Si alguna vez has usado ChatGPT, le has pedido algo a Siri o has visto cómo Netflix te recomienda exactamente la serie que querías ver este fin de semana, ya has interactuado con inteligencia artificial. Pero si alguien te preguntara cómo funciona eso por dentro, probablemente la respuesta sería un encogimiento de hombros.
Este artículo es para ti. Y también para la persona a quien se lo quieras explicar después.
No hay fórmulas. No hay código. Solo analogías que funcionan.
Primero, una pregunta: ¿qué es aprender?
Para entender cómo aprende una IA, primero hay que pensar en cómo aprendemos nosotros.
Cuando eras pequeño y aprendiste a distinguir un perro de un gato, nadie te dio una lista de reglas. Nadie te dijo: "si tiene el hocico corto y maúlla, es un gato". Lo que ocurrió fue más simple y más misterioso: te enseñaron miles de ejemplos. Perro. Perro. Gato. Perro. Gato. Gato. Y en algún momento, tu cerebro construyó solo una especie de modelo interno que te permite reconocer un gato aunque nunca hayas visto ese gato concreto.
La inteligencia artificial aprende exactamente igual. Con ejemplos. Muchos ejemplos. Millones de ejemplos.
Eso es todo. En serio.
El truco: ajustar hasta acertar
Imagina que tienes que adivinar el peso de una persona mirando solo su altura. Al principio, adivinas mal. Mucho. Dices que alguien de 1,80 m pesa 60 kg y te equivocas por 25 kg. Anotas el error. Corriges un poco tu fórmula interna. Vuelves a intentarlo. Te vuelves a equivocar, pero menos. Corriges de nuevo. Y así miles de veces.
Después de suficientes intentos y correcciones, tu fórmula empieza a ser bastante buena. No perfecta — hay personas de 1,80 m muy delgadas y otras muy fornidas — pero útil como estimación general.
Una red neuronal artificial hace exactamente eso, pero a una escala que el cerebro humano no puede procesar. En lugar de ajustar una fórmula simple, ajusta miles de millones de pequeños parámetros simultáneamente, buscando la combinación que minimiza los errores en los ejemplos que ha visto.
Ese proceso de ajuste se llama entrenamiento. Y cuando termina, el resultado es un modelo.
¿Qué es una red neuronal?
El nombre suena intimidante, pero la idea es sencilla.
Una red neuronal es una cadena de capas de cálculos matemáticos muy simples. Cada capa recibe información, la transforma un poco, y pasa el resultado a la siguiente capa. Al final de la cadena, obtienes una respuesta.
La analogía más útil: imagina una cadena de filtros de café apilados. El café (la información) entra por arriba. Cada filtro retiene algunas cosas y deja pasar otras. Al final, lo que cae en la taza es el resultado filtrado y transformado.
Lo que hace que las redes neuronales sean poderosas no es que cada filtro sea inteligente — cada operación individual es matemática muy básica. Lo que las hace poderosas es la cantidad de capas y la cantidad de ejemplos con los que se ajustan esos filtros.
Un modelo como GPT-4 tiene aproximadamente 1,8 billones de parámetros — piensa en ellos como los pequeños tornillos individuales que se han ido ajustando durante el entrenamiento para que el modelo funcione bien.
¿Cómo sabe la IA qué respuesta es correcta?
Esta es la pregunta más importante, y la respuesta más contraintuitiva.
En muchos casos, nadie le dice explícitamente qué es correcto. La IA aprende sola a base de ver patrones en enormes cantidades de datos.
Por ejemplo: para entrenar un modelo de lenguaje como ChatGPT, se le dio acceso a una cantidad enorme de texto — libros, artículos, páginas web, conversaciones — y se le entrenó para predecir, dada una secuencia de palabras, cuál viene a continuación. Nada más. Sin nadie explicando gramática. Sin reglas sobre cómo construir frases. Solo: "dado lo anterior, ¿qué viene después?"
Haciendo eso billones de veces con billones de ejemplos, el modelo acaba desarrollando algo que se parece mucho a entender el lenguaje. No porque alguien le haya explicado qué es un verbo o qué es la ironía. Sino porque esos patrones emergen solos cuando ves suficientes ejemplos.
