¿Qué es la IA generativa? Cómo funciona, ejemplos reales y por qué es importante

Aunque la IA lleva décadas entre nosotros, la IA generativa, tal y como la conocemos hoy en día, ha surgido hace relativamente poco tiempo.

Mientras que los sistemas de IA anteriores clasificaban datos, detectaban patrones o hacían predicciones, la IA generativa parte de esas bases, pero va más allá. Genera texto, imágenes, audio, código y vídeo a partir de indicaciones en lenguaje natural, lo que la convierte en una de las tecnologías más comentadas y de más rápida adopción de esta década.

Esta guía explica qué es la IA generativa y cómo funciona en realidad. Además, analiza los tipos de modelos en los que se basa, sus aplicaciones en el mundo real, las herramientas más populares y los principales riesgos que debes conocer.

¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa es un tipo de IA que crea contenido nuevo, normalmente en respuesta a una solicitud en lenguaje natural de un usuario. Lo hace aprendiendo patrones a partir de enormes conjuntos de datos ya existentes y generando nuevos resultados que reflejan esos patrones.

El término "IA generativa" se popularizó en el discurso general en 2022, cuando OpenAI lanzó ChatGPT, lo que desencadenó una oleada de inversiones y adopción que no ha cesado desde entonces.

Lo que diferencia a la IA generativa de las tecnologías de IA anteriores es la orientación de la tarea. Los sistemas tradicionales toman una entrada y la asocian a una categoría conocida o a una predicción. La IA generativa, por el contrario, crea nuevos resultados modelando los patrones subyacentes en los datos y extrayendo muestras de ellos a partir de una indicación o una descripción de entrada.

Cómo funciona la IA generativa

La IA generativa produce resultados procesando una entrada, aplicándole miles de millones de parámetros aprendidos y generando la continuación más coherente desde el punto de vista estadístico.

Cómo se entrenan los modelos con datos

La IA generativa se basa en modelos base, que son modelos grandes y de uso general entrenados a gran escala y que se pueden adaptar a una amplia variedad de tareas derivadas. En lugar de crear un modelo nuevo para cada aplicación, los desarrolladores parten de una base ya entrenada y la adaptan a su caso de uso concreto.

Estos modelos se entrenan con conjuntos de datos a gran escala que combinan datos de acceso público, con licencia y seleccionados, como texto, imágenes, vídeos y código. A través de la exposición repetida, el modelo aprende los patrones estadísticos y la estructura de los datos.

El entrenamiento en sí suele desarrollarse en varias fases, como el preentrenamiento, el ajuste y el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF). La fase de preentrenamiento permite adquirir conocimientos generales amplios a partir de un gran conjunto de datos, mientras que el ajuste refina el comportamiento del modelo utilizando ejemplos etiquetados más reducidos y específicos para cada tarea. A continuación, RLHF incorpora a evaluadores humanos, que puntúan los resultados para que el modelo aprenda a generar respuestas que la gente considere útiles y precisas.

Cómo la IA generativa crea contenido nuevo

En el momento de la inferencia, el modelo toma una indicación y genera una respuesta basándose en los patrones codificados que ha aprendido durante el entrenamiento. En el caso de los modelos de lenguaje, esto se hace mediante la predicción del siguiente token: el modelo calcula la probabilidad de cada posible palabra siguiente teniendo en cuenta todo lo anterior, elige una y repite el proceso hasta que la respuesta esté completa.

Mientras que los modelos básicos generan resultados basándose únicamente en los parámetros que han aprendido, sin consultar nada, los sistemas modernos de IA suelen combinarse con herramientas de búsqueda, como el buscador web o la generación aumentada por recuperación (RAG), para verificar los datos. Sin embargo, incluso con estas incorporaciones, el proceso subyacente sigue siendo probabilístico, por lo que la misma indicación puede dar resultados diferentes en cada ejecución. Esto también explica por qué los modelos a veces pueden dar respuestas que parecen seguras, pero que en realidad son incorrectas.

