Parámetros de la inteligencia artificial y cómo dan forma a los modelos

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La inteligencia artificial moderna está construida sobre parámetros: números invisibles que deciden qué ve, qué entiende y qué responde un modelo. Cuando oyes hablar de “un modelo con millones o miles de millones de parámetros”, en realidad se está hablando del tamaño de ese cerebro matemático que hay detrás de herramientas como ChatGPT, Gemini o cualquier otra IA avanzada.

Aunque suene técnico, entender qué son los parámetros y otros conceptos básicos de IA (pesos, redes neuronales, entrenamiento, prompts, modelos abiertos o cerrados…) es clave para saber qué puedes esperar realmente de estas tecnologías, cómo usarlas en tu empresa y por qué unas soluciones funcionan mejor que otras en marketing digital, negocio o análisis de datos.

Qué es exactamente la inteligencia artificial

Cuando hablamos de IA nos referimos a sistemas capaces de realizar tareas que asociamos a la inteligencia humana: aprender de la experiencia, detectar patrones, tomar decisiones, resolver problemas o comunicarse en lenguaje natural. No buscamos replicar la consciencia, sino construir herramientas que automatizan y mejoran procesos complejos en ámbitos como la industria, la medicina, el marketing digital o el entretenimiento.

Debajo del paraguas de la IA caben muchas técnicas: sistemas basados en reglas, aprendizaje automático, redes neuronales y modelos fundacionales como los grandes modelos de lenguaje (LLM) que han disparado la revolución actual. Todo ello comparte una idea: usar datos para que la máquina aprenda en lugar de programarlo todo a mano.

Aprendizaje automático y redes neuronales: la base de los parámetros

El aprendizaje automático o machine learning es la rama de la IA que permite a las máquinas aprender a partir de datos en lugar de seguir instrucciones rígidas. En vez de decirle a un programa “si pasa A, haz B”, le damos ejemplos etiquetados y el algoritmo descubre por sí mismo qué relación hay entre entrada y salida.

Dentro del machine learning, las redes neuronales son la familia de modelos que imita (muy por encima) el cerebro humano. Están formadas por capas de neuronas artificiales conectadas entre sí. Cada conexión tiene asociado un número, un peso, que indica la influencia que tiene una neurona sobre la siguiente.

En una red neuronal típica, las neuronas se organizan en capas: una capa de entrada que recibe los datos, varias capas ocultas que transforman esa información en pasos intermedios y una capa de salida que produce el resultado (por ejemplo, una categoría de imagen, un texto en otro idioma o el precio estimado de una vivienda).

Durante el entrenamiento, estas neuronas realizan combinaciones lineales de los datos de entrada multiplicados por pesos, suman sesgos (bias) y aplican funciones de activación como sigmoide, tanh, ReLU o softmax. La función de activación introduce no linealidad, que es lo que permite modelar patrones complejos y no solo relaciones directas “si sube X, sube Y”.

Qué son los parámetros en inteligencia artificial

En una red neuronal, los parámetros son los valores numéricos que el modelo ajusta durante el entrenamiento. Incluyen principalmente los pesos de las conexiones entre neuronas y los sesgos de cada neurona. Juntos forman gigantescas matrices y vectores que codifican lo que el modelo ha aprendido.

En la práctica, los pesos determinan cuánto influye la salida de una neurona en la siguiente. Si el peso es alto, la señal se transmite con fuerza; si es bajo o cercano a cero, apenas pasa información. Los sesgos añaden un término extra que da flexibilidad, permitiendo que una neurona se active incluso si la suma ponderada de las entradas no sería suficiente.

Si imaginamos una red que predice el precio de una casa, sus parámetros aprenden cuánto pesan los metros cuadrados, el año de construcción, la localización o la calidad del barrio. En las primeras capas se combinan variables sencillas (por ejemplo, superficie y número de habitaciones) para generar conceptos intermedios como “espacio habitable”. En capas posteriores, el modelo puede combinar ubicación y calidad escolar para aproximar algo parecido a la “deseabilidad del vecindario”.

