{"id":15182,"date":"2026-07-23T09:39:17","date_gmt":"2026-07-23T14:39:17","guid":{"rendered":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/sin-categoria\/2026\/07\/que-son-los-modelos-de-lenguaje-y-como-usarlos-de-manera-responsable\/"},"modified":"2026-07-23T09:39:17","modified_gmt":"2026-07-23T14:39:17","slug":"que-son-los-modelos-de-lenguaje-y-como-usarlos-de-manera-responsable","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/contenidos\/2026\/07\/que-son-los-modelos-de-lenguaje-y-como-usarlos-de-manera-responsable\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 son los modelos de lenguaje y c\u00f3mo usarlos de manera responsable?"},"content":{"rendered":"

Por: Kevin Darley Guevara Gonzalez, profesional de investigaci\u00f3n del INCP<\/em><\/strong><\/p>\n

Los modelos de lenguaje se han convertido en una de las tecnolog\u00edas m\u00e1s visibles de la inteligencia artificial (IA). Herramientas como ChatGPT, Claude o Gemini han permitido que millones de personas interact\u00faen con sistemas capaces de responder preguntas, redactar textos, resumir documentos y apoyar m\u00faltiples tareas mediante lenguaje natural. Pero, \u00bfqu\u00e9 hay detr\u00e1s de estas herramientas y por qu\u00e9 es importante usarlas con criterio?<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 son los modelos de lenguaje?<\/strong><\/p>\n

Un modelo de lenguaje es un programa de computadora basado en redes neuronales artificiales, dise\u00f1adas para identificar patrones en grandes vol\u00famenes de texto y predecir la siguiente unidad ling\u00fc\u00edstica a partir del contexto disponible. Esa unidad, conocida como token<\/em>, puede corresponder a una palabra completa, parte de una palabra o un signo de puntuaci\u00f3n.<\/p>\n

Los modelos m\u00e1s avanzados reciben el nombre de grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en ingl\u00e9s) debido a que incorporan miles de millones, e incluso billones, de par\u00e1metros. Estos par\u00e1metros son valores num\u00e9ricos que se ajustan durante el entrenamiento y determinan la forma en que el modelo procesa la informaci\u00f3n y genera sus respuestas.<\/p>\n

La mayor\u00eda de los LLM actuales se basa en la arquitectura transformer<\/em>, que permite identificar relaciones entre palabras, aunque est\u00e9n separadas por largas distancias dentro de un texto. Esta capacidad favorece la comprensi\u00f3n del contexto, la coherencia de las respuestas y la generaci\u00f3n de contenidos con un lenguaje fluido y natural.<\/p>\n

\u00bfPara qu\u00e9 sirven?<\/strong><\/p>\n

Los modelos de lenguaje permiten comprender, interpretar y generar lenguaje humano, adem\u00e1s de apoyar la creaci\u00f3n de otros tipos de contenido. Por ello, se utilizan para redactar correos electr\u00f3nicos, elaborar textos para distintos formatos, resumir documentos extensos, analizar informes o realizar an\u00e1lisis de sentimientos.<\/p>\n

Tambi\u00e9n constituyen la base de asistentes conversacionales capaces de responder preguntas, explicar conceptos y facilitar el acceso a la informaci\u00f3n. En \u00e1mbitos t\u00e9cnicos, pueden colaborar en la depuraci\u00f3n de c\u00f3digo, la generaci\u00f3n de programas inform\u00e1ticos o la elaboraci\u00f3n de documentos especializados, como contratos o informes.<\/p>\n

Otra de sus aplicaciones es el ajuste fino (fine-tuning<\/em>), mediante el cual un modelo de prop\u00f3sito general puede adaptarse a necesidades espec\u00edficas de sectores como la medicina, el derecho, la auditor\u00eda o la contabilidad. Esta especializaci\u00f3n permite mejorar el desempe\u00f1o en tareas concretas sin necesidad de entrenar un modelo desde cero.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo se entrenan?<\/strong><\/p>\n

El entrenamiento de un modelo de lenguaje requiere una infraestructura computacional de gran capacidad y puede demandar meses de procesamiento distribuido. En t\u00e9rminos generales, este proceso comprende varias fases.<\/p>\n

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, art\u00edculos, sitios web y redes sociales para aprender patrones ling\u00fc\u00edsticos, hechos y estructuras de razonamiento sin intervenci\u00f3n humana directa.<\/p>\n

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 m\u00e1s \u00fatiles, precisas y coherentes.<\/p>\n

Finalmente, muchos modelos incorporan una fase de aprendizaje por refuerzo a partir de preferencias humanas. En este proceso, personas eval\u00faan las respuestas del modelo y las clasifican como buenas o malas. As\u00ed, el sistema puede ajustar su comportamiento, por ejemplo, reduciendo respuestas ofensivas o poco \u00fatiles.<\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 pueden equivocarse?<\/strong><\/p>\n

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 informaci\u00f3n, sino generar respuestas que resulten estad\u00edsticamente plausibles y razonables.<\/p>\n

Por eso pueden producir alucinaciones<\/em>, es decir, inventar datos, fechas o hechos con aparente seguridad. Tambi\u00e9n 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.<\/p>\n

Otra limitaci\u00f3n importante es la falta de contexto regional. Muchos modelos han sido entrenados principalmente con datos en ingl\u00e9s y con valores culturales espec\u00edficos, lo que puede afectar la precisi\u00f3n de las respuestas relacionadas con regiones o marcos normativos menos representados, como algunos pa\u00edses de Am\u00e9rica Latina o del sur global.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo usarlos de manera \u00e9tica y responsable?<\/strong><\/p>\n

El uso responsable de los modelos de lenguaje exige mantener una actitud cr\u00edtica frente a sus respuestas. Estas herramientas constituyen un apoyo valioso para el trabajo intelectual, pero no sustituyen la verificaci\u00f3n de la informaci\u00f3n. Tambi\u00e9n es clave identificar posibles sesgos y ser conscientes de que el modelo puede favorecer injustamente ciertos grupos o reproducir estereotipos.<\/p>\n

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.<\/p>\n

Asimismo, se debe proteger la privacidad. No es recomendable compartir informaci\u00f3n personal, sensible o confidencial, especialmente cuando los datos pueden viajar a la nube y ser procesados por empresas privadas.<\/p>\n

Finalmente, siempre debe existir supervisi\u00f3n humana. En sectores como las finanzas, la auditor\u00eda 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.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Los modelos de lenguaje est\u00e1n detr\u00e1s de herramientas como ChatGPT, Claude o Gemini, pero su funcionamiento, alcance y riesgos no siempre son evidentes. En este art\u00edculo explicamos qu\u00e9 son, para qu\u00e9 sirven, c\u00f3mo se entrenan, por qu\u00e9 pueden equivocarse y qu\u00e9 criterios deben tener en cuenta los contadores para usarlos de manera \u00e9tica, cr\u00edtica y responsable.<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":15181,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[5,546],"tags":[],"class_list":["post-15182","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-contenidos","category-tecnologia-e-innovacion"],"views":208,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15182","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=15182"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15182\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/media\/15181"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15182"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=15182"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=15182"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}