Descubre el proceso real detrás de los modelos, los prompts y su entrenamiento
1. ¿Qué hay detrás de una «IA inteligente»?
Cuando usas una IA como ChatGPT o Midjourney, parece casi magia. Pero lo que ocurre dentro es una combinación poderosa de matemáticas, datos y estructuras neuronales simuladas. En términos simples:
Una IA aprende como un cerebro humano, pero lo hace alimentándose de datos en lugar de experiencias físicas. ver mas
2. Fase 1: El entrenamiento (donde comienza todo)
La inteligencia artificial no «nace inteligente». Se entrena en grandes cantidades de texto, imágenes, audios o cualquier otro tipo de dato. Esto se llama aprendizaje automático (Machine Learning), y dentro de este, hay una técnica clave:
Aprendizaje supervisado y no supervisado:
- Supervisado: La IA aprende a partir de ejemplos etiquetados. Por ejemplo, se le muestra:
“Gato ” → Imagen de un gato.
“Perro ” → Imagen de un perro. - No supervisado: La IA detecta patrones sin que nadie le diga qué es qué. Aprende por agrupación o estructura interna.
¿Qué se entrena realmente?
Una IA tiene millones (a veces billones) de parámetros: son como perillas que ajustan su «forma de pensar».
Durante el entrenamiento, el modelo va ajustando esos parámetros para aprender relaciones como:
- Qué palabra suele seguir a otra
- Cómo se estructura una frase coherente
- Qué imagen se asocia con cierto concepto
Es como enseñarle el idioma del mundo.
3. Fase 2: Los prompts — ¿cómo interactuamos con la IA?
Los prompts (o entradas) son instrucciones o preguntas que escribes para obtener una respuesta. Ejemplos:
- “Explícame qué es el aprendizaje profundo”
- “Crea una historia sobre un robot que quiere ser humano”
Cuando tú escribes un prompt, la IA no busca la respuesta en una base de datos como Google, sino que la genera palabra por palabra, prediciendo lo más probable que viene a continuación según su entrenamiento.
Esto se llama modelado de lenguaje probabilístico.
4. ¿Cómo responde exactamente una IA?
El proceso es así:
- Recibe tu texto (prompt)
- Lo convierte en una secuencia de números (tokens)
- Evalúa esos tokens en su red neuronal
- Predice, uno a uno, los tokens que forman su respuesta
- Convierte esos tokens en palabras que tú ves en pantalla
Es como si una IA pensara en fragmentos de código, matemáticas y estadística… pero lo traduce a lenguaje humano.
5. ¿Qué es un modelo como ChatGPT o GPT-4?
Estos son modelos de lenguaje entrenados con billones de palabras, provenientes de libros, sitios web, artículos científicos, código, etc.
Su arquitectura más común es la de Transformers, una tecnología que revolucionó la IA por su capacidad de entender el contexto completo de una frase o texto, no solo palabra por palabra.
Transformer: El corazón de la IA moderna
Un Transformer trabaja con:
- Atención: Decide qué palabras del prompt son más importantes
- Capas profundas: Procesan la información en niveles jerárquicos
- Retroalimentación: Corrige errores durante el entrenamiento
6. Fine-tuning y Reinforcement Learning (Ajuste fino)
Después del entrenamiento general, muchos modelos pasan por un proceso de ajuste fino, donde:
- Se les entrena en tareas específicas (como escribir poesía o dar soporte técnico)
- Se optimizan para ser más útiles, seguros o alineados a ciertos valores
También se utiliza aprendizaje reforzado con retroalimentación humana (RLHF), donde personas evalúan las respuestas de la IA y ayudan a mejorar su comportamiento.
7. ¿Por qué es importante entender esto?
Conocer cómo funciona la IA te da ventaja competitiva. Ya no eres un simple usuario: eres un arquitecto de resultados. Al saber cómo escribir mejores prompts y comprender sus límites, puedes:
- Optimizar campañas de marketing
- Automatizar tareas
- Crear contenido original
- Analizar datos
- Innovar en productos digitales
- Es hora de subir a estan nave que te llevara a la cúspide de tu negocio, ver mas`.