Es como aprender a leer el estado de ánimo de la gente. Nadie te dio un manual. Simplemente interactuaste con suficientes personas durante suficientes años.
¿Por qué ahora? ¿Por qué no hace veinte años?
La idea de las redes neuronales existe desde los años cincuenta. No es nueva. Lo que ha cambiado son tres cosas que se alinearon a la vez, como planetas:
Más datos. Internet generó cantidades de texto, imagen y sonido que no existían antes. Sin datos, no hay entrenamiento. Sin entrenamiento, no hay aprendizaje.
Más potencia de cálculo. Las tarjetas gráficas (las mismas que hacen que los videojuegos se vean bien) resultaron ser perfectas para los cálculos que necesitan las redes neuronales. De repente, entrenar un modelo que antes habría tardado décadas pasó a tardar semanas.
Mejores algoritmos. Los investigadores encontraron formas mucho más eficientes de ajustar esos miles de millones de parámetros. Pequeñas mejoras matemáticas que, a escala, marcan una diferencia enorme.
Cuando estos tres factores coincidieron, alrededor de 2012, el campo de la IA experimentó un salto que nadie esperaba tan pronto.
Entonces, ¿la IA entiende lo que hace?
Esta es la pregunta filosófica que más debate genera, y la respuesta honesta es: depende de qué entiendes por "entender".
Una IA no tiene conciencia. No tiene experiencias. No sabe que existe. Cuando ChatGPT te responde, no está "pensando" en el sentido en que tú piensas ahora mismo leyendo esto.
Lo que hace es, básicamente, un cálculo de probabilidades extremadamente sofisticado. Dados los patrones que aprendió durante el entrenamiento, genera la respuesta más probable y coherente. A veces eso se parece tanto a la comprensión que es difícil distinguirlo desde fuera. Pero por dentro es aritmética muy compleja, no consciencia.
La analogía más precisa: una IA de lenguaje es como un músico increíblemente bueno que puede improvisar en cualquier estilo porque ha escuchado millones de canciones. ¿Siente la música? No. ¿Puede producir algo que te emocione? Absolutamente sí.
¿Y los errores? ¿Por qué a veces la IA se inventa cosas?
Porque así es como funciona por dentro.
La IA no consulta una base de datos de hechos verificados. Genera respuestas basándose en patrones estadísticos. Y a veces esos patrones llevan a producir algo que suena correcto pero no lo es.
Es como alguien que ha leído tanto sobre Historia que puede hablar con fluidez sobre cualquier período, pero a veces, sin darse cuenta, mezcla fechas o atribuye una cita a la persona equivocada. No lo hace con mala intención. Lo hace porque su conocimiento es estadístico, no fotográfico.
Por eso es importante no usar una IA para cosas que requieran precisión absoluta sin verificar después. Y por eso los sistemas más serios — como el que usa MUVO en los museos — trabajan siempre dentro de un corpus de conocimiento validado y verificado por expertos, en lugar de dejar que la IA genere libremente.
El resumen que cabe en tres frases
Una IA aprende viendo millones de ejemplos y ajustando millones de parámetros hasta equivocarse lo menos posible. No entiende el mundo como lo entendemos nosotros, pero produce resultados que a menudo se le parecen mucho. Y lo que ha cambiado en los últimos años no es la idea — que tiene décadas — sino que por fin tenemos los datos, la potencia de cálculo y los algoritmos para que funcione de verdad.
El resto — los chatbots, el diagnóstico médico, las recomendaciones de Netflix, las audioguías que se adaptan a cada visitante — son aplicaciones distintas del mismo principio fundamental.
Un sistema que aprende de ejemplos. Que se equivoca. Que se corrige. Y que, con suficiente tiempo y suficientes datos, llega a hacer cosas que hace tres años parecían imposibles.
En MUVO aplicamos este principio a los museos: una IA entrenada con el contenido oficial de cada colección que adapta la explicación a cada visitante en tiempo real, en su idioma y a su nivel. Descubre cómo funciona.
