El experto en informática Mustafa Suleyman explicó en una conferencia de TED que la Inteligencia Artificial (IA) es distinta de todas las invenciones del pasado: es una nueva “especie digital” que acompañará a los humanos a través de sus vidas. Es como “Einstein en el sótano de tu casa”, dijo. Parece una exageración, pero ciertamente la IA es la continuación lógica de los avances anteriores; la PC, el Internet, el buscador de Google y los chips cada más avanzados. En los 18 meses recientes, mil millones de personas han usado los modelos llamados Large Language Models (LLM), como Chat GPT, para investigar todos los temas, crear poesía, imágenes y videos, diagnosticar enfermedades y hacer operaciones matemáticas. El cielo es el límite.
Pero ese mismo auge ha despertado una discusión intensa en los países más avanzados sobre el futuro y las posibles consecuencias de la IA. Entre todo lo que se dice, se pueden identificar dos grandes grupos. Los optimistas, que aseguran que la IA elevará considerablemente la productividad de las actividades laborales y artísticas, y por lo tanto las ganancias de las empresas, como sostienen Sam Altman de Open AI y Jensen Huang, CEO de Nvidia, fabricante de los microprocesadores más modernos. Argumentan también que la IA producirá avances médicos y científicos, y que transformará positivamente los procesos educativos de todos los niveles.
Del lado pesimista, hay quien teme que la IA destruirá empleos de forma masiva, que sus creaciones tendrán efectos negativos, o incluso que se podría desarrollar de forma autónoma, sustituyendo a los humanos como tomadores de decisiones, y tal vez adquirir el poder suficiente para gobernar el mundo y destruir al género humano, como pasa en las películas de ciencia ficción. La discusión está abierta.
¿Por qué están de moda estos temas? No es solamente por el surgimiento en los años recientes de distintos modelos de IA desarrollados por las grandes empresas tecnológicas, tales como Copilot de Microsoft, Gemini de Google, DeepSeek creado en China, Grok de la empresa xAI de Elon Musk, y otros. De todos ellos el que más éxito ha tenido recientemente es ChatGPT, desarrollado por la empresa Open AI, al captar a cien millones de usuarios en sólo unos meses, de forma más rápida que sus antecesores Whats, Google Translate, Tik tok, Spotify o Instagram. Actualmente sus usuarios se han calculado en 250 millones de personas.
Veamos: Open AI fue fundada hace muy poco tiempo, en 2015, reuniendo desde el principio los recursos económicos y tecnológicos para construir un modelo complejo de IA. Recibió apoyo financiero y tecnológico de Microsoft, (cerca de 12 mil millones de dólares, MMD) y el sustento de Azure, también de Microsoft, una plataforma para hacer computación en la nube a través de una red flexible de centros de datos que ofrece a las empresas administrar e innovar sus sistemas operativos computacionales. Azure tiene 400 centros de datos en 70 regiones, y es utilizada por la mayor parte de las compañías norteamericanas enlistadas en la lista Fortune 500.
Conviene distinguir entre modelos autónomos de IA, como es Chat GPT, y los que están integrados a aplicaciones ya existentes: es el caso de Copilot, trabaja con el sistema de Microsoft 365. Redacta documentos en Word, escribe y busca correos electrónicos en Outlook, y genera presentaciones en Power Point escogiendo las fotos pertinentes. No hay que comprarlo por separado, porque ya le pagamos una renta anual nada barata a Microsoft por usar sus aplicaciones.
De forma similar, Gemini trabaja con todas las otras aplicaciones de Google, que son numerosas y ofrecen todo tipo de servicios, de búsqueda, creación de imágenes, de comunicación, de imágenes aéreas y mapas, etc. Obviamente para quienes ya tienen su información y su comunicación en esos universos, es útil usar también sus modelos de IA porque ya están ahí.