Todo este “entendido” del mundo no es más que números en matrices. El modelo no sabe realmente lo que es un barrio agradable, solo detecta patrones en los datos de entrenamiento y aprende correlaciones que luego reutiliza para nuevas predicciones.

Cómo se entrenan los parámetros de una IA

El entrenamiento es el proceso mediante el cual la red neuronal ajusta sus parámetros para minimizar el error entre sus predicciones y los valores reales. Esto se hace de forma iterativa: se muestran muchos ejemplos, se calcula el fallo y se corrigen los pesos ligeramente en la dirección adecuada mediante algoritmos de optimización como el descenso por gradiente.

En cada paso, el modelo realiza una propagación hacia adelante: toma las entradas, las multiplica por los pesos, suma sesgos, aplica funciones de activación y produce una salida. Después, mediante retropropagación, calcula cómo debería modificar cada peso para que la próxima vez se acerque más al valor correcto.

El resultado tras muchas iteraciones es un conjunto de pesos y sesgos que capturan patrones estables en los datos. Cuantos más datos y más calidad tengan, y mejor sea la arquitectura, más fiables serán esos parámetros a la hora de generalizar a casos nuevos.

En los grandes modelos generativos, este entrenamiento inicial a gran escala produce lo que se conoce como modelos fundacionales: cerebros preentrenados con una enorme cantidad de texto, código, imágenes o audio, capaces de resolver múltiples tareas con pequeños ajustes adicionales.

Modelos fundacionales, abiertos y cerrados

Los modelos fundacionales son redes neuronales gigantes preentrenadas en datos masivos para adquirir una comprensión general del lenguaje, las imágenes o el mundo. Ejemplos claros son GPT, Llama, Mistral o DeepSeek en el terreno de los modelos de lenguaje.

Sobre estos modelos se puede hacer ajuste fino (fine-tuning): en lugar de entrenar desde cero, se parte de sus parámetros ya aprendidos y se especializan con un conjunto de datos concreto (por ejemplo, textos legales, documentación interna de una empresa o chats de soporte al cliente). Es como coger a un médico generalista y formarle como especialista: la base ya está, solo hay que afinar en una dirección.

En función del acceso a estos parámetros, distinguimos modelos abiertos y modelos cerrados:

• Modelo abierto (open source): pone a disposición de la comunidad el código y, a menudo, los pesos entrenados. Cualquiera puede auditar el modelo, modificarlo, adaptarlo o desplegarlo en sus propios sistemas, sujeto a la licencia.
• Modelo cerrado: mantiene el código y los pesos como propiedad privada. El acceso se hace a través de una API o servicio online. El usuario no ve el interior del modelo ni puede cambiar sus parámetros de base.

Esta diferencia tiene implicaciones técnicas, legales y éticas. Los modelos abiertos favorecen la transparencia, la auditoría y la personalización, mientras que los cerrados suelen ofrecer mayor soporte comercial y, a veces, mejor rendimiento gracias a infraestructuras muy optimizadas y datos de entrenamiento no públicos.

Parámetros, tokens y prompts: cómo “hablamos” con la IA

Cuando interactuamos con un modelo de lenguaje, lo hacemos mediante un prompt, que no es más que el texto de entrada (la pregunta, instrucción o contexto que le damos). El modelo transforma ese texto en tokens, pequeñas unidades (palabras, partes de palabra o signos) que son los ladrillos con los que construye su comprensión interna.

Cada token se convierte en un vector numérico y recorre decenas de capas de neuronas, multiplicándose por los parámetros del modelo en cada paso. Al final, la red produce la probabilidad de cada token posible como siguiente palabra y escoge uno. Repitiendo este proceso token a token, genera respuestas completas.

La ingeniería de prompts es el arte de formular esas instrucciones de la mejor manera para guiar al modelo hacia el resultado que queremos. No cambia los parámetros internos, pero sí cómo se utilizan, ya que la misma red puede activar “rutas” distintas según el contexto proporcionado.

