Muchos de vosotros, aunque no lo creáis, usáis IA generativa, como por ejemplo ChatGPT, Gemini, o la típica app para ponerle filtros a tus fotos que son tan graciosos. Pero, ¿sabemos en realidad cómo funcionan estas herramientas que tanto nos ayudan?
Las IAs generativas utilizan redes neuronales avanzadas entrenadas con grandes cantidades de datos para aprender patrones, estructuras y estilos en diferentes tipos de información: texto, imágenes, audio, vídeo, etc. Su principal diferencia con otros modelos de IA más tradicionales es que no solo analizan datos o predicen valores, sino que generan contenido completamente nuevo, que no existía antes, pero que sigue una lógica coherente basada en lo aprendido.
¿Cómo funciona ChatGPT?
ChatGPT se basa en una arquitectura de modelo conocida como transformer, introducida por Google en 2017. Específicamente, pertenece a una familia de modelos llamada GPT (Generative Pre-trained Transformer). Lo que hace especial a esta arquitectura es su capacidad para manejar secuencias de datos (como palabras en un texto) y mantener el contexto a largo plazo. Eso significa que puede entender una conversación en varias frases, o incluso párrafos completos, sin perder el hilo.
En su entrenamiento, ChatGPT fue expuesto a billones de palabras tomadas de libros, artículos, sitios web, conversaciones y más. Durante este proceso, el modelo aprendió a predecir cuál es la siguiente palabra más probable, dada una secuencia previa. Aunque suene simple, este mecanismo, repetido a gran escala, le permite escribir de manera fluida, responder preguntas, programar, explicar conceptos y generar ideas nuevas.
Una vez entrenado, el modelo se ajusta mediante una técnica llamada instrucción con refuerzo humano (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF), en la que humanos valoran diferentes respuestas para que la IA aprenda a ser más útil, segura y precisa. Por eso ChatGPT no solo repite datos, sino que interpreta tu intención, adapta su lenguaje al tono que usas y puede incluso reconocer ambigüedades o reformular lo que no entendiste.
En resumen, cuando escribes algo en ChatGPT, lo que ocurre es que el modelo convierte tu texto en una serie de vectores matemáticos, los analiza con múltiples capas de atención que “pesan” cada palabra del contexto, y finalmente genera la respuesta más coherente según lo que aprendió. Todo eso, en fracciones de segundo.
¿Cómo funcionan las IAs generativas de imágenes?
Por otro lado, las IAs que crean imágenes —como DALL·E, Midjourney o Stable Diffusion— se basan en modelos que trabajan de forma distinta pero con el mismo propósito: generar contenido original. Estos modelos están entrenados con millones de pares de imagen + texto, lo que les permite asociar descripciones verbales con representaciones visuales. Así, cuando escribes «un castillo volador al atardecer en estilo steampunk», la IA interpreta esos conceptos y genera una imagen que los representa visualmente.
Uno de los enfoques más potentes en este campo es el de los modelos de difusión. Su funcionamiento puede parecer contraintuitivo al principio: empiezan con una imagen completamente aleatoria (ruido puro) y, paso a paso, la «deshacen» hasta convertir ese ruido en una imagen clara y coherente, siguiendo la guía del texto que le diste. Este proceso es similar a revelar una fotografía que poco a poco va tomando forma.
Este tipo de IA también usa redes neuronales profundas, que se entrenan para aprender cómo se ve un perro, una ciudad, un rostro humano, o incluso estilos artísticos como el impresionismo o el anime. A diferencia de copiar imágenes existentes, la IA recombina lo que ha aprendido para inventar nuevas imágenes que se parecen a las reales, pero que son únicas.
Además, los modelos más avanzados permiten controlar detalles como el estilo artístico, el nivel de detalle, el ángulo de visión o la composición general. Esto convierte a estas IAs en herramientas extremadamente potentes para diseñadores, creadores de contenido, artistas y hasta desarrolladores de videojuegos o productos.
En resumen, tanto ChatGPT como los generadores de imágenes funcionan gracias a modelos entrenados con cantidades masivas de datos, que aprenden no a memorizar, sino a crear contenido coherente, original y útil. Todo esto ocurre mediante técnicas matemáticas complejas, millones de parámetros ajustados, y mucho, mucho aprendizaje automático. Y lo más increíble es que esta tecnología apenas está empezando.
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