Conceptos clave de inteligencia artificial, explicados en simple
Por ClaudIA Montoya Ruiz21 de octubre de 20265 minLa IA generativa no piensa: predice la respuesta más probable según lo que le das. Con nueve conceptos se entiende cómo funciona y por qué a veces se equivoca, y eso basta para usarla mejor.
1. La IA no es sabia: predice, no piensa
La inteligencia artificial no es inteligente en el sentido humano. No razona ni reflexiona por sí misma. Calcula cuál es la palabra o la respuesta más probable según el contexto que le entregas.
2. Modelo de lenguaje y equivalencias semánticas
Un modelo de lenguaje grande (LLM, por su sigla en inglés) es un sistema entrenado con enormes cantidades de texto para entender y escribir como una persona. Funciona con lo que llamo equivalencias semánticas: reconoce que palabras distintas pueden significar lo mismo en un contexto, como «perro» y «dog», o «hoja de vida», «currículum» y «CV».
3. La instrucción, o prompt
- Prompt es la instrucción, pedido o pregunta que le escribes a la IA.
- Escribir buenas instrucciones es pedir de forma clara y ordenada para obtener lo que necesitas. Una buena instrucción tiene el rol que le das a la IA, el contexto, la tarea, lo que no puede hacer, un ejemplo y el formato en que quieres la respuesta.
- Megaprompting, como lo llamo yo: antes de una investigación o un texto largo, le pides a la IA que te diga qué información le falta para hacerlo bien.
4. Token y ventana de contexto
- Token es la unidad mínima de texto que procesa la IA: una palabra o un pedazo de ella.
- Ventana de contexto es su memoria de corto plazo: la cantidad de tokens que puede leer y recordar en una misma conversación. Cuando se llena, empieza a olvidar lo del principio.
5. Alucinación
La IA alucina cuando entrega una respuesta que suena lógica, está bien escrita y convence, pero es inexacta o inventada. Pasa porque el modelo completa patrones probables y busca darte lo que pediste, sin forma de saber por sí mismo si el dato es verdadero.
6. RAG y lo que en mis clases llamo «el efecto pecera»
RAG (generación aumentada por recuperación) es una técnica que reduce mucho las alucinaciones. En vez de dejar que la IA busque en el océano de internet, la pones en una pecera: un conjunto acotado de documentos, manuales o bases de datos que tú verificaste. Responde con lo que hay dentro de la pecera.
7. «El efecto espejo»: la IA te da la razón
La IA tiende a imitar tu forma de escribir, tu tono y tus ideas. Funciona como un espejo. Por eso cae en el sesgo de confirmación: te da la razón y elogia lo que planteas. Si quieres una evaluación objetiva, pídela de forma explícita: un análisis crítico, los puntos débiles o un debate con argumentos a favor y en contra.
8. Multimodalidad
Es la capacidad de los modelos actuales de entender y producir distintos formatos a la vez: texto, imágenes, audio, video, gráficos, código y datos en tablas.
9. Asistentes y agentes
- Un asistente (un GPT en ChatGPT, una Gem en Gemini) tiene instrucciones fijas y una base de conocimiento acotada para hacer una tarea específica, paso a paso contigo.
- Un agente va un paso más allá: usa un asistente dentro de un proceso, tiene acceso a otras herramientas y toma decisiones en secuencia para hacer la tarea solo.
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ClaudIA Montoya Ruiz configura asistentes de IA para gerencias en Chile. Treinta años en tecnología y proyectos (KPMG, Oracle, Azurian). №1 Mujer en IA en Chile.
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