En la práctica, pequeños cambios en el prompt pueden hacer que la IA aproveche mejor aquello que ya sabe, mejore el tono, reduzca errores o se ajuste al estilo que necesitamos (más conciso, más didáctico, más formal, etc.).

Hallucinations: cuando los parámetros se inventan cosas

Uno de los efectos secundarios de estos modelos es la alucinación o hallucination: la IA genera respuestas que suenan plausibles pero no se corresponden con la realidad. Esto ocurre porque el modelo predice el siguiente token que mejor encaja estadísticamente con el contexto, no porque consulte una base de datos verificada.

Si durante el entrenamiento ha visto patrones poco claros, datos contradictorios o insuficientes sobre un tema, sus parámetros pueden llevarle a “rellenar huecos” de forma creativa. A veces acierta y otras veces no, pero el tono suele ser igual de seguro, lo que puede dar lugar a información errónea presentada con mucha convicción.

Por eso, en aplicaciones sensibles (salud, finanzas, decisiones legales…), es crucial combinar la IA con verificación humana, fuentes contrastadas o sistemas adicionales de chequeo que limiten las consecuencias de estas alucinaciones.

Características clave de la inteligencia artificial actual

Más allá del detalle matemático de los parámetros, las IAs modernas comparten una serie de características que explican por qué son tan útiles en entornos reales como empresas o marketing digital.

En primer lugar, destaca el aprendizaje automático continuo. Muchos sistemas son capaces de ir incorporando nuevos datos para refinar sus modelos (ya sea reentrenando de forma periódica o mediante técnicas de aprendizaje online), lo que les permite adaptarse a cambios en el mercado, el comportamiento de los usuarios o las tendencias.

También es fundamental el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Gracias a él, la IA puede interpretar y generar texto de forma coherente, entender matices, analizar sentimiento en redes sociales y mantener conversaciones cada vez más fluidas, tanto en chatbots como en asistentes de voz.

Otro rasgo clave es el reconocimiento de patrones a gran escala. Donde una persona se perdería en millones de filas de datos, un modelo bien entrenado detecta correlaciones sutiles, tendencias emergentes o anomalías que pueden indicar fraude, riesgo o simplemente nuevas oportunidades de negocio.

A todo esto se suma la capacidad de tomar decisiones de manera autónoma: recomendar productos, ajustar pujas publicitarias, aprobar o no una operación, o seleccionar el mejor contenido para mostrar a cada usuario en tiempo real, siempre en función de los datos disponibles y de los parámetros aprendidos.

Tipos de inteligencia artificial según sus capacidades

Para situar mejor este panorama, suele distinguirse entre diferentes tipos de IA según su potencia y alcance. No todas las IAs son iguales ni persiguen el mismo objetivo.

Por un lado están las IAs reactivas, que responden solo en función de la situación actual, sin memoria ni contexto acumulado. Son sistemas enfocados a una tarea muy concreta, como ciertos programas clásicos de ajedrez que analizan el tablero en ese instante, pero no recuerdan partidas anteriores.

Un paso más allá tenemos las IAs de memoria limitada, capaces de usar información reciente para mejorar decisiones futuras. Aquí encajan gran parte de las aplicaciones modernas: coches autónomos que recuerdan lo que acaban de ver, asistentes virtuales que consideran el historial inmediato de la conversación, o sistemas de recomendación que tienen en cuenta tus interacciones recientes.

En el terreno teórico, se habla también de IA general (AGI), un sistema con capacidades cognitivas comparables a las de un humano, capaz de aprender cualquier tarea intelectual y adaptarse a contextos muy variados. A día de hoy sigue siendo un ideal, sin una implementación real completa.

Finalmente, está el concepto de superinteligencia artificial, que iría más allá de la capacidad humana en prácticamente todos los ámbitos. Esta idea abre debates éticos y filosóficos profundos: control, alineamiento con valores humanos, impacto social y posibles riesgos.

