Hace unos años, hablar con una máquina y pedirle que escribiera un correo, diseñara una imagen o resumiera un informe sonaba a escena eliminada de una película de ciencia ficción. Hoy puedes hacerlo mientras esperas a que se caliente el café. La inteligencia artificial generativa se ha colado en nuestra vida cotidiana a una velocidad considerable y, curiosamente, mucha gente la utiliza todos los días sin tener demasiado claro qué ocurre detrás de la pantalla.
En ForoPrompt hablamos precisamente de cómo utilizar estas herramientas de una forma práctica. Pero antes de aprender prompts, automatizaciones y técnicas avanzadas, merece la pena entender qué es la inteligencia artificial generativa, cómo funciona y por qué ChatGPT puede redactar un artículo mientras otras aplicaciones generan una fotografía de un astronauta paseando un chihuahua por Benidorm.
La respuesta corta es que estos sistemas han aprendido patrones a partir de enormes cantidades de información y utilizan ese aprendizaje para producir contenido nuevo. La explicación completa es bastante más interesante. Y tranquilo: podemos entenderla sin convertir esto en una clase de álgebra lineal.
Qué es la inteligencia artificial generativa
La inteligencia artificial generativa o IA generativa es un tipo de inteligencia artificial capaz de producir contenido nuevo a partir de las instrucciones o datos que recibe. Ese contenido puede ser texto, imágenes, audio, vídeo, código informático u otros tipos de información.
Herramientas como ChatGPT, Gemini o Claude permiten generar y transformar texto, mientras que otros modelos están especializados en imágenes, música, voz o vídeo. También existen sistemas multimodales capaces de trabajar con varios tipos de contenido simultáneamente, por ejemplo interpretando una imagen y respondiendo preguntas sobre ella.
La palabra importante es precisamente generativa. Durante muchos años hemos utilizado sistemas de inteligencia artificial principalmente para clasificar, detectar, recomendar o predecir. Un filtro de spam puede decidir si un correo parece sospechoso y un sistema de recomendaciones puede calcular qué película probablemente te interese.
La IA generativa, en cambio, produce una salida nueva a partir de los patrones aprendidos durante su entrenamiento y del contexto que recibe.
¿La inteligencia artificial generativa crea realmente?
Aquí aparece una pregunta bastante interesante. Cuando ChatGPT escribe un relato o un generador de imágenes produce una ilustración, ¿está creando de la misma forma que una persona?
No exactamente.
Un modelo generativo trabaja mediante relaciones estadísticas y representaciones aprendidas durante su entrenamiento. En un modelo de lenguaje, por ejemplo, el sistema calcula qué elementos tienen más sentido a continuación teniendo en cuenta el texto anterior y los patrones que ha aprendido.
Esto no significa simplemente que tenga una gigantesca biblioteca de frases y vaya buscando cuál copiar. El modelo genera nuevas combinaciones a partir de lo aprendido, aunque el funcionamiento concreto depende de la arquitectura y del sistema utilizado.
Podríamos compararlo, con muchas precauciones, con alguien que hubiera estudiado cantidades descomunales de textos y hubiera aprendido cómo suelen relacionarse las palabras, conceptos y estructuras. La comparación termina pronto, porque un modelo matemático no aprende ni comprende exactamente como una persona.
Cómo funciona la inteligencia artificial generativa
Para entender qué es la inteligencia artificial generativa conviene separar su funcionamiento en varias etapas.
No todas las herramientas funcionan exactamente igual, pero podemos utilizar los grandes modelos de lenguaje como ejemplo porque son los que encontramos detrás de muchos asistentes actuales.
El entrenamiento comienza con enormes cantidades de datos
Antes de poder responderte, un modelo necesita ser entrenado. Durante este proceso analiza grandes conjuntos de datos para aprender regularidades, relaciones y estructuras.
En un modelo de lenguaje, esos datos contienen texto. El sistema aprende relaciones entre palabras y fragmentos, estructuras gramaticales, patrones de escritura y asociaciones entre conceptos.
No imagines a ChatGPT sentado delante de Wikipedia tomando apuntes con un subrayador fluorescente. El entrenamiento consiste en ajustar una enorme cantidad de parámetros matemáticos para que el modelo mejore sus predicciones.
