Más allá de ChatGPT: los modelos de IA esenciales de la actualidad

Thu Jul 03 2025

Desarrollo

¡Hola Chiquis!👋🏻 La conversación reciente gira en torno a ChatGPT y otros LLMs, pero el universo de la IA es mucho más amplio. Cada tipo de modelo aporta una perspectiva distinta: visión, gráfica, audio, decisiones… si solo miras al lenguaje, te estás perdiendo la mitad del espectáculo. Acompáñame en este viaje por algunas familias de modelos que en 2025 marcan el pulso de la innovación.

¿Alguna vez sientes que la conversación sobre Inteligencia Artificial se reduce siempre a ChatGPT y otros modelos de lenguaje grandes (LLM)? Es comprensible. Los LLM han capturado la imaginación popular con su asombrosa capacidad para generar texto, traducir idiomas y responder preguntas de manera conversacional. Sin embargo, reducir el vasto y fascinante mundo de la IA a solo los LLM sería como pensar que la ópera es el único género musical.

La verdad es que el ecosistema de la IA es increíblemente diverso y está en constante evolución. Si bien los LLM son, sin duda, una pieza crucial del rompecabezas, existen muchos otros tipos de modelos de IA que impulsan innovaciones en campos tan variados como la medicina, la robótica, la finanzas y el arte.

LLM (Modelos de Lenguaje)

Grandes, complejos y sorprendentes. Modelos como GPT-4, Claude o Gemini generan texto, traducen, programan, clasifican imágenes… y mucho más. ¿Qué los hace especiales? Atención (“attention”) para relacionar cualquier parte de la secuencia con cualquier otra sin procesarla de forma estrictamente lineal. ¿Para qué sirven? Asistentes, contenido, soporte, codificación.

from transformers import pipeline
qa = pipeline("question-answering")
qa(question="¿Qué es un LLM?", context="Un LLM es un modelo de lenguaje grande entrenado...")
# Carga y uso de un transformer con Hugging Face
from transformers import pipeline

classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment")
print(classifier("¡Me encanta esta guía de IA!"))

CV (Visión Computacional)

Redes convolucionales (CNN) que procesan y reconocen imágenes, objetos, rostros y vídeo: detección de objetos, segmentación semántica, reconocimiento facial. ¿Qué las hace especiales? Capturan patrones espaciales con filtros (kernels) que “ven” bordes, texturas y formas. ¿Para qué sirven? Diagnóstico médico, autos autónomos, cámaras de seguridad.

# Ejemplo mínimo de CNN con PyTorch (clasificación MNIST)
import torch.nn as nn

class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
        self.pool  = nn.MaxPool2d(2)
        self.fc1   = nn.Linear(32*13*13, 128)
        self.fc2   = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
        x = x.view(-1, 32*13*13)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        return self.fc2(x)

Generative AI

Con GANs y modelos de difusión, generan desde paisajes hasta retratos hiperrealistas. Creación de imágenes, música, arte fotorrealista. ¿Qué los hace especiales? Dos redes en competición: el generador trata de “engañar” al discriminador, que a su vez aprende a distinguir real de falso. ¿Para qué sirven? Arte, diseño, videojuegos, moda, cine.

# Stable Diffusion en acción
from diffusers import StableDiffusionPipeline
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5")
image = pipe("alpaca espacial en el cosmos").images[0]
# Pseudocódigo de GAN en TensorFlow
def build_generator():
    # crea capas que tomen ruido y produzcan imagen
    pass

def build_discriminator():
    # crea capas que reciban imagen y devuelvan real/falso
    pass

# Entrenamiento: alternar pasos de generator y discriminator

Speech AI

Text-to-speech, speech-to-text, análisis de audio y emociones. ¿Para qué sirven? Asistentes de voz, transcripciones, audiolibros.

# Transcripción con Whisper
import whisper
model = whisper.load_model("base")
result = model.transcribe("audio.mp3")
print(result["text"])

Recommender Systems

Modelos que predicen qué te gustará. ¿Para qué sirven? Netflix, Spotify, Amazon, redes sociales.

# Matrix Factorization básico (idea general)
R = user_item_matrix
P, Q = initialize_latent_features()
for step in range(steps):
    update_features(P, Q)

Time Series Forecasting

Predicen el futuro con datos del pasado. ¿Para qué sirven? Clima, finanzas, energía, inventarios.