Aprendizaje supervisado y no supervisado

Cuando bajamos al terreno práctico del machine learning, suele hablarse de dos grandes enfoques: aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado, que determinan cómo se entrena la IA y qué hace con los datos.

En el aprendizaje supervisado, cada ejemplo del conjunto de entrenamiento viene con una etiqueta o respuesta correcta. El modelo aprende a mapear entradas a salidas: imágenes a categorías, textos a sentimientos, clientes a probabilidad de compra. Se usa para predicción de churn, clasificación de emails, sistemas de scoring o modelos de pricing dinámico.

En el aprendizaje no supervisado, los datos no tienen etiqueta. El objetivo es descubrir estructuras ocultas o grupos naturales: segmentaciones de clientes según comportamiento, detección de anomalías, agrupación de productos que se compran juntos, etc. Aquí la IA actúa más como explorador que como oráculo.

Existen otros enfoques, como el aprendizaje por refuerzo, donde un agente prueba acciones en un entorno y recibe recompensas o castigos, aprendiendo por ensayo y error. Es muy utilizado en robótica, juegos o problemas de optimización complejos.

Aplicaciones prácticas de la IA en marketing y negocio

El impacto real de todos estos conceptos se ve cuando los parámetros bien entrenados se traducen en soluciones concretas que mejoran resultados. En marketing digital, la lista de aplicaciones no deja de crecer.

Una de las más visibles es la segmentación avanzada de audiencias. La IA analiza enormes volúmenes de datos en tiempo real (comportamiento en web, histórico de compras, interacción en redes, datos demográficos…) para crear segmentos mucho más precisos que los típicos grupos básicos por edad o ubicación.

Otro campo clave es la personalización de contenido y recomendaciones. Los sistemas de recomendación usan sus parámetros para anticipar qué productos, artículos o vídeos tienen más probabilidades de interesar a cada usuario en ese momento, mejorando el engagement y las conversiones.

En publicidad digital, la publicidad programática basada en IA permite decidir en milisegundos dónde, cuándo y a quién mostrar un anuncio, ajustando automáticamente pujas y creatividades según el rendimiento, algo imposible de gestionar manualmente a gran escala.

Además, los chatbots y asistentes virtuales impulsados por modelos de lenguaje se han convertido en la primera línea de atención al cliente en muchas empresas. Son capaces de resolver dudas frecuentes, guiar procesos de compra o derivar a un agente humano solo cuando es necesario, reduciendo tiempos de respuesta y costes.

Funciones concretas de los principales chats de IA

Para aterrizar más estas ideas, es útil ver cómo diferentes servicios de IA aplican estos conceptos bajo el capó. Aunque todos usan redes neuronales y parámetros masivos, cada uno prioriza funciones distintas.

ChatGPT ofrece búsqueda en Internet, capacidad de razonamiento, análisis de archivos adjuntos (documentos, hojas de cálculo, código), operaciones matemáticas y programación. Permite interacción por voz y una creación de imágenes limitada en su versión gratuita, ampliada en las de pago, donde además incorpora generación de vídeo y modelos más avanzados.

Gemini combina también búsqueda online y razonamiento, con una fuerte integración en el ecosistema de Google (Drive, Gmail, Docs, etc.). Acepta archivos y fotos, genera imágenes y ejecuta código, y se comporta como un asistente muy ligado a los servicios de la compañía, con mejoras adicionales en las versiones de pago.

Copilot, el asistente de Microsoft, se integra en Windows y Microsoft 365, ofreciendo uno de los generadores de imágenes más potentes en su versión gratuita, junto con acceso a modelos de lenguaje avanzados, búsqueda en la web, análisis de documentos y soporte de voz. Es especialmente útil en entornos ofimáticos.

DeepSeek destaca por su enfoque abierto y la posibilidad de descargar el modelo para ejecutarlo en local, algo muy interesante para quienes priorizan privacidad. Permite navegación web, razonamiento profundo, análisis de archivos, programación y matemáticas, aunque no genera imágenes.

