Cuando alguien dice “la IA”, hoy en día casi siempre está pensando en modelos capaces de conversar, escribir textos, generar imágenes, resumir documentos, programar o responder preguntas complejas. Esos sistemas, los más visibles públicamente, suelen estar construidos sobre redes neuronales artificiales. Pero esa expresión puede confundir mucho, porque sugiere que la máquina funciona “como un cerebro”. La realidad es más interesante y más matizada: las IAs actuales están inspiradas en ciertos principios del sistema nervioso biológico, pero no son cerebros simulados ni funcionan igual, son modelos matemáticos que aprenden patrones a partir de enormes cantidades de datos y que, gracias a su escala, pueden producir comportamientos que parecen inteligentes.

1. ¿Qué es exactamente una red neuronal artificial?

Una red neuronal artificial es un sistema matemático formado por unidades simples de cálculo organizadas en capas. Cada unidad, llamada a veces “neurona artificial”, recibe números, los combina mediante pesos, suma los resultados, aplica una función de activación y entrega una salida numérica. Esa salida pasa a otras neuronas de la capa siguiente, y así sucesivamente hasta obtener un resultado final.

De forma muy simplificada, una neurona artificial hace algo así:

salida = función_de_activación(peso_1 × entrada_1 + peso_2 × entrada_2 +… +sesgo)

El sesgo da más flexibilidad al aprendizaje de los modelos IA y marcar fronteras de decisión.

Nada de eso es mágico. Es álgebra lineal, cálculo y funciones no lineales repetidas millones o miles de millones de veces. Lo poderoso aparece cuando muchas de estas operaciones se combinan en capas profundas y se ajustan automáticamente mediante entrenamiento.

La palabra “neuronal” viene de una analogía histórica con el cerebro. Las primeras ideas imitaban la forma en que neuronas biológicas parecen conectarse entre sí [1]. Pero una neurona artificial no es una célula viva, no tiene membrana, no dispara impulsos eléctricos reales, no libera neurotransmisores y no posee conciencia ni voluntad propia, todos sus actos son consecuencia de ordenes humanas. Es una función matemática implementada en hardware digital.

Aun así, la arquitectura es suficientemente flexible como para aproximar funciones muy complejas [2]. Eso permite que redes neuronales profundas aprendan a reconocer imágenes, traducir idiomas, generar texto, predecir proteínas [3], conducir vehículos o componer música.

2. Del texto al número: tokens, IDs y embeddings

Tomemos un modelo de lenguaje. Para él no existe el “texto” como lo percibimos nosotros. Todo debe convertirse en representaciones numéricas.

El primer paso es dividir la entrada en unidades llamadas tokens. Un token puede ser una palabra completa, una parte de una palabra, un signo de puntuación o incluso caracteres sueltos. Por ejemplo:

“El gato duerme” puede separarse como: [«El», «gato», «duerme»] o estructuras similares.

La segmentación depende del vocabulario y del algoritmo usado por el modelo [4].

Después, cada token se asocia a un número entero, llamado ID de token. Por ejemplo, hipotéticamente:

«El» → 123 «gato» → 456 «duerme» → 789

Este ID es solo una etiqueta. No significa que el número 456 contenga la esencia del gato. Es simplemente el índice que el modelo usa para localizar una representación aprendida.

Esa representación se llama embedding. Cada ID apunta a un vector numérico, es decir, una lista larga de números. En modelos grandes, esos vectores pueden tener cientos, miles o más dimensiones.

«gato» → [0.12, -0.83, 0.45, 0.77, …, 0.03]

Palabras con usos similares tienden a ocupar posiciones cercanas o relacionadas en ese espacio [5]. Por ejemplo, “perro” y “gato” pueden estar más próximas entre sí que “perro” y “democracia”, aunque obviamente la relación depende del contexto y del modelo.

Es importante entender esto: el significado no está en un número suelto. Está distribuido en un vector completo y, sobre todo, en las relaciones geométricas y estadísticas entre muchos vectores.

3. El significado no es fijo: contexto y representaciones internas

La palabra “banco” puede significar una entidad financiera, un asiento de parque, un banco de pruebas o un grupo de peces. Su embedding inicial captura cierta tendencia general, pero no resuelve completamente la ambigüedad.

Esa resolución ocurre cuando el modelo procesa la frase completa. En arquitecturas modernas, especialmente los transformers, cada token intercambia información con los demás mediante un mecanismo llamado atención [6].

La atención permite que el modelo pregunte, en términos matemáticos: ¿qué otras partes de la secuencia son relevantes para interpretar este token?

Por ejemplo: “Me senté en el banco” frente a: “Fui al banco a retirar dinero”

En el primer caso, la representación interna de “banco” tenderá a asociarse con objetos físicos, descanso, parque, etc. En el segundo, se asociará con finanzas, retiro, efectivo, institución.

Así, el modelo no tiene una sola definición numérica de “banco”. Tiene múltiples representaciones contextuales. Cada aparición de la palabra se transforma según su entorno.

Esto es crucial para entender por qué los grandes modelos pueden parecer flexibles y comprensivos. No están aplicando reglas rígidas de diccionario. Están calculando patrones contextuales en espacios de alta dimensión.