Los modelos de imagen modernos suelen utilizar modelos de difusión, en los que el modelo se entrena tomando imágenes reales y transformándolas poco a poco en ruido visual aleatorio, para luego aprender a invertir ese proceso. Al generar una nueva imagen, el modelo se basa en los patrones que ha aprendido a partir de grandes conjuntos de datos de imágenes acompañadas de descripciones de texto. Esto permite que el modelo relacione las palabras de una indicación con características visuales como objetos, colores y estilos, transformando poco a poco el ruido en una imagen coherente que se ajusta a la descripción.

Aunque los modelos de difusión son los que predominan actualmente en la mayoría de los generadores de imágenes de código abierto más utilizados, los investigadores también están explorando enfoques alternativos, como los modelos autorregresivos de imágenes.

El papel del aprendizaje automático y las redes neuronales

El aprendizaje automático (Machine Learning) es el campo más amplio en el que se enmarca la IA generativa. Los modelos generativos se basan específicamente en el aprendizaje profundo (Deep Learning), que utiliza redes neuronales apiladas, inspiradas vagamente en cómo se conectan las neuronas en el cerebro.

Cada capa de la red toma una representación de los datos y la transforma en otra un poco más abstracta. Las capas más profundas captan patrones cada vez más complejos: por ejemplo, las primeras capas podrían detectar la sintaxis básica, mientras que las posteriores comprenden el razonamiento y el contexto.

Los parámetros que controlan estas transformaciones se ajustan durante el entrenamiento y representan el conocimiento que ha adquirido el modelo. GPT-3, por ejemplo, tiene 175 mil millones de ellos.

Tipos de modelos de IA generativa

La IA generativa no es una única tecnología, sino más bien un conjunto de varias arquitecturas distintas, cada una con una función propia.

Modelos Transformer

La arquitectura Transformer llegó en el histórico artículo de 2017 titulado "Attention Is All You Need" de los investigadores de Google, y el avance clave fue el mecanismo de autoatención.

A diferencia de las arquitecturas anteriores, que procesaban el texto palabra por palabra de forma secuencial, los transformers leen toda la entrada de una sola vez y evalúan en qué medida cada parte debe influir en el resto, lo que les permite gestionar mucho mejor el contexto a largo plazo.

Los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) modernos, como ChatGPT, se basan en la arquitectura Transformer. Estos modelos usan la autoatención para entender el contexto de frases o documentos completos, lo que les permite generar textos coherentes y similares a los de una persona, y responder a indicaciones complejas.

Modelos de difusión

La técnica que inspiró los modelos de difusión fue presentada en 2015 por Sohl-Dickstein y otros en el artículo titulado "Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics". El entrenamiento consiste en corromper progresivamente los datos con ruido hasta que resulten irreconocibles y, a continuación, enseñar al modelo a invertir ese proceso y "difuminar" el ruido para obtener el resultado deseado.

Los modelos de difusión se usan mucho en la generación de imágenes, y Stable Diffusion es un ejemplo muy conocido. Algunos de los primeros sistemas de imágenes de OpenAI, como DALL-E 2, también usaban técnicas basadas en la difusión, aunque los sistemas comerciales actuales de generación de imágenes suelen combinar o sustituir los enfoques más antiguos.

Redes generativas adversarias (GANs)

Las redes generativas adversarias (Generative adversarial networks), presentadas en 2014 por investigadores de la Universidad de Montreal, enfrentan a dos redes neuronales una contra otra: un generador que intenta producir resultados realistas y un discriminador que intenta detectar cuáles son falsos. A medida que los dos modelos compiten entre sí, ambos mejoran, y el generador acaba aprendiendo a producir resultados que el discriminador no puede distinguir fácilmente de los datos reales.

Aunque se usan sobre todo para generar imágenes y vídeos, también se les da muy bien otras tareas, como la transferencia de estilos (por ejemplo, cambiar el estilo artístico de una imagen).