Grok, integrado en X (antes Twitter), combina búsqueda general con acceso privilegiado al contenido publicado en la propia red. Ofrece un modo de búsqueda profunda (DeepSearch) y generación de imágenes con menos restricciones, lo que a la vez abre puertas creativas y polémicas.

Le Chat, impulsado por Mistral, apuesta por velocidad, privacidad y buenas capacidades de análisis de texto, incorporando un modo Canvas colaborativo para documentos, presentaciones o bocetos de código. También admite agentes configurables y generación de imágenes, aunque con resultados gráficos mejorables.

Claude se centra en la calidad de la escritura, el razonamiento y la seguridad, con múltiples estilos de respuesta configurables y una fuerte capacidad para manejar documentos extensos. No accede a Internet ni genera imágenes, pero ofrece un análisis muy pulido y cuidadoso de texto y datos.

Fortalezas y debilidades de estas IAs

Todos estos servicios comparten la misma base: enormes cantidades de parámetros entrenados en datos masivos. Sin embargo, su comportamiento práctico varía bastante y conviene conocer sus pros y contras.

En el caso de ChatGPT, sus puntos fuertes son la fluidez, naturalidad y versatilidad de las respuestas, además de un ecosistema amplio de usuarios y funcionalidades (GPTs personalizados, integración con servicios, etc.). Sus puntos débiles: la generación de imágenes limitada en la versión gratuita y que algunos modelos más avanzados solo están accesibles bajo suscripción.

Gemini brilla por su integración con Google y su carácter multimodal (texto, imagen, audio), pero a veces sus respuestas pueden resultar más breves o menos profundas que las de otras alternativas, dependiendo del escenario.

Copilot destaca por su potente generación de imágenes y buena integración con el ecosistema Windows y Office. Sin embargo, su manejo del lenguaje natural no siempre es tan claro o estructurado como el de otros modelos, y puede quedarse algo corto en explicaciones largas.

DeepSeek se ha ganado fama por ofrecer mucho en su versión gratuita y por permitir ejecución local, con un razonamiento muy sólido y respuestas bien organizadas. Sus puntos débiles son la falta de generación de imágenes y las dudas sobre privacidad y restricciones de contenido al tratarse de un desarrollo chino sometido a regulaciones específicas.

Grok se posiciona como una IA con tono desenfadado, acceso a X y generación de imágenes poco censurada, lo que para algunos usuarios es una ventaja creativa. No obstante, suele ser menos rigurosa y más polémica, con respuestas de calidad variable y un contexto de uso ligado a la propia plataforma de X.

Le Chat aporta rapidez, buena versatilidad funcional y enfoque europeo en materia de privacidad, con respuestas basadas en fuentes cuidadas. A día de hoy, sigue en fase beta y algunos aspectos de su interfaz móvil o sistema de imágenes aún están por pulir.

Por último, Claude se distingue por un tono muy cuidado, opciones de estilo configurables y un equilibrio notable entre claridad, concisión y profundidad, con menos bloqueos que otros modelos en ciertos temas. Su gran contra es no poder navegar ni generar imágenes, lo que lo deja algo atrás en escenarios donde la actualización constante es crítica.

Cómo responden estas IAs ante distintos tipos de preguntas

Cuando se comparan estos modelos con las mismas preguntas, se aprecia cómo sus parámetros y su diseño influyen en el tipo de respuesta. Ante consultas informativas sencillas (por ejemplo, qué es un medio concreto), la mayoría ofrece respuestas correctas, aunque algunas pueden incluir alucinaciones puntuales (como se ha observado en determinados casos con DeepSeek).

Si se pregunta por personas poco conocidas, emergen diferencias llamativas: algunos modelos, como ciertas versiones de ChatGPT, tienden a dar muchos detalles basados en rastreo web, mientras otros optan por centrarse en el perfil profesional y limitar información personal.

En comparativas de productos complejos (como dos modelos de móviles recientes), algunos servicios se lucen con tablas de especificaciones y análisis estructurado, mientras que otros ofrecen resúmenes más genéricos o incluso se topan con problemas técnicos al intentar buscar datos actualizados.