4. Transformers: atención, capas y paralelismo

Los grandes modelos de lenguaje actuales suelen basarse en la arquitectura transformer [6]. Un transformer no es una red neuronal “totalmente conectada” al estilo clásico, donde cada neurona se conecta con todas las de la capa siguiente de forma simple. Usa componentes más sofisticados.

Sus piezas principales incluyen:

• embeddings de token: representaciones vectoriales numéricas aprendidas que convierten cada token en coordenadas de un espacio de alta dimensión donde se codifican regularidades de uso.
• codificaciones posicionales: señales numéricas que se añaden a los embeddings para que el modelo conozca la posición y el orden de cada token en la secuencia.
• bloques de atención: módulos que permiten que cada token intercambie información con otros tokens de la secuencia ponderando su relevancia mediante consultas, claves y valores.
• capas feed-forward: subredes densas dentro de cada bloque transformer que transforman cada representación token a token mediante operaciones lineales y funciones no lineales.
• conexiones residuales: atajos que suman la entrada de una capa a su salida
• normalizaciones: operaciones que reescalan y centran las activaciones para estabilizar y acelerar el entrenamiento

La atención es quizá el concepto más importante. Permite que cada token “mire” a otros tokens y combine información de ellos. Técnicamente, se calculan consultas, claves y valores, y se asignan pesos de relevancia entre posiciones de la secuencia.

No hace falta entrar en fórmulas completas, pero la idea intuitiva es esta:

Para entender una palabra, el modelo decide qué otras palabras del contexto importan más.

En una frase larga, esto permite relacionar elementos separados. Por ejemplo:

“Juan ayudó a Pedro porque estaba triste”

Para interpretar “estaba triste”, el modelo debe considerar a quién se refiere. La atención ayuda a asignar relevancia relativa entre “Juan”, “Pedro” y demás palabras.

Además, los transformers procesan muchas posiciones en paralelo, lo que los hace eficientes en hardware moderno, especialmente GPUs y TPUs. Esto permitió escalar modelos a tamaños enormes.

5. Cómo genera texto un modelo: token a token

Un modelo de lenguaje no escribe una respuesta completa de golpe: genera una secuencia de tokens, uno tras otro. Eso no significa que no mire hacia delante. Los estudios de interpretabilidad muestran que, al escribir un verso que rima, el modelo elige la palabra de la rima antes de llegar a ella [7], y los modelos de razonamiento actuales generan un razonamiento intermedio antes de dar la respuesta final [8].

Supongamos que la entrada es:

“¿Cuál es la capital de Francia?”

El modelo procesa esos tokens, construye representaciones internas y, al final, produce una distribución de probabilidad sobre todos los tokens posibles del vocabulario.

Es decir, calcula algo así:

«París» → 95% «Lyon» → 1% «Marsella» → 1% otros → 3%

Luego elige un token. Puede elegir el más probable, o puede usar muestreo con temperatura, top-k, top-p u otros criterios [9]. Por eso, ante la misma pregunta, un modelo puede dar respuestas ligeramente distintas.

Una vez elegido el token, se añade al contexto:

“¿Cuál es la capital de Francia? París”

Entonces vuelve a calcular la probabilidad del siguiente token. Quizá produzca un punto final, quizá añada más información, quizá continúe con una explicación.

Este proceso se repite hasta que el modelo emite un token de fin de secuencia o hasta alcanzar un límite.

Por tanto, la respuesta no está “guardada entera” en algún lugar. Se construye progresivamente mediante decisiones probabilistas locales, condicionadas por todo el contexto acumulado.

6. Parámetros: el conocimiento comprimido de la red

Cuando decimos que el modelo “sabe” cosas, no debemos imaginar una base de datos interna con frases almacenadas. Lo que tiene son parámetros: miles de millones de números ajustados durante el entrenamiento.

Esos parámetros incluyen:

• pesos de las matrices de atención,
• pesos de las capas feed-forward,
• embeddings,
• sesgos,
• parámetros de normalización,
• proyecciones de salida.

Durante el entrenamiento, el modelo vio enormes cantidades de texto. En general no guardó ese texto literalmente, aunque puede memorizar y reproducir algunos fragmentos exactos [10]. Lo que hizo fue ajustar sus parámetros para minimizar errores de predicción.

Por ejemplo, si el modelo veía:

“El cielo está ___” y la siguiente palabra era frecuentemente “azul”, “nublado”, “oscuro” o “limpio”, aprendió patrones probabilistas sobre qué tokens suelen seguir.

Con suficientes datos y suficiente capacidad, esos patrones se vuelven muy ricos. El modelo aprende gramática, estilo, hechos comunes, estructuras lógicas básicas, formatos de código, traducción, resumen, explicación y muchas regularidades del lenguaje humano.

Pero esto no es lo mismo que poseer un modelo del mundo como el de una persona. Es una compresión estadística extremadamente potente de correlaciones presentes en los datos.

7. ¿Busca la IA entre millones de datos aprendidos?