Autoencodificadores variacionales (VAEs)

Los autoencodificadores variacionales (Variational autoencoders) los presentaron en 2013 Diederik P. Kingma y Max Welling. Utilizan una estructura de codificador-decodificador, en la que el codificador comprime una entrada en una representación numérica compacta, mientras que el decodificador aprende a reconstruir nuevas muestras a partir de representaciones similares.

Las VAE se han utilizado en diversas aplicaciones de IA, desde la generación de estructuras moleculares de gran tamaño hasta la síntesis de nuevos datos a partir de los datos de entrada con los que se han entrenado.

IA generativa vs. IA tradicional

La IA es un término que abarca una amplia gama de sistemas con diferentes capacidades, desde los modelos tradicionales de aprendizaje automático hasta los sistemas de IA generativa que están tan de moda hoy en día.

Diferencias clave en su funcionamiento

La primera diferencia clave entre la IA tradicional (discriminativa) y la IA generativa es su finalidad. Los sistemas de IA tradicionales suelen diseñarse para realizar tareas específicas y discriminativas, como filtrar el spam, hacer predicciones, detectar transacciones fraudulentas, reconocer rostros o recomendar productos. Estos modelos aprenden patrones a partir de los datos y los utilizan para asignar entradas a resultados concretos, como etiquetas, puntuaciones o decisiones.

La IA generativa, por el contrario, está diseñada para crear contenido nuevo, como texto, imágenes, vídeos, música o código. En lugar de limitarse a clasificar o predecir un resultado, aprende patrones de sus datos de entrenamiento y los usa para generar nuevos resultados que se asemejan a la estructura, el estilo o la lógica de esos datos.

Cuando se usa la IA generativa

La IA generativa se usa para tareas que requieren crear contenido nuevo. Ya sea una empresa que cree nuevas descripciones de productos, convierta el lenguaje natural en código funcional, cree material gráfico para marketing o genere conjuntos de datos sintéticos, la IA generativa es una herramienta muy útil.

IA agéntica vs. IA generativa

Otro término que se ha vuelto cada vez más popular es la IA agéntica. La IA agéntica es un concepto relacionado que se basa en los modelos generativos. Mientras que la IA generativa suele responder a indicaciones, los sistemas de IA agéntica están diseñados para perseguir objetivos a lo largo de varios pasos. Son capaces de planificar, utilizar herramientas, mantener el contexto y llevar a cabo secuencias de acciones sin necesidad de que un humano les dé instrucciones tan directas. La diferencia no radica tanto en el modelo subyacente como en cómo está estructurado y cómo funciona el sistema.

Aplicaciones prácticas de la IA generativa

Las aplicaciones de la IA generativa abarcan una amplia gama de sectores y funciones, desde la producción creativa hasta la investigación científica.

Creación de contenidos

La creación de contenidos es, quizás, uno de los usos más habituales de la IA generativa. Los modelos basados en texto pueden redactar artículos, informes, textos de marketing o documentación en cuestión de segundos, mientras que modelos como DALL-E pueden crear imágenes detalladas e imágenes fotorrealistas a partir de una sola indicación. Modelos como Veo, de Google, pueden incluso generar vídeos muy detallados, con física realista y efectos de sonido, a partir de una simple indicación en lenguaje natural.

Herramientas para negocios y productividad

Las empresas han ido incorporando la IA generativa a su núcleo digital para tareas como resumir documentos largos, generar borradores de informes, personalizar las comunicaciones con los clientes y automatizar las respuestas de atención al cliente. El Informe del Índice de IA 2026 de Stanford señala que la adopción de la IA en las empresas alcanzó el 88 % entre las organizaciones encuestadas, y que el 70 % de ellas utilizaba la IA generativa en al menos una función empresarial.

Desarrollo de software

La generación de código es una de las mejoras más evidentes en la productividad que ofrece la IA generativa. Herramientas como Claude Code y OpenAI Codex convierten descripciones en lenguaje natural en código funcional en Python, JavaScript, C# y otros lenguajes. Los desarrolladores pueden usar herramientas de IA para escribir código repetitivo más rápido, depurar de forma más eficiente y generar casos de prueba sin tener que hacerlo a mano.