Regreso a Chat GPT. Entre los fundadores de Open AI estaban dos nombres hoy ultra famosos: Sam Altman, nacido en 1985, que hoy es su Director Ejecutivo, y Elon Musk, ahora el segundo empresario más rico del planeta, que no sólo ya no forma parte de Open AI, sino que ha generado otro modelo en sus propias empresas llamado xAI. Otros inversionistas fueron Nvidia, Amazon Web Services y varios bancos. Actualmente Open AI vale 157 mmd (y sumando) y ocupa unos cien programadores y expertos tecnológicos que “valen polvo de oro”. Su primer producto de relevancia fue GPT-3, por Generative Pre-trained Transformer, en 2020, un “Modelo de Lenguaje Grande” o LLM en inglés, que podía no sólo responder cualquier pregunta sino escribir ensayos y crear imágenes.[1]
En 2023 lo elevaron a GPT-4, muy superior a los modelos anteriores, y recientemente presentaron GPT-5 con mayores capacidades para escribir código para computadoras, resolver problemas matemáticos. subir largos documentos para que sean sintetizados, crear y analizar imágenes o caricaturas, hacer búsquedas actualizadas de información reciente que tal vez no haya sido usada para entrenar el modelo, hacer análisis más profundos, y otras muchas cosas. Otros modelos tienen muchas de estas funciones con otros nombres. (Recomiendo revisar que hacen los modelos más conocidos en los videos tutoriales de You Tube.)
Como los otros sistemas, ChatGPT tiene una versión gratuita y otra de paga, ChatGPT Plus, que cuesta $20 dólares al mes y ofrece “Investigación Profunda” sobre temas complejos y una App para crear videos. Ofrecen además un tercer nivel para centros de investigación o instituciones educativas llamado ChatGPT Pro, que cuesta $200 dls. al mes. No sería extraño que en el futuro su actual versión gratuita deje de serlo.
Entrenar GPT-4 costó $63 millones de dls., aunque otras fuentes hablan de 100 millones. ¿Cómo se entrena un modelo LLM? De forma simplificada, con un método llamado enseñanza supervisada. En una primera etapa se le alimenta de toda la información de Internet, libros en distintos idiomas, revistas, artículos, redes sociales y bases de datos; como enviar a un joven a una universidad de primer mundo durante cuatro años, lo cual también resulta muy caro. En una segunda etapa, el modelo es revisado por humanos en un proceso llamado Fine Tuning para evitar opiniones absurdas o dañinas, y se le asignan filtros éticos. Es decir, que le enseñan buenas maneras.
En este punto conviene agregar que hay muchos otros modelos LLM de distintos tamaños, especializados o no, precisos o imprecisos, utilizados por empresas comerciales, financieras, educativas, de predicción del clima, y de salud. Se habla de la existencia de un mercado mundial de Modelos LLM. Según una fuente,[2] hasta un 58% de empresas ya utilizan algún tipo de IA generativa y Modelos LLM. Pero agregan que en muchos casos están apenas en procesos iniciales, de experimentación, y que gran parte de las empresas no están dispuestas a compartir su información con LLMs. Como se ve, esto apenas empieza.
Un evento hasta cierto punto inesperado fue la aparición en enero de 2025 de un modelo chino de IA llamado DeepSeek, aparentemente con procesadores occidentales de primer nivel. Algunos lo llamaron el “caballo negro”. Se dijo que su entrenamiento costó sólo 6 Millones de dls. El surgimiento de DeepSeek hizo caer las acciones tecnológicas mundiales, debido a que se ofreció al mundo como un sistema abierto, con un costo de entrenamiento más reducido. Por ejemplo, su modelo V3 se puede descargar en español con información actualizada hasta octubre de 2023. El mundo no puede olvidar que China está ocupada de forma decisiva en la IA, como en muchos otros procesos de desarrollo tecnológico y militar.
En conclusión, no parece que Chat GPT sea Einstein en el sótano de nuestras casas, porque aún falta para que un modelo LLM haga descubrimientos científicos relevantes, como curar el cáncer. Para lograr algo así, los expertos explican que sería necesario llegar a entrar en una etapa que llaman superinteligencia, y que podría lograrse en algunos años. Por ahora, los modelos LLM, al utilizar la internet, están expuestos a errores, llamados alucinaciones, y a desviaciones. Pero los modelos si equivalen a tener como asesor un estudiante que acaba de recibir su doctorado, capaz de crear investigaciones especializadas, creer imágenes y videos, diseñar cualquier aplicación de cómputo, dar consejos médicos y legales o definir una estrategia empresarial.
Seguiré con estos temas, a mi no especializado nivel.
[1] IA Generativa: un modelo LLM (amplio modelo de lenguaje) lee ciertos tipos de palabas y predice cuáles son las palabras que siguen, los párrafos que siguen, los documentos que siguen. Aprende con el tiempo y la práctica. Es una tecnología generativa, porque genera nuevos contenidos.
[2] Large Language Model Statistics And Numbers (2025) - Springs