Esta es una pregunta clave. La intuición de “buscar entre millones de datos” es comprensible, pero no del todo precisa. Un modelo neuronal puro no funciona como un motor de búsqueda. No tiene indexadas todas las frases que leyó. No hace:

buscar documento relevante – copiar fragmento – pegar respuesta

Eso lo hacen algunos sistemas externos, por ejemplo motores de búsqueda o bases de datos.

Lo que hace el modelo es calcular una salida a partir de parámetros internos + contexto actual.

Los parámetros contienen patrones aprendidos, pero no como archivos separados. Están distribuidos por toda la red. Cambiar un pequeño conjunto de pesos puede alterar sutilmente muchas capacidades del modelo.

Esto explica fenómenos curiosos. Un modelo puede generar frases que nunca vio exactamente así. También puede “alucinar”, es decir, producir afirmaciones falsas con gran fluidez, porque está optimizando plausibilidad estadística, no verdad verificada [11].

Dicho de otro modo: No busca entre datos almacenados; genera patrones probables usando una representación interna comprimida.

Ahora bien, muchos sistemas actuales combinan modelos neuronales con recuperación externa. Esto se conoce como RAG, Retrieval-Augmented Generation [12]. En esos casos, el sistema sí busca documentos, bases de datos o páginas web, y luego pasa esa información al modelo para que genere una respuesta más fundamentada. Pero el núcleo generativo sigue siendo un modelo neuronal que produce tokens condicionados por el contexto ampliado.

Referencias

[1] McCulloch, W. S. y Pitts, W. (1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity.
Bulletin of Mathematical Biophysics, 5, 115–133. https://doi.org/10.1007/BF02478259
Fuente histórica. Primer modelo matemático de neurona como unidad lógica de todo o nada; origen de la analogía entre neurona y unidad de cálculo.
[2] Hornik, K., Stinchcombe, M. y White, H. (1989). Multilayer feedforward networks are universal approximators. Neural Networks, 2(5), 359–366. https://doi.org/10.1016/0893-6080(89)90020-8
Marco teórico. Demostración matemática: una red con una capa oculta y suficientes unidades puede aproximar cualquier función continua. No dice cuántas unidades hacen falta ni cómo entrenarlas.
[3] Jumper, J. et al. (2021). Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature,596, 583–589. https://doi.org/10.1038/s41586-021-03819-2
Fiable. Validado en la competición ciega CASP14, con precisión comparable a la experimental en la mayoría de los casos.
[4] Sennrich, R., Haddow, B. y Birch, A. (2016). Neural machine translation of rare words with subword units. Proceedings of ACL 2016, 1715–1725. https://doi.org/10.18653/v1/P16-1162
Fiable. Introduce la segmentación en subpalabras (BPE) que usan, con variantes, la mayoría de los modelos de lenguaje actuales.
[5] Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G. y Dean, J. (2013). Efficient estimation of word representations in vector space. arXiv:1301.3781. https://doi.org/10.48550/arXiv.1301.3781
Fiable. Trabajo de referencia sobre embeddings (word2vec). Publicado como preprint, pero sus resultados se han reproducido ampliamente.
[6] Vaswani, A. et al. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS 2017). https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.03762
Fiable. Artículo original de la arquitectura transformer y del mecanismo de autoatención.
[7] Lindsey, J. et al. (2025). On the biology of a large language model. Transformer Circuits Thread (Anthropic). https://transformer-circuits.pub/2025/attribution-graphs/biology.html
Con reservas. Sin revisión por pares, estudia un único modelo cerrado (Claude 3.5 Haiku) mediante un modelo sustituto que lo aproxima de forma incompleta. La planificación de la rima se ha observado después en 23 modelos abiertos (Maar et al., ICLR 2026).
[8] Wei, J. et al. (2022). Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models. Advances in Neural Information Processing Systems 35 (NeurIPS 2022).https://doi.org/10.48550/arXiv.2201.11903
Fiable. Muestra que generar pasos intermedios mejora el razonamiento; es la base de los modelos de razonamiento posteriores.
[9] Holtzman, A., Buys, J., Du, L., Forbes, M. y Choi, Y. (2020). The curious case of neural text degeneration. ICLR 2020. https://doi.org/10.48550/arXiv.1904.09751
Fiable. Introduce el muestreo top-p (nucleus sampling) y compara estrategias de decodificación.
[10] Carlini, N. et al. (2021). Extracting training data from large language models. 30th USENIXSecurity Symposium, 2633–2650. https://doi.org/10.48550/arXiv.2012.07805
Fiable. Extrae cientos de secuencias literales de los datos de entrenamiento de GPT-2; los modelos más grandes resultaron más vulnerables.

[11] Ji, Z. et al. (2023). Survey of hallucination in natural language generation. ACM Computing
Surveys, 55(12). https://doi.org/10.1145/3571730
Fiable. Revisión sistemática de definiciones, causas, métricas y mitigación de las alucinaciones.
[12] Lewis, P. et al. (2020). Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive NLP tasks.
Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020).
https://doi.org/10.48550/arXiv.2005.11401
Fiable. Artículo que define RAG: combina memoria paramétrica (el modelo) y no paramétrica (un índice de documentos).

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