Sanidad e investigación

La IA generativa está acelerando el descubrimiento de fármacos al ayudar a los investigadores a diseñar y cribar nuevos candidatos moleculares de forma más eficiente. En lugar de probar manualmente todos los compuestos posibles, los investigadores pueden usar modelos generativos para proponer moléculas con las propiedades deseadas, como la capacidad de unirse a un objetivo específico o de evitar ciertos efectos tóxicos.

Herramientas populares de IA generativa

Desde el auge de la IA generativa han aparecido muchas herramientas, algunas más utilizadas que otras. A continuación te presento algunas de las herramientas de IA generativa más populares que hay hoy en día.

ChatGPT

ChatGPT es el asistente de IA para particulares y empresas de OpenAI, basado en la familia GPT de modelos de lenguaje (LLMs) de tipo Transformer. Desde su lanzamiento en noviembre de 2022, se ha hecho con aproximadamente tres cuartas partes del mercado de los chatbots con IA generativa.

Claude

Claude es el asistente de IA generativa de Anthropic, diseñado prestando especial atención a la seguridad, el razonamiento y la comprensión de contextos largos. Se usa mucho para tareas como escribir, programar, analizar documentos y flujos de trabajo de IA en empresas.

Google Gemini

Gemini es la IA generativa multimodal de Google, diseñada para gestionar texto, imágenes, audio y vídeo en un único modelo. Su crecimiento se ha visto impulsado por una estrecha integración con el ecosistema de Google y herramientas como Workspace.

Microsoft Copilot

Copilot es la solución de IA de Microsoft que está integrada en toda su suite 365, incluyendo Word, Excel, Outlook y Teams. Lo que lo distingue es su alto nivel de integración con la empresa, lo que le permite resumir una reunión mientras se celebra, preparar notas para las próximas reuniones, generar presentaciones completas a partir de datos de documentos internos y mucho más.

DALL-E y Midjourney

DALL-E, de OpenAI, ayudó a popularizar la generación de imágenes a partir de texto, mientras que Midjourney es una plataforma independiente de generación de imágenes conocida por sus resultados visuales estilizados y de alta calidad. Sin embargo, el panorama de la generación de imágenes cambia rápidamente: la documentación actual de la API de OpenAI ahora recomienda a los usuarios los modelos GPT Image para generar imágenes, y algunas versiones antiguas de DALL-E se han retirado o sustituido.

Además de las plataformas de IA más conocidas, también están surgiendo nuevas herramientas centradas en la privacidad. Por ejemplo, ExpressAI es el asistente de IA de ExpressVPN, diseñado para ofrecer funciones de IA generativa con especial atención a las interacciones privadas y seguras. Ofrece acceso a varios modelos de IA, entre ellos Gemma 4 31B, un modelo multimodal capaz de analizar texto, imágenes y vídeos subidos. Está disponible en el plan ExpressVPN Pro y protege todas las conversaciones con cifrado de acceso cero.

Ventajas de la IA generativa

La IA generativa ofrece muchas ventajas, que van desde una mayor productividad hasta ayuda en tareas creativas.
Creación de contenidos y flujos de trabajo más rápidos
Una de las ventajas más evidentes de la IA generativa es que puede agilizar ciertos flujos de trabajo, sobre todo las tareas repetitivas o con mucho texto. Por ejemplo, un estudio publicado por la Oficina Nacional de Investigación Económica de EE. UU. reveló que el acceso a un asistente de IA generativa aumentó la productividad de los agentes de atención al cliente en un 14 %, según el número de incidencias resueltas por hora. Los avances fueron especialmente notables entre los trabajadores con menos experiencia, lo que sugiere que la IA generativa puede resultar especialmente útil cuando ayuda a las personas a aplicar los conocimientos que ya tienen de forma más rápida o coherente.

Para los equipos de contenido, esto puede traducirse en una mayor rapidez a la hora de redactar, resumir, esbozar, generar ideas, editar y reutilizar contenidos. Sin embargo, el resultado depende en gran medida de la tarea, de la calidad de la herramienta de IA y de cuánta revisión humana se haya incorporado al flujo de trabajo.

