Los conceptos esenciales para entender cómo funciona la inteligencia artificial generativa, más allá de una herramienta en concreto.
El motor detrás de todo
LLM significa Large Language Model (Modelo de Lenguaje Grande). Es un tipo de IA entrenada con enormes cantidades de texto para predecir, palabra a palabra, cuál es la continuación más probable de un texto.
No "piensa" ni "sabe" cosas como una persona: genera texto que suena coherente porque ha visto patrones muy parecidos millones de veces.
¿Claude es un LLM? Sí. Claude, igual que ChatGPT o Gemini, es un LLM entrenado por una empresa distinta (Anthropic). El motor de fondo es el mismo tipo de tecnología.
LLM de Anthropic
LLM de OpenAI
LLM de Google
Todos comparten la misma base: predecir texto
Ten esto siempre presente
No es infalible ni "sabe" la verdad: genera la respuesta más probable, no necesariamente la correcta. Y puede sonar muy segura de sí misma incluso cuando se equivoca.
Predice texto plausible, no consulta una base de datos de la verdad en tiempo real.
Su tono de confianza no cambia aunque el contenido sea incorrecto.
Datos, cifras, citas, enlaces o código: contrástalos antes de usarlos.
Conceptos clave · 1 de 2
La instrucción o pregunta que le escribes a la IA. Cuanto más claro y específico seas sobre lo que quieres, mejor será la respuesta.
"Escríbeme un email breve avisando de un retraso" es un prompt más útil que solo "escribe un email".
Los trozos en los que la IA corta el texto para procesarlo (ni letras ni palabras exactas, más bien fragmentos). Tanto lo que escribes como lo que te responde se cuenta en tokens.
"Alimentación ecológica" son unos 4-5 tokens, no 2 palabras exactas.
Cuánto texto puede "recordar" la IA dentro de una misma conversación. Si la conversación se alarga mucho, puede empezar a olvidar lo dicho al principio.
Un chat muy largo puede hacer que la IA "olvide" un dato que le diste al inicio.
Conceptos clave · 2 de 2
Cuando la IA genera información falsa o inventada, pero con total seguridad. Puede inventar datos, citas, enlaces o hechos que no existen.
Te da una cifra o un estudio "muy concreto" que en realidad no existe.
No esperes la respuesta perfecta a la primera. Trabajar con IA es un ir y venir: refinas el prompt, corriges, pides cambios, hasta llegar al resultado que buscas.
"Hazlo más corto y menos formal" tras la primera respuesta es iterar.
La IA aprende de datos escritos por personas, así que puede reproducir los sesgos o estereotipos presentes en esos datos, sin darse cuenta.
Asociar ciertas profesiones a un género por defecto, reflejando patrones de sus datos de entrenamiento.
Con estos conceptos ya tienes la base para entender cualquier herramienta de IA generativa