Cuando el reto es resolver problemas lógicos como el clásico de Monty Hall, los modelos con modos de razonamiento activados suelen acertar, aunque el estilo cambia: desde explicaciones muy desarrolladas (como Grok o Copilot) hasta versiones más esquemáticas y breves (como ciertas respuestas de ChatGPT).

En preguntas de alta carga política o ideológica, se ve mucho el peso de las políticas internas y los datos de entrenamiento: unos modelos entran en más detalle y citan hechos controvertidos, mientras otros prefieren respuestas neutrales, asépticas o muy resumidas, aunque todos apoyados en los mismos principios de predicción basados en parámetros.

Características avanzadas de la IA: adaptabilidad, creatividad y colaboración

Más allá de las funciones de cara al usuario, las IAs modernas presentan características internas que las hacen especialmente potentes. Una de las más relevantes es la adaptabilidad: la capacidad de ajustarse a contextos cambiantes, aprender nuevas habilidades y refinar su comportamiento con datos recientes o feedback de los usuarios.

También podemos hablar de cierta creatividad algorítmica. Aunque no es creatividad humana, los modelos generativos combinan patrones previos para producir textos, imágenes, música o diseños originales, lo que ayuda a la ideación de contenidos, el prototipado rápido o la creación de campañas de marketing más frescas.

En el núcleo técnico encontramos el aprendizaje profundo (deep learning), que emplea redes neuronales con muchas capas para simular de forma muy abstracta el funcionamiento del cerebro humano, mejorando la capacidad de reconocer patrones complejos en imágenes, audio o secuencias de texto largas.

Otra línea de avance es el reconocimiento de emociones y el análisis de tono, que permite a ciertos sistemas interpretar, al menos parcialmente, el matiz emocional de un mensaje, adaptando su respuesta para resultar más empáticos o apropiados en contextos de atención al cliente o soporte psicológico ligero.

Por último, las arquitecturas modernas favorecen la colaboración entre máquinas: distintos modelos o agentes especializados pueden trabajar juntos, compartir información y dividir tareas (uno analiza datos, otro redacta el informe, otro genera los gráficos), aumentando la eficiencia global del sistema.

Por qué importan los parámetros para las empresas y el marketing

Al final del día, todo lo anterior se sostiene sobre lo mismo: parámetros bien entrenados a gran escala. Cuantos más parámetros y mejor entrenados estén, mayor capacidad tiene el modelo para comprender matices y ofrecer respuestas útiles… pero también más recursos necesita y más delicado es su despliegue.

Para una empresa, esto se traduce en decisiones sobre qué tipo de modelo usar: uno gigantesco alojado en la nube, con coste variable pero capacidades espectaculares; un modelo mediano especializado en tareas concretas; o varios modelos pequeños, más eficientes, ajustados finamente a procesos muy específicos (por ejemplo, sistemas ERP y control de stock, clasificar tickets de soporte o predecir abandono de clientes).

También tiene impacto en aspectos como la privacidad de los datos: ejecutar un modelo con muchos parámetros en local (como permiten algunos modelos abiertos) puede ser clave en sectores regulados, mientras que apoyarse en servicios cerrados requiere valorar acuerdos de tratamiento de datos, jurisdicciones y cumplimiento normativo.

En marketing, entender que “más parámetros” no siempre significa “mejor para todo” ayuda a elegir la herramienta adecuada para cada trabajo: un gran modelo de lenguaje para idear campañas o escribir copys, otro más pequeño y rápido para clasificar leads, y quizá uno visionario para analizar imágenes de producto o creatividades.

Con este mapa en la cabeza —qué es la IA, cómo funcionan los parámetros, qué tipos de modelos hay y qué ofrecen los principales servicios— resulta mucho más fácil aprovechar la tecnología, pedirle cosas realistas y detectar sus límites, utilizando la inteligencia artificial como un aliado potente en lugar de tratarla como una caja negra incomprensible.