Por: Kevin Darley Guevara Gonzalez, profesional de investigación del INCP

Los modelos de lenguaje se han convertido en una de las tecnologías más visibles de la inteligencia artificial (IA). Herramientas como ChatGPT, Claude o Gemini han permitido que millones de personas interactúen con sistemas capaces de responder preguntas, redactar textos, resumir documentos y apoyar múltiples tareas mediante lenguaje natural. Pero, ¿qué hay detrás de estas herramientas y por qué es importante usarlas con criterio?

¿Qué son los modelos de lenguaje?

Un modelo de lenguaje es un programa de computadora basado en redes neuronales artificiales, diseñadas para identificar patrones en grandes volúmenes de texto y predecir la siguiente unidad lingüística a partir del contexto disponible. Esa unidad, conocida como token, puede corresponder a una palabra completa, parte de una palabra o un signo de puntuación.

Los modelos más avanzados reciben el nombre de grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) debido a que incorporan miles de millones, e incluso billones, de parámetros. Estos parámetros son valores numéricos que se ajustan durante el entrenamiento y determinan la forma en que el modelo procesa la información y genera sus respuestas.

La mayoría de los LLM actuales se basa en la arquitectura transformer, que permite identificar relaciones entre palabras, aunque estén separadas por largas distancias dentro de un texto. Esta capacidad favorece la comprensión del contexto, la coherencia de las respuestas y la generación de contenidos con un lenguaje fluido y natural.

¿Para qué sirven?

Los modelos de lenguaje permiten comprender, interpretar y generar lenguaje humano, además de apoyar la creación de otros tipos de contenido. Por ello, se utilizan para redactar correos electrónicos, elaborar textos para distintos formatos, resumir documentos extensos, analizar informes o realizar análisis de sentimientos.

También constituyen la base de asistentes conversacionales capaces de responder preguntas, explicar conceptos y facilitar el acceso a la información. En ámbitos técnicos, pueden colaborar en la depuración de código, la generación de programas informáticos o la elaboración de documentos especializados, como contratos o informes.

Otra de sus aplicaciones es el ajuste fino (fine-tuning), mediante el cual un modelo de propósito general puede adaptarse a necesidades específicas de sectores como la medicina, el derecho, la auditoría o la contabilidad. Esta especialización permite mejorar el desempeño en tareas concretas sin necesidad de entrenar un modelo desde cero.

¿Cómo se entrenan?

El entrenamiento de un modelo de lenguaje requiere una infraestructura computacional de gran capacidad y puede demandar meses de procesamiento distribuido. En términos generales, este proceso comprende varias fases.

La primera corresponde al preentrenamiento, basado en aprendizaje auto-supervisado. Durante esta etapa, el modelo se expone a enormes cantidades de datos provenientes de libros, artículos, sitios web y redes sociales para aprender patrones lingüísticos, hechos y estructuras de razonamiento sin intervención humana directa.

Posteriormente se realiza el ajuste fino supervisado. En esta fase, personas producen ejemplos de conversaciones ideales, con preguntas y respuestas para orientar el comportamiento del modelo hacia interacciones más útiles, precisas y coherentes.

Finalmente, muchos modelos incorporan una fase de aprendizaje por refuerzo a partir de preferencias humanas. En este proceso, personas evalúan las respuestas del modelo y las clasifican como buenas o malas. Así, el sistema puede ajustar su comportamiento, por ejemplo, reduciendo respuestas ofensivas o poco útiles.

¿Por qué pueden equivocarse?

Aunque parecen muy sofisticados, los modelos de lenguaje no garantizan que todo lo que dicen sea cierto. Su objetivo principal no es comprobar la veracidad de la información, sino generar respuestas que resulten estadísticamente plausibles y razonables.

Por eso pueden producir alucinaciones, es decir, inventar datos, fechas o hechos con aparente seguridad. También pueden reproducir sesgos presentes en los textos con los que fueron entrenados, en las sociedades que generaron esos datos o en las decisiones de las personas que participaron en su ajuste.

Otra limitación importante es la falta de contexto regional. Muchos modelos han sido entrenados principalmente con datos en inglés y con valores culturales específicos, lo que puede afectar la precisión de las respuestas relacionadas con regiones o marcos normativos menos representados, como algunos países de América Latina o del sur global.

¿Cómo usarlos de manera ética y responsable?

El uso responsable de los modelos de lenguaje exige mantener una actitud crítica frente a sus respuestas. Estas herramientas constituyen un apoyo valioso para el trabajo intelectual, pero no sustituyen la verificación de la información. También es clave identificar posibles sesgos y ser conscientes de que el modelo puede favorecer injustamente ciertos grupos o reproducir estereotipos.

La transparencia es otro principio fundamental. Cuando un modelo de lenguaje se utiliza para realizar tareas, elaborar documentos o apoyar procesos empresariales, conviene indicarlo de forma clara y documentar, cuando corresponda, el proceso seguido.

Asimismo, se debe proteger la privacidad. No es recomendable compartir información personal, sensible o confidencial, especialmente cuando los datos pueden viajar a la nube y ser procesados por empresas privadas.

Finalmente, siempre debe existir supervisión humana. En sectores como las finanzas, la auditoría o la contabilidad, las respuestas de un modelo no pueden reemplazar el juicio profesional. La inteligencia artificial puede ampliar nuestras capacidades, pero la responsabilidad sobre las decisiones sigue siendo humana.