cuatro versiones diferentes).
Evaluación humana: personas expertas revisan esas respuestas y las ordenan de mejor a peor según criterios como claridad, relevancia, precisión y estilo.
Señal de preferencia: esta clasificación proporciona al modelo una señal clara sobre cuáles respuestas son preferibles desde una perspectiva humana.
Reajuste del modelo: utilizando técnicas de aprendizaje por refuerzo, el modelo es reajustado para aprender a favorecer las respuestas mejor valoradas.
Entrenamiento con juicio humano: este proceso complementa el entrenamiento con datos masivos al incorporar el criterio humano, lo que ayuda a corregir sesgos, reducir errores frecuentes y generar contenido más útil y coherente.
Este enfoque demuestra que la calidad de un modelo de IA generativa no depende solo de su tamaño o de la cantidad de datos que consume, sino también del modo en que se le entrena y ajusta. El RLFHF es uno de los pasos que marca la diferencia entre una IA que simplemente genera texto y otra que entiende mejor cómo comunicarse de forma efectiva.
Infografía que muestra cómo funcionan las herramientas de IA Generativas
Reflexión final
Después de recorrer los conceptos clave —como redes neuronales, tokenización, embedding, aprendizaje automático y ajustes con retroalimentación humana— queda claro que las IA generativas no funcionan por arte de magia, sino gracias a una combinación de matemáticas avanzadas, modelos de lenguaje, millones de ejemplos y ajustes guiados por personas reales.
Todo ese proceso da como resultado herramientas que pueden generar respuestas con un nivel sorprendente de coherencia, utilidad y especialización, al punto de parecer expertas en múltiples áreas. Ya no estamos hablando de una tecnología del futuro, sino de una herramienta indispensable en el presente, que está transformando la forma en que investigamos, escribimos, programamos y trabajamos.
¿Y tú? ¿Ya estás utilizando IA generativa en tu día a día?
Te leo en los comentarios.
