Glosario de IA · Fundamentos
Modelo de IA
En una frase
Un modelo de IA es el programa que resulta de entrenar un algoritmo con datos: un conjunto de parámetros aprendidos que, al recibir una entrada nueva, produce una salida, como una predicción, una etiqueta, un texto o una imagen.
También se llama: modelo de inteligencia artificial · modelo de machine learning · AI model · modelo entrenado
¿Qué es un modelo de IA?
Conviene separar tres piezas que a menudo se confunden. El algoritmo es el método de aprendizaje. El modelo es lo que sale de aplicar ese método a unos datos: un archivo con millones o miles de millones de números, los parámetros, que guardan lo aprendido. Y la aplicación es lo que tú ves: un chat, un traductor, un agente que coge el teléfono.
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Ver planes y preciosUn modelo no guarda los datos de entrenamiento como una base de datos. Guarda patrones. Por eso puede responder a casos que nunca vio, y por eso también puede equivocarse con seguridad cuando le falta información.
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Ver planes y preciosCómo funciona
La vida de un modelo tiene dos fases:
- Entrenamiento. Se le muestran muchos ejemplos y se ajustan sus parámetros hasta que acierta. Es caro y se hace pocas veces. Ver entrenamiento de un modelo.
- Inferencia. El modelo ya entrenado recibe una entrada nueva y calcula la salida. Es lo que pasa cada vez que alguien le pregunta algo. Ver inferencia.
Hay modelos pequeños y especializados, que hacen una sola cosa muy bien y rápido, y modelos grandes de propósito general, como los modelos de lenguaje que sostienen la IA generativa. Elegir entre ellos es un equilibrio entre calidad, velocidad y coste.
Ejemplo
Una inmobiliaria de Alicante quiere tres cosas: transcribir las llamadas de interesados, resumirlas y extraer los datos de las escrituras escaneadas que le envían los propietarios. No necesita un modelo, sino tres: uno de voz a texto, uno de lenguaje para resumir y uno de OCR para los documentos.
Ninguno lo entrena la inmobiliaria. Los usa ya entrenados y los adapta a su caso con instrucciones claras: qué datos sacar del resumen, en qué formato y dónde guardarlos.
Modelos de IA en UTIO
En los agentes de UTIO no eliges ni contratas modelos por separado. En el agente de voz, el minuto incluye el modelo, la voz, la transcripción y la telefonía. Tú configuras lo que importa al negocio: qué sabe el agente, qué puede hacer y cuándo pasa a una persona.
Si desarrollas tus propias soluciones, el API de IA de UTIO da acceso con una sola clave a transcripción, texto a voz, texto, imagen, OCR y embeddings. En texto puedes elegir el nivel de modelo (básico, estándar o superior) según cuánto pese la calidad frente al coste en cada tarea.
Preguntas frecuentes
¿Qué tipos de modelos de IA existen?
Por tarea: modelos de clasificación (¿es spam o no?), de regresión (¿cuánto venderé?), de lenguaje (entienden y generan texto), de voz (transcriben o hablan), de visión (interpretan imágenes) y multimodales, que combinan varios tipos de datos.
¿ChatGPT es un modelo de IA?
ChatGPT es una aplicación. Por dentro usa uno o varios modelos de lenguaje de OpenAI, de la familia GPT. La distinción es útil: la misma aplicación puede cambiar de modelo, y el mismo modelo puede estar dentro de muchas aplicaciones distintas.
¿Se puede usar un modelo de IA sin entrenarlo uno mismo?
Sí, es lo habitual. La mayoría de empresas usa modelos ya entrenados por un proveedor, por API o dentro de un producto, y los adapta a su negocio con instrucciones y con sus propios documentos, sin reentrenar nada.
Términos relacionados
- Algoritmo
Un algoritmo es una secuencia finita de pasos bien definidos para resolver un problema o hacer una tarea. En IA, el algoritmo es el método que aprende de los datos; el modelo es lo que ese método produce.
- Entrenamiento de un modelo
El entrenamiento de un modelo es el proceso en el que un modelo de IA aprende a partir de un dataset: se le muestran ejemplos, se mide cuánto se equivoca y se ajustan sus parámetros, una y otra vez, hasta que sus respuestas son buenas.
- Parámetros de un modelo
Los parámetros de un modelo son los valores numéricos internos, sobre todo los pesos de una red neuronal, que se ajustan durante el entrenamiento y guardan lo aprendido. Su número se usa como medida aproximada del tamaño del modelo.
- Inferencia
La inferencia es el momento en que un modelo de IA ya entrenado se usa: recibe una entrada nueva, como una pregunta, un audio o una imagen, y calcula la respuesta con lo que aprendió, sin cambiar sus parámetros.
- LLM
Un LLM (large language model, modelo de lenguaje grande) es un modelo de IA entrenado con enormes cantidades de texto para predecir la siguiente palabra. Esa capacidad le permite redactar, resumir, traducir, clasificar y conversar.
Actualizado el