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Inteligencia artificial sin hype: modelos, agentes y casos de uso que funcionan en producción.
Claude 2, lanzado por Anthropic en julio de 2023, ofrece una ventana de contexto de 100.000 tokens y seguridad basada en Constitutional AI. Frente a GPT-4, gana en analisis de documentos largos y codigo con contexto amplio; GPT-4 sigue adelante en razonamiento matematico complejo y en su ecosistema de herramientas.
Con cuantización, los pesos de un modelo se guardan con menos bits (4, 5 u 8 en vez de 16), así que Llama 2 13B pasa de 26 GB a unos 7,5 GB. Con llama.cpp corre en un portátil normal de 16 GB de RAM sin GPU dedicada, y la pérdida de calidad es menor de lo que la intuición sugiere.
Un embedding de texto es un vector numérico que codifica el significado de una palabra o frase, de forma que fragmentos semánticamente parecidos generan vectores cercanos por distancia coseno. Los modelos más usados en producción son OpenAI ada-002, Sentence Transformers y BGE, y sirven sobre todo para búsqueda semántica, sistemas RAG y clasificación de texto sin entrenar un clasificador.
Function calling en OpenAI formaliza la comunicación entre el LLM y el código externo mediante JSON Schema declarativo: el modelo devuelve datos estructurados en lugar de texto libre. Introducido en junio de 2023 con GPT-3.5-turbo y GPT-4, es el estándar para agentes, extracción de datos y APIs conversacionales.
Cinco meses después de su lanzamiento, GPT-4 destaca en razonamiento encadenado, escritura técnica y código de mediana complejidad, pero sigue fallando en aritmética, información posterior a su corte de datos y consistencia entre conversaciones. Claude 2 gana en contexto largo; LLaMA 2, en coste y privacidad.
Meta publicó LLaMA 2 el 18 de julio de 2023 con licencia comercial libre de royalties, en tres tamaños (7B, 13B, 70B parámetros). El modelo 70B iguala o supera a GPT-3.5 en benchmarks estándar. Para el 99,9 % de las organizaciones la licencia permite descargar, modificar y ejecutar el modelo en producción con privacidad total.
Google lanzó Bard en febrero de 2023 con PaLM 2 como respuesta a ChatGPT, y presentó el modelo en mayo del mismo año en cuatro tamaños: Gecko, Otter, Bison y Unicorn. PaLM 2 compite con GPT-3.5 y GPT-4 en benchmarks como MMLU y BIG-bench, pero la ventaja real de Google está en la integración con Workspace, no en el modelo en sí.
El fine-tuning de un LLM propio compensa en tres casos: necesitas un estilo o voz muy específicos, un formato de salida rígido y estructurado, o quieres reducir coste y latencia con un modelo pequeño especializado. LoRA y QLoRA han bajado el coste de GPU, pero preparar datos y operar el modelo en producción siguen siendo caros. Para el resto, RAG y prompt engineering bastan.
Los plugins de ChatGPT permiten que el modelo invoque servicios externos mediante una especificación OpenAPI. A tres meses de su lanzamiento, el ecosistema suma unos 500 plugins con un patrón claro: funcionan bien para consulta de datos en vivo y exposición de APIs internas, pero presentan fricciones en orquestación múltiple y transacciones con dinero real.
Code Interpreter extiende ChatGPT Plus con un intérprete Python en sandbox aislado: ejecuta el código en el acto, lee los ficheros que subes (CSV, Excel, PDF, imágenes, ZIPs) y devuelve resultados y gráficos dentro del chat. La sesión es efímera y sin internet, pero notablemente eficaz para análisis exploratorio ad-hoc sin arrancar un notebook.
DINOv2 es el modelo de visión por computadora de Meta AI entrenado con autoaprendizaje sobre 142 millones de imágenes sin etiquetas humanas. Con una simple capa lineal sobre el codificador congelado iguala o supera a modelos supervisados en clasificación ImageNet, segmentación semántica y estimación de profundidad monocular.
Un ensamble de aprendizaje combina las predicciones de varios modelos, mediante bagging, boosting o stacking, para lograr un resultado más preciso y estable que cualquier modelo individual. Random Forest y XGBoost dominan los datos tabulares porque explotan esa idea: la diversidad entre modelos reduce el error, siempre que sus fallos no estén correlacionados entre sí.
La función escalón, o función de Heaviside, es la función de activación más simple en redes neuronales: convierte cualquier valor numérico de entrada en una salida binaria, 0 o 1, según supere o no un umbral fijo. Fue la pieza central del perceptrón de Rosenblatt en 1958, pero al no ser diferenciable, hoy no sirve para el entrenamiento con retropropagación.
LazyPredict es una biblioteca de Python que evalúa automáticamente decenas de modelos de clasificación y regresión de scikit-learn sobre tu dataset en segundos, sin escribir el código de entrenamiento para cada uno. Con LazyClassifier y LazyRegressor obtienes una tabla comparativa de métricas que señala qué modelos merece la pena afinar después.
La IA optimiza las ventas B2B con cuatro palancas: lead scoring predictivo que prioriza a los compradores con más probabilidad de cerrar, análisis de conversaciones, personalización de outreach a escala y automatización de tareas repetitivas. Su impacto real depende de partir de datos de CRM limpios.
El aprendizaje federado entrena modelos de IA de forma colaborativa entre varios dispositivos u organizaciones sin mover los datos originales: cada participante entrena en local y solo envía gradientes al servidor central. Formalizado por Google en 2016, no garantiza privacidad por sí solo: necesita privacidad diferencial o agregación segura para evitar fugas de información en esos gradientes.
La automatización inteligente combina IA, aprendizaje automático y robots físicos capaces de percibir, decidir y adaptarse en tiempo real, sin depender solo de un guión fijo. Transforma fabricación, logística, sanidad y alimentación, y en 2024 ya sumaba más de 4,6 millones de robots industriales activos en el mundo, según la IFR.
La visión computarizada es la rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas interpretar imágenes digitales: detectar objetos, segmentar regiones y reconocer patrones mediante redes neuronales convolucionales. Desde 2012, cuando AlexNet redujo el error de clasificación en ImageNet al 15,3%, se aplica en fabricación, medicina, transporte y agricultura de precisión.
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es la disciplina de IA que permite a las máquinas entender, interpretar y generar texto y voz humana. Impulsado por la arquitectura transformer desde 2017, el NLP alimenta chatbots, traductores automáticos y sistemas de diagnóstico clínico, con retos pendientes en razonamiento causal, eficiencia energética y mitigación de sesgos.