El texto se divide en tokens
Cuando escribes una petición, el modelo no procesa necesariamente cada palabra como una unidad independiente. El texto se transforma en pequeñas unidades llamadas tokens, que pueden corresponder a palabras completas, partes de palabras, signos u otras unidades según el sistema.
Tu frase:
Explícame cómo funciona la inteligencia artificial.
Se convierte internamente en una secuencia de representaciones numéricas que el modelo puede procesar.
Esta transformación permite trabajar matemáticamente con el lenguaje. Sí, detrás de ese simpático chatbot que te ayuda a redactar una felicitación de cumpleaños hay una cantidad indecente de matemáticas.
Qué hace un modelo de lenguaje con tu prompt
Cuando escribes un mensaje en una herramienta como ChatGPT, estás proporcionando un prompt, es decir, información e instrucciones que condicionan la respuesta.
Si quieres profundizar en este concepto, en ForoPrompt tienes nuestra guía sobre qué es un prompt de inteligencia artificial, donde explicamos cómo estructurarlo y qué elementos pueden mejorar los resultados.
El modelo utiliza tu mensaje, el contexto disponible y las instrucciones que correspondan al sistema para calcular una respuesta. En términos simplificados, un modelo de lenguaje va estimando qué token debería aparecer a continuación y repite el proceso sucesivamente.
Por ejemplo, ante:
La capital de Francia es…
La continuación «París» tendrá una probabilidad muy elevada debido a los patrones aprendidos durante el entrenamiento.
Pero la cosa se vuelve bastante más interesante cuando escribes:
Crea una historia sobre un pulpo que abandona el océano para montar una gestoría en Cuenca.
El modelo sigue utilizando predicción, pero la combinación de instrucciones y patrones permite construir algo que probablemente no aparecía de esa manera exacta en los datos de entrenamiento.
Y alguien tendrá que llevar las cuentas de los cefalópodos conquenses.
Qué son los modelos de lenguaje o LLM
Cuando hablamos de ChatGPT, Claude, Gemini y sistemas similares aparece constantemente otro término: LLM, siglas de Large Language Model o gran modelo de lenguaje.
Un LLM es un modelo entrenado para trabajar con lenguaje a gran escala. Puede realizar tareas como redactar, resumir, traducir, clasificar, extraer información, responder preguntas o transformar textos.
Los modelos actuales pueden realizar muchas tareas sin haber sido programados específicamente para cada una de ellas. Las instrucciones proporcionadas mediante prompts permiten orientar el comportamiento hacia una tarea concreta.
Por eso aprender a comunicarnos con ellos tiene tanta importancia. Si todavía estás empezando, nuestra guía sobre cómo escribir un buen prompt paso a paso explica cómo combinar objetivo, contexto, instrucciones y formato para reducir las respuestas genéricas.
Qué es un Transformer y por qué aparece siempre que hablamos de IA generativa
Buena parte del desarrollo reciente de los modelos de lenguaje está relacionado con una arquitectura denominada Transformer, presentada en 2017 en el trabajo Attention Is All You Need.
Una de sus características fundamentales es el mecanismo de atención, que permite al modelo ponderar relaciones entre diferentes elementos de una secuencia.
Esto ayuda a manejar el contexto y determinar qué partes resultan relevantes al procesar el lenguaje.
Supongamos que escribimos:
Marta dejó el portátil encima de la mesa porque estaba trabajando.
Para interpretar correctamente una frase, el sistema necesita manejar relaciones entre distintas partes del texto. Los mecanismos de atención contribuyen a procesar este tipo de dependencias.
La arquitectura es bastante más compleja que esta explicación, naturalmente. Pero para utilizar IA generativa no necesitas construir un Transformer desde cero, igual que no necesitas saber fabricar un motor para conducir hasta el supermercado.
Por qué la IA puede responder de maneras diferentes
Quizá hayas hecho exactamente la misma pregunta dos veces y hayas obtenido respuestas distintas. Los modelos generativos pueden incorporar variabilidad durante la generación, dependiendo de su configuración.
En lugar de seleccionar siempre automáticamente la continuación con mayor probabilidad, el sistema puede elegir entre diferentes opciones plausibles siguiendo determinados parámetros. Esto permite producir respuestas variadas y menos rígidas.
Por eso una herramienta generativa no funciona exactamente como una calculadora tradicional. Si escribes 2 + 2 esperas siempre 4. Si pides «escribe un titular para este artículo», pueden existir decenas de respuestas razonables.