Mayor creatividad y generación de ideas

La IA generativa hace que sea mucho más fácil explorar ideas. En lugar de empezar desde cero, los escritores, diseñadores y equipos de producto pueden crear un borrador o un conjunto de conceptos visuales en cuestión de segundos y usarlos como punto de partida. Tanto las empresas como los particulares pueden utilizarlo para crear prototipos dentro de unos límites definidos y seguir desarrollando a partir de ahí.

Generar código y solucionar problemas

Los modelos de IA generativa pueden generar grandes cantidades de código para agilizar el proceso de desarrollo de software. Además, pueden generar pruebas para ese mismo código, lo que ayuda a garantizar que siga funcionando correctamente en distintos escenarios. Además, son muy útiles para solucionar problemas, ya que los desarrolladores pueden darle a la IA código con errores y pedirle que explique dónde está el problema.

Disponibilidad las 24 horas del día

Una ventaja destacable de los sistemas de IA generativa es que pueden funcionar las 24 horas del día sin cansarse. Esto resulta especialmente útil en entornos que requieren una disponibilidad constante en tiempo real (por ejemplo, la atención al cliente).

Retos y limitaciones de la IA generativa

Aunque tiene muchas ventajas, la IA generativa también tiene sus limitaciones. Muchos de estos problemas no son exclusivos de la IA generativa. Cuestiones como los sesgos y los problemas de calidad de los datos afectan al campo del aprendizaje automático en su conjunto.

Precisión y alucinaciones

Una alucinación en la IA generativa es lo que ocurre cuando un modelo genera contenido que parece correcto, pero no lo es. El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) las clasifica como "confabulaciones", y son el resultado de cómo funciona la generación probabilística de texto: el modelo predice lo que viene a continuación basándose en patrones, sin contrastar los datos con una fuente verificada.

Sesgos y problemas de calidad de los datos

El sesgo en la IA generativa viene de los datos con los que se entrenó el modelo. Los conjuntos de datos de entrenamiento extraídos de Internet tienen, inevitablemente, los mismos desequilibrios, estereotipos y lagunas que existen en esos datos. Los modelos de IA generativa pueden reproducir y amplificar esos sesgos a gran escala, lo que afecta a todo, desde las herramientas de selección de personal hasta los resúmenes médicos.

Riesgos de seguridad

La IA generativa ha creado una nueva superficie de ataque tanto para las empresas como para los particulares.

La inyección de comandos, en la que los atacantes introducen instrucciones ocultas en las entradas para alterar el comportamiento de un modelo, figura como uno de los principales riesgos para las aplicaciones LLM según el Open Worldwide Application Security Project (OWASP). Por ejemplo, los investigadores han demostrado que los atacantes pueden manipular la forma en que un sistema de IA interpreta el contexto, haciendo que identifique erróneamente la fuente o la intención de la información y que ignore el contenido malicioso.

En cuanto a la ingeniería social, el phishing basado en IA y las estafas basadas en IA son más difíciles de detectar porque los atacantes pueden generar mensajes gramaticalmente correctos y convincentes en su contexto, lo que elimina lo que antes eran algunas señales de alerta que ayudaban a detectar los intentos de phishing. Además, la tecnología deepfake, basada en modelos generativos, ha hecho que el fraude en audio y vídeo sea tan realista que pueda engañar a mucha más gente.

Consideraciones éticas

Las cuestiones legales y éticas relacionadas con la IA generativa siguen sin resolverse en gran medida, y los litigios en curso están determinando cómo se abordarán estas cuestiones en el futuro. En casos como Getty Images vs. Stability AI, los demandantes alegaron que los sistemas de IA infringen los derechos de autor e incluso reproducen elementos protegidos, como las marcas de agua, en sus resultados.

