Los LLM (Large Language Models), o grandes modelos de lenguaje, son sistemas de inteligencia artificial capaces de interpretar instrucciones y generar texto a partir de patrones aprendidos durante su entrenamiento. Son una de las tecnologías que hacen posibles herramientas como ChatGPT, Claude o Gemini y permiten realizar tareas como redactar, resumir, traducir, analizar documentos y mantener conversaciones en lenguaje natural.
Pero hay una diferencia importante entre utilizar un LLM y comprender cómo funciona. Estos modelos pueden generar respuestas muy convincentes sin que toda la información sea necesariamente correcta. Por eso, conocer sus características, posibilidades y limitaciones resulta especialmente útil antes de incorporarlos a un negocio.
En esta guía veremos cómo funcionan los LLM, cinco de sus principales familias, qué diferencias existen entre ellas y qué debemos tener en cuenta para utilizarlos con criterio, incluyendo algunos ejemplos aplicados al turismo.
¿Qué es un LLM o Large Language Model en inteligencia artificial?
Un LLM es un modelo de inteligencia artificial entrenado con grandes cantidades de datos para procesar y generar lenguaje. Durante el entrenamiento aprende relaciones estadísticas entre palabras, expresiones, conceptos y estructuras del lenguaje, lo que le permite producir respuestas a nuevas instrucciones.
LLM significa Large Language Model, que en español traducimos como gran modelo de lenguaje o modelo de lenguaje de gran tamaño. El término «grande» hace referencia principalmente a la escala del modelo y su entrenamiento, aunque no existe una cifra universal que determine cuándo un modelo debe recibir esta denominación.
A diferencia de un buscador convencional, que localiza documentos relacionados con una consulta, un LLM genera una respuesta calculando qué secuencia de tokens resulta más probable según el contexto recibido y los patrones aprendidos.
Esto no significa que un LLM comprenda el mundo del mismo modo que una persona. Puede establecer relaciones complejas, interpretar instrucciones y resolver muchas tareas, pero también puede equivocarse, inventar información o no reconocer que desconoce una respuesta.
¿Qué diferencia hay entre un LLM, un chatbot y la IA generativa?
Aunque habitualmente se utilizan como sinónimos, representan conceptos diferentes.
- LLM: es el modelo de lenguaje que procesa las instrucciones y genera respuestas.
- Chatbot o asistente conversacional: es la aplicación con la que interactúa el usuario. Puede utilizar un LLM y combinarlo con documentos, buscadores, herramientas y sistemas externos.
- IA generativa: es una categoría tecnológica más amplia, que incluye modelos capaces de generar texto, imágenes, audio, vídeo y otros contenidos.
Por ejemplo, ChatGPT es una aplicación conversacional que utiliza modelos de IA. No debemos confundir la aplicación con el modelo concreto que emplea en cada momento.
Si quieres profundizar en las aplicaciones de esta tecnología, puedes consultar mi guía sobre inteligencia artificial generativa en turismo.
¿Cómo funcionan los LLM?
La mayoría de los grandes modelos de lenguaje modernos utilizan una arquitectura de redes neuronales conocida como Transformer, que permite analizar las relaciones entre los elementos de una secuencia y trabajar con el contexto de una instrucción.
Su funcionamiento puede explicarse a través de tres procesos: el tratamiento de los tokens, el entrenamiento y la generación de respuestas.
Tokens: las unidades con las que trabaja un LLM
Los modelos no procesan necesariamente las palabras completas. Primero dividen el contenido en unidades llamadas tokens, que pueden representar palabras, fragmentos de palabras, signos o caracteres.
Cuando escribimos una pregunta, el sistema transforma el texto en tokens que el modelo puede procesar. A partir de ellos calcula la continuación de la respuesta, generando nuevos tokens de forma sucesiva.
La cantidad de tokens influye en el volumen de información que podemos proporcionar y en el coste de uso de determinados servicios de IA.
También está relacionada con la llamada ventana de contexto, que determina cuánta información puede considerar el modelo en una interacción. Una ventana amplia permite trabajar con documentos extensos, pero no garantiza que todos sus detalles se utilicen correctamente ni equivale a una memoria permanente.
La arquitectura Transformer y el mecanismo de atención
Los Transformers supusieron un avance importante en el procesamiento del lenguaje natural. Su mecanismo de atención permite relacionar diferentes elementos de un texto y ponderar cuáles resultan relevantes para interpretar el contexto.
Imaginemos esta frase: «El hotel confirmó la reserva cuando recibió el pago». Para interpretarla, el modelo debe relacionar conceptos como hotel, reserva y pago, y comprender cómo intervienen en la acción descrita.
Los mecanismos de atención ayudan a establecer esas relaciones, incluso cuando los elementos de interés se encuentran separados dentro de un texto largo.
La arquitectura Transformer fue presentada en 2017 en el trabajo científico Attention Is All You Need, una referencia fundamental para comprender el desarrollo posterior de los modelos de lenguaje.
Entrenamiento y generación de respuestas
El desarrollo de un LLM suele incluir distintas etapas. En el preentrenamiento, el modelo aprende patrones a partir de grandes conjuntos de datos. Posteriormente puede recibir entrenamientos adicionales para seguir instrucciones, adaptarse a determinadas tareas o mejorar su comportamiento mediante distintas técnicas de evaluación y retroalimentación.
Cuando una persona introduce una pregunta, el modelo utiliza los patrones aprendidos y la información disponible en su contexto para producir una respuesta.
Aquí aparece una característica esencial: generar una respuesta plausible no es lo mismo que comprobar que sea verdadera. Un LLM puede redactar correctamente una explicación sobre un monumento y, al mismo tiempo, equivocarse en su fecha de construcción. La calidad lingüística y la precisión factual son dimensiones diferentes.
Principales características de los modelos LLM
Los grandes modelos de lenguaje comparten diversas capacidades, aunque su rendimiento varía según el modelo, el entrenamiento, las herramientas disponibles y el tipo de tarea.
1. Comprensión y generación de lenguaje natural. Pueden responder preguntas, transformar textos, resumir documentos, redactar contenidos y mantener conversaciones siguiendo instrucciones.
2. Adaptación a diferentes tareas. Un mismo modelo puede utilizarse para clasificar opiniones de clientes, traducir información, analizar documentos o ayudar a redactar comunicaciones sin desarrollar necesariamente un modelo diferente para cada actividad.
3. Capacidad multilingüe. Muchos LLM trabajan con diferentes idiomas, aunque la calidad de sus respuestas puede variar considerablemente entre lenguas, contextos culturales y tareas especializadas.
4. Procesamiento de contextos extensos. Algunos modelos admiten grandes cantidades de información en una misma interacción. Sin embargo, la capacidad para recuperar y utilizar correctamente los detalles depende también de la tarea y del diseño de la aplicación.
5. Integración con herramientas externas. Cuando se incorporan a aplicaciones adecuadamente diseñadas, pueden consultar bases de datos, buscar información o interactuar con otros sistemas. Estas capacidades no deben confundirse con las del modelo de lenguaje funcionando de manera aislada.
6. Capacidades multimodales. Determinadas familias de modelos pueden procesar imágenes, audio, vídeo u otros tipos de información. No todos los LLM tienen las mismas capacidades multimodales ni funcionan del mismo modo.
7. Posibilidad de generar errores. Los modelos pueden responder con información falsa, incompleta, desactualizada o aparentemente convincente. Por eso necesitan evaluación, fuentes fiables