Esta característica resulta fantástica para generar alternativas creativas y bastante menos fantástica cuando esperabas que una información factual fuese idéntica y correcta en todas las respuestas.
Qué puede generar actualmente una IA
La IA generativa ha dejado de estar limitada al texto. Existen modelos especializados y sistemas multimodales capaces de trabajar con diferentes formatos.
Generación de texto
Los modelos de lenguaje pueden redactar, resumir, traducir, reescribir y analizar textos. También pueden extraer información de documentos, generar esquemas o ayudar a preparar borradores.
Esta es una de las aplicaciones más extendidas porque afecta a multitud de profesiones: marketing, programación, administración, educación, atención al cliente o investigación.
Generación de imágenes
Los modelos de generación de imágenes permiten crear ilustraciones y composiciones visuales a partir de descripciones escritas, además de editar imágenes existentes en determinadas herramientas.
Puedes describir una escena, estilo, iluminación, composición o elementos concretos y obtener una imagen nueva.
Y sí, eso explica por qué internet se llenó tan rápidamente de gatos astronautas, ancianas haciendo skate y políticos convertidos en personajes de películas que jamás existieron.
Generación de audio y voz
La inteligencia artificial también puede sintetizar voces, generar efectos sonoros, producir música o transformar audio.
Estas tecnologías tienen aplicaciones en doblaje, accesibilidad, videojuegos, creación audiovisual o asistentes de voz, aunque también plantean problemas relacionados con suplantación, derechos y desinformación.
Generación de vídeo
Los modelos generativos de vídeo permiten crear o modificar secuencias audiovisuales a partir de texto, imágenes u otros vídeos.
Es un área que ha avanzado rápidamente y que está modificando procesos relacionados con publicidad, cine, redes sociales y creación digital.
Generación de código
Los modelos de lenguaje pueden escribir, explicar, revisar y modificar código informático en numerosos lenguajes de programación.
Un desarrollador puede utilizarlos como ayuda para crear funciones, detectar errores, preparar documentación o comprender código existente.
Eso no significa que todo el código generado funcione correctamente. Copiarlo, ejecutarlo y rezar sigue sin ser una metodología de desarrollo especialmente recomendable.
La diferencia entre IA generativa e inteligencia artificial tradicional
La inteligencia artificial generativa forma parte de un campo mucho más amplio. No toda inteligencia artificial genera contenido.
Un sistema de detección de fraude puede analizar una operación y asignarle una probabilidad de riesgo. Un algoritmo de visión artificial puede identificar objetos dentro de una fotografía. Un sistema de recomendación puede decidir qué producto mostrarte.
La IA generativa produce nuevas salidas como textos, imágenes, audio o código basándose en los patrones aprendidos y en la información que recibe.
Ambos enfoques pueden combinarse. Una aplicación moderna puede utilizar distintos modelos para detectar, clasificar, recuperar información y finalmente generar una respuesta.
La importancia del contexto
Una misma inteligencia artificial puede producir resultados radicalmente distintos dependiendo del contexto que proporciones.
Compara:
Escribe un correo.
Con:
Redacta un correo de menos de 150 palabras para un cliente habitual al que debemos comunicar un retraso de dos días. Utiliza un tono cercano, reconoce la incidencia y confirma que recibirá el pedido el jueves.
El segundo prompt reduce muchísimo la cantidad de decisiones que el modelo debe tomar por su cuenta.
Esta diferencia entre petición, instrucciones y contexto merece entenderse bien. En ForoPrompt hemos preparado una guía específica sobre la diferencia entre prompt, instrucción y contexto, porque estos tres conceptos son la base para comunicarse con modelos generativos de una forma mucho más precisa.
Qué papel tiene un system prompt
Tu mensaje tampoco tiene por qué ser la única instrucción que recibe una inteligencia artificial. En determinadas aplicaciones existen instrucciones de mayor nivel que establecen el comportamiento general del asistente.
Es lo que conocemos habitualmente como system prompt.
Un asistente empresarial podría recibir instrucciones previas para responder siempre en español, utilizar únicamente determinada documentación o reconocer cuando desconoce una respuesta.
Después llega el usuario y realiza su petición concreta.
