La inteligencia artificial está evolucionando a pasos agigantados. Hasta ahora, los modelos más populares han sido universales, es decir, diseñados para responder a cualquier tipo de pregunta sin una personalización profunda. Sin embargo, el futuro de la IA apunta hacia modelos fundacionales personalizados, que se adapten a cada individuo, reflejando su forma de pensar, sus experiencias y su visión del mundo.
¿Qué es un modelo fundacional?
Un modelo fundacional es una inteligencia artificial entrenada con una gran cantidad de datos para comprender y generar lenguaje, imágenes, código y otros tipos de información. Actúan como una base sobre la cual se pueden desarrollar aplicaciones más especializadas.
Actualmente, estos modelos requieren enormes cantidades de datos y poder de cómputo, lo que los hace costosos de entrenar. Sin embargo, gracias a los avances recientes, estamos viendo una tendencia hacia modelos más accesibles y personalizables.
El futuro: un modelo fundacional para cada persona
Imagina que cada persona tuviera su propio modelo de inteligencia artificial, ajustado a su historia personal, su cultura, sus preferencias y su forma única de razonar. Estos modelos podrían interactuar y combinarse con otros, tanto universales como especializados en distintas áreas: medicina, psicología, ingeniería, arte o cualquier otra disciplina.
Por ejemplo, si una persona es apasionada de la cocina, su modelo personal podría combinarse con un modelo especializado en gastronomía y salud para ofrecerle información adaptada a su nivel de conocimiento y su forma de aprender. En lugar de respuestas genéricas, la IA respondería de manera alineada con su visión del mundo y su salud.
¿Cómo funcionan los parámetros en la IA?
Para entender cómo la IA personaliza la información, es importante conocer el concepto de parámetro. Cuando se presenta un modelo de IA, muchas veces se menciona la cantidad de parámetros como un dato clave, pero ¿qué son realmente?
Podemos explicarlo con una analogía. Imagina que ves a una persona (H) con un cuchillo. Tu cerebro asocia inmediatamente H con peligro. Si en otro encuentro H te insulta, refuerzas aún más esa conexión. Es como si en tu mente se creara una tubería mental entre «H» y «peligro»: cada vez que ves a H, la información fluye rápidamente hacia esa idea.
En cambio, si ves una ambulancia en la calle, tu cerebro la asocia con seguridad y ayuda porque sabes que su función es asistir a personas en emergencias. Cada vez que ves una ambulancia, el «agua mental» fluye hacia esas ideas en lugar de hacia el peligro.
En un modelo de IA, los parámetros funcionan como estas conexiones. Son los ajustes matemáticos que determinan qué conceptos están relacionados entre sí. Cuantos más parámetros tenga un modelo, más conexiones podrá hacer y con mayor precisión podrá responder a nuestras preguntas. Así como nuestro cerebro fortalece o debilita las conexiones según la experiencia, un modelo de IA aprende ajustando sus parámetros a medida que procesa más información.
(Recuerda que es una analogía para ayudar a entenderlo; en IA, los parámetros no representan literalmente una única conexión entre dos ideas, sino que se distribuyen en una red de pesos matemáticos. No es exactamente como una tubería que envía agua directamente, sino más bien como un sistema de probabilidades y activaciones)
La reducción de costos y el auge de la personalización
Hasta hace poco, entrenar un modelo fundacional era extremadamente costoso. Sin embargo, la empresa DeepSeek ha demostrado que crear un modelo potente no requiere necesariamente miles de millones de dólares, sino que puede costar tan solo 5 millones de dólares y unas 200 personas.
Si consideramos la Ley de Moore (que indica que la capacidad computacional se duplica cada cierto tiempo mientras los costos disminuyen), es fácil prever que en poco tiempo el costo de entrenar modelos será mucho más accesible. No necesitaremos crear un modelo desde cero para cada persona, sino que podremos tener modelos base con ajustes personalizados. Esto hará que la IA sea mucho más adaptativa y accesible.
Interacción entre modelos especializados y personales
Poder combinar un modelo personal con modelos especializados es un concepto con un gran potencial. En el futuro, podríamos tener redes de modelos que colaboren entre sí. Por ejemplo, tu modelo personal podría consultar un modelo médico especializado para ofrecerte respuestas adaptadas a tu historial y forma de entender el mundo.
Actualmente, los modelos funcionan de manera independiente, pero con enfoques como IA federada, agentes colaborativos y arquitecturas modulares, podríamos ver una integración real entre modelos personalizados y especializados, ampliando enormemente las posibilidades de la inteligencia artificial.
Conclusión: Un futuro hiperpersonalizado
Estamos rodeados de modelos de IA universales, pero el futuro de la inteligencia artificial está en la personalización extrema. En pocos años, cada persona podría tener su propio modelo fundacional, adaptado a su forma de ser y de pensar, capaz de interactuar con modelos especializados para mejorar su conocimiento y capacidades.
Esta revolución nos llevará a un mundo donde la IA dejará de ser una simple herramienta genérica y se convertirá en una extensión de nuestra mente, ayudándonos a aprender, tomar decisiones y potenciar nuestra creatividad de maneras inimaginables.
El futuro de la inteligencia artificial será tan personal como nuestra propia mente 🚀
Los «agentes», una profecía muy repetida para la IA durante 2025, posiblemente quedarán en una analogía simple similar a la que usé de las tuberías.
Imagen: Jack Deadman en Unsplash