# LSTM simple para series temporales
model = Sequential([
    LSTM(128, input_shape=(timesteps, features)),
    Dense(1)
])

Image description

Reinforcement Learning (RL)

Aprenden por prueba y error, como un niño aprendiendo a andar. Juegos (ajedrez, Go), robots autónomos, sistemas de recomendación dinámicos. ¿Qué lo hace especial? Los agentes aprenden a través de prueba y error optimizando una recompensa acumulada. ¿Para qué sirven? Robótica, videojuegos, autos autónomos.

# Entrenamiento con Stable Baselines3 (Python)
from stable_baselines3 import PPO
from gym import make

env = make("CartPole-v1")
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=10000)

Graph Neural Networks (GNN)

Ideales para datos estructurados como en forma de redes: amigos, moléculas. ¿Qué las hace especiales? Aprenden de nodos y aristas, propagando información a través de la estructura del grafo. ¿Para qué sirven? Detección de fraudes, bioinformática, redes sociales.

# Ejemplo con PyTorch Geometric
from torch_geometric.nn import GCNConv

class GCN(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = GCNConv(dataset.num_features, 16)
        self.conv2 = GCNConv(16, dataset.num_classes)

    def forward(self, data):
        x, edge_index = data.x, data.edge_index
        x = F.relu(self.conv1(x, edge_index))
        return F.log_softmax(self.conv2(x, edge_index), dim=1)

Redes Neuronales Recurrentes (RNN, LSTM, GRU)

¿Para qué sirven? Datos secuenciales: texto, audio, series de tiempo. ¿Qué las hace especiales? Mantienen una “memoria” interna para procesar secuencias de forma contextual.

# Ejemplo de LSTM simple en Keras (predicción de secuencias)
from tensorflow.keras import layers, models

model = models.Sequential([
    layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=64),
    layers.LSTM(128),
    layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

Autoencoders Variacionales (VAE)

¿Para qué sirven? Generación de datos, reducción de dimensionalidad, detección de anomalías. ¿Qué los hace especiales? Aprenden una representación codificada probabilística que permite muestrear nuevas instancias.

# Arquitectura básica de un VAE en PyTorch
import torch, torch.nn.functional as F

class VAE(nn.Module):
    def __init__(self, z_dim=20):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 400)
        self.fc21 = nn.Linear(400, z_dim)  # media
        self.fc22 = nn.Linear(400, z_dim)  # logvar
        self.fc3 = nn.Linear(z_dim, 400)
        self.fc4 = nn.Linear(400, 784)

    def encode(self, x):
        h1 = torch.relu(self.fc1(x))
        return self.fc21(h1), self.fc22(h1)

    def reparametrize(self, mu, logvar):
        std = torch.exp(0.5*logvar)
        eps = torch.randn_like(std)
        return mu + eps*std

    def decode(self, z):
        h3 = torch.relu(self.fc3(z))
        return torch.sigmoid(self.fc4(h3))

    def forward(self, x):
        mu, logvar = self.encode(x.view(-1, 784))
        z = self.reparametrize(mu, logvar)
        return self.decode(z), mu, logvar

Modelos de Difusión (Diffusion Models)

¿Para qué sirven? Generación de imágenes de ultra calidad (ejemplo: Stable Diffusion), síntesis de audio. ¿Qué los hace especiales? Aprenden a reconstruir datos añadiendo y luego eliminando ruido paso a paso, logrando gran realismo.

# Concepto básico de forward/backward diffusion (pseudocódigo)
for t in range(T):
    x_noisy = add_noise(x, t)
for t in reversed(range(T)):
    x = denoise_step(x_noisy, t)

La Sinergia: cuando todo se conecta ¿Sabías que un auto autónomo usa modelos de visión, predicción, recomendación y lenguaje al mismo tiempo? El futuro no es de modelos aislados, sino de sistemas híbridos y colaborativos.

¿Cuál elegir?

Visión vs. Texto vs. Gráficos: escoge CNN, ViT o Transformers según tu dominio.
Generación vs. Clasificación: GANs, VAEs y Diffusion para crear; CNN y Transformers para analizar.
Estructuras complejas: GNNs para grafos, RL para decisiones secuenciales.

En 2025, ser un buen arquitecto de IA implica entender fortalezas, limitaciones y consumo de recursos de cada familia. No te quedes solo con los LLM: explora, integra y fusiona.

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Referencias: Imágenes creadas con Gemini (google.com)

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Más allá de ChatGPT: los modelos de IA esenciales de la actualidad

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