Otras demandas, entre ellas Dow Jones & Company, Inc. vs. Perplexity AI, Inc., se centran en el uso de contenidos informativos protegidos por derechos de autor en sistemas de IA. En conjunto, estos casos ponen de relieve cuestiones sin resolver en torno a la ley de derechos de autor, el uso legítimo y las responsabilidades de los desarrolladores de IA.

La privacidad es otra preocupación cada vez mayor. Como estos modelos se entrenan con enormes conjuntos de datos extraídos de Internet, pueden llegar a memorizar y reproducir información personal sin darse cuenta. Según el TrustArc Global Privacy Benchmarks Report de 2025, la IA ha sido el principal reto en materia de privacidad para las organizaciones de todo el mundo durante el último año.

Por último, hay grandes preocupaciones en torno al desplazamiento laboral. La International Labour Organization calcula que uno de cada cuatro trabajadores del mundo desempeña un puesto en el que está expuesto, en mayor o menor medida, a la IA generativa, aunque señala que, en la mayoría de los casos, la intervención humana sigue siendo necesaria.

Creatividad basada en conjuntos de datos

Aunque la IA generativa puede ayudar en los procesos creativos, es importante recordar que el nivel de creatividad que puede alcanzar una IA generativa depende de los datos con los que se haya entrenado, y es poco probable que se le ocurra algo que no estuviera en sus parámetros de entrenamiento originales o, en otras palabras, que sea realmente original.

Costes operacionales

Entrenar y poner en marcha sistemas de IA generativa puede resultar caro. El instituto de investigación sin ánimo de lucro Epoch AI ha calculado que los costes de entrenamiento de los modelos de lenguaje de vanguardia se han multiplicado por unas 3,5 veces al año desde 2020.

Los gastos no se acaban tras la formación. La inferencia (el proceso de ejecutar un modelo para generar resultados para los usuarios) también puede resultar cara a gran escala, sobre todo en sistemas que realizan llamadas repetidas al modelo, utilizan ventanas de contexto largas o se basan en flujos de trabajo con agentes. Deloitte ha advertido de que algunas empresas ya están viendo cómo sus facturas mensuales en IA alcanzan decenas de millones de dólares.

Además, hay un coste medioambiental relacionado con la energía que se necesita para que funcionen los centros de datos. Según el Pew Research Center, que cita estimaciones de la Agencia Internacional de la Energía (AIE), los centros de datos de EE. UU. consumieron 183 TWh de electricidad en 2024, lo que supone más del 4 % del consumo total de electricidad del país. Según Pew, se prevé que esta cifra aumente hasta los 426 TWh para 2030, lo que supone un incremento del 133 %, aunque es difícil determinar con exactitud qué parte de esa demanda proviene específicamente de la IA.

El futuro de la IA generativa

Dada la rapidez con la que está evolucionando la IA generativa, es posible que los próximos años sean totalmente diferentes a lo que vemos hoy en día.

Para los particulares, es probable que la IA generativa deje de ser una herramienta independiente para convertirse más bien en una capa predeterminada dentro del software que ya usan a diario. Los resúmenes generados por IA de la Búsqueda de Google ya llegan a 2.000 millones de usuarios al mes, lo que significa que una gran parte de la población mundial ya interactúa con la IA generativa sin haberlo elegido expresamente. Además, cualquiera que quiera desarrollar software ya puede acceder a varios entornos de desarrollo integrados (IDE) basados en IA para agilizar el proceso de desarrollo.

En el ámbito empresarial, la IA generativa se utiliza cada vez más para agilizar el trabajo, automatizar tareas rutinarias, mejorar la atención al cliente, facilitar la programación y mejorar la gestión interna del conocimiento. Pero el impacto no es uniforme. Algunas empresas están usando la IA sobre todo para agilizar los flujos de trabajo actuales, mientras que otras están empezando a rediseñar productos, servicios o procesos clave en torno a ella. La encuesta de Deloitte sobre la IA en empresas de 2026 reveló que las mejoras en la productividad y la eficiencia eran los beneficios más mencionados, mientras que una transformación empresarial más profunda aún no estaba tan extendida.

Preguntas frecuentes: Dudas habituales sobre la IA generativa