Si quieres profundizar en ello, nuestra guía sobre qué es un system prompt y para qué sirve explica cómo estas instrucciones permiten crear asistentes especializados y mantener reglas de comportamiento entre diferentes interacciones.
Por qué la inteligencia artificial generativa se equivoca
Aquí llegamos a una de las cuestiones más importantes.
Un modelo generativo puede producir información falsa.
Y puede hacerlo utilizando un tono absolutamente convincente.
Esto ocurre porque un modelo de lenguaje está diseñado para generar continuaciones plausibles según sus patrones y contexto, no para funcionar automáticamente como una base de datos infalible de hechos.
Puede inventar fechas, referencias, nombres, estadísticas o explicaciones cuando no dispone de información suficiente.
Este fenómeno suele denominarse alucinación.
La palabra quizá sea demasiado humana para describir lo que ocurre, pero se ha convertido en una expresión habitual dentro del sector.
Cómo reducir los errores de la IA generativa
No existe un prompt que garantice que una inteligencia artificial jamás se equivocará, pero puedes reducir determinados errores mediante buenas instrucciones y procesos de verificación.
Por ejemplo:
Utiliza exclusivamente la documentación proporcionada. Si la respuesta no aparece en ella, indica «No consta en la documentación». No inventes ni deduzcas datos ausentes.
También puedes solicitar fuentes, separar hechos de hipótesis, proporcionar documentos fiables o revisar manualmente las afirmaciones importantes.
En tareas profesionales, la revisión humana sigue siendo especialmente importante cuando existen consecuencias económicas, legales, médicas o reputacionales.
La IA puede ahorrar bastante tiempo.
Convertir todo lo que dice en dogma porque lo escribió con mucha seguridad puede hacerte perderlo rápidamente.
La IA generativa tampoco sabe automáticamente lo que ocurre hoy
Otro detalle importante es que el conocimiento disponible depende del modelo y de las herramientas conectadas a él.
Algunos sistemas pueden consultar internet, bases de datos o documentos externos. Otros responden únicamente utilizando su contexto y los conocimientos adquiridos durante su entrenamiento.
Por eso, cuando necesitas información actualizada, debes comprobar si la herramienta tiene acceso a fuentes recientes y verificar los datos relevantes.
Preguntar a cualquier modelo «¿qué ha ocurrido hoy?» sin saber si puede consultar información actual es algo parecido a preguntarle las noticias de esta mañana a una enciclopedia.
Muy educada, eso sí.
Qué relación existe entre IA generativa y prompts
Los prompts se han vuelto importantes precisamente porque constituyen una de las principales formas de indicar a los modelos qué queremos obtener.
Un buen prompt puede definir:
- Rol o perspectiva.
- Tarea.
- Información disponible.
- Objetivo.
- Contexto.
- Restricciones.
- Formato de salida.
En ForoPrompt utilizamos el framework RAIOC para organizar varios de estos elementos: Rol, Acción, Información, Objetivo y Contexto.
Cuanto mejor estructurada esté la petición, menos tendrá que adivinar el modelo.
Si quieres profundizar todavía más, nuestra guía sobre técnicas de prompt engineering entra en métodos como few-shot prompting, delimitadores, descomposición de tareas, salidas estructuradas y encadenamiento de prompts.
Ejemplo práctico: de una petición genérica a un buen prompt
Imagina que necesitas utilizar IA para preparar un informe.
Primera versión:
Hazme un informe sobre las ventas.
El modelo tiene muy poca información.
Ahora prueba:
Actúa como analista comercial. Analiza los datos de ventas que adjunto correspondientes al segundo trimestre. Compara los resultados con el trimestre anterior, identifica las cinco variaciones más importantes y señala posibles anomalías. Diferencia claramente entre hechos observados e hipótesis. No inventes explicaciones para cambios que los datos no permitan justificar. Presenta primero un resumen ejecutivo de 200 palabras y después una tabla con los resultados.
La diferencia no consiste en haber encontrado palabras secretas para activar el modo inteligente.
Has proporcionado mejores instrucciones.
Prompt para aprender cualquier concepto con IA generativa
Puedes utilizar este prompt como plantilla cuando quieras aprender una materia nueva:
Actúa como profesor especializado en [TEMA].
Quiero aprender [CONCEPTO] desde cero.
Mi nivel actual es [PRINCIPIANTE / INTERMEDIO / AVANZADO].
Empieza explicando el concepto con lenguaje sencillo y utiliza un ejemplo cotidiano.
Después desarrolla progresivamente los aspectos técnicos necesarios.
Divide la explicación en bloques pequeños y, al terminar cada bloque, hazme una pregunta breve para comprobar si lo he entendido antes de continuar.
Cuando utilices un término técnico por primera vez, defínelo.
No des por hecho conocimientos que no haya mencionado.
Si existen varias interpretaciones o enfoques relevantes, explícalos y señala sus diferencias.
Puedes cambiar el tema y el nivel para reutilizar la plantilla con prácticamente cualquier materia. Desde economía hasta programación, fotografía o historia.
Probablemente también funcione con física cuántica.
No prometemos que después entiendas física cuántica. Tampoco parece existir consenso sobre si alguien la entiende del todo.
Cómo utilizar la IA generativa en el trabajo
Una vez entendido qué es la inteligencia artificial generativa, la pregunta verdaderamente útil es qué puedes hacer con ella.
En el entorno profesional puede ayudarte a preparar borradores, resumir documentos, analizar comentarios, extraer información, convertir contenidos entre formatos o generar alternativas.
Tenemos una guía completa sobre cómo usar la IA para ahorrar tiempo en el trabajo, donde explicamos aplicaciones concretas que puedes probar sin necesidad de automatizar toda tu empresa el primer día.
El enfoque que recomendamos es sencillo: busca una tarea repetitiva, prueba cómo puede ayudarte la IA, mide el resultado y guarda las instrucciones que funcionen.
De utilizar ChatGPT a crear procesos con inteligencia artificial
El siguiente paso aparece cuando dejas de utilizar estas herramientas exclusivamente para preguntas aisladas.
Puedes crear plantillas reutilizables, asistentes especializados y flujos de trabajo donde determinadas tareas se ejecutan siguiendo instrucciones previamente definidas.
Por ejemplo, una empresa puede utilizar IA para recibir las notas de una reunión, extraer tareas, clasificarlas y preparar un resumen siguiendo siempre el mismo formato.
En nuestros servicios de inteligencia artificial y automatización trabajamos precisamente con este enfoque: analizar procesos, crear prompts adaptados y estudiar dónde tiene sentido introducir automatizaciones sin convertir la empresa en un laboratorio de ciencia ficción.
¿La inteligencia artificial generativa va a sustituirnos?
Era inevitable llegar hasta aquí.
No existe una respuesta única para todos los trabajos. La IA generativa puede automatizar determinadas tareas, acelerar otras y modificar la forma de trabajar en numerosas profesiones. El impacto dependerá de cada actividad y de cómo evolucione la tecnología.
Probablemente resulte más útil preguntarse qué partes de tu trabajo pueden cambiar que intentar decidir si una profesión completa desaparecerá.
Un diseñador puede utilizar IA para explorar ideas. Un programador puede utilizarla para revisar código. Un redactor puede generar esquemas o analizar documentación. Un administrativo puede automatizar parte del procesamiento de información.
La herramienta puede modificar la tarea sin eliminar necesariamente la responsabilidad, el criterio y la experiencia de la persona que la utiliza.
Qué es la inteligencia artificial generativa explicado en una frase
Si tuviéramos que resumir todo este artículo: la inteligencia artificial generativa utiliza modelos entrenados para aprender patrones de grandes cantidades de datos y producir nuevas salidas condicionadas por las instrucciones y el contexto que recibe.
Detrás hay modelos matemáticos enormemente complejos.
Delante hay una caja de texto que dice algo parecido a «¿En qué puedo ayudarte?».
Y entre ambas cosas estamos nosotros intentando averiguar qué escribir.
En ForoPrompt encontrarás guías, ejemplos y prompts para utilizar estas herramientas con algo más de criterio que el tradicional «hazme esto mejor». Si quieres recibir nuevos recursos, también puedes suscribirte a ForoPrompt.
Entender qué es la inteligencia artificial generativa no significa conocer todas las matemáticas que existen detrás de un modelo. Significa comprender qué puede hacer, de dónde salen sus respuestas, cuáles son sus limitaciones y cómo darle mejores instrucciones.
Porque antes de preguntarnos si las máquinas van a dominar el mundo, quizá convenga aprender a pedirles correctamente que nos resuman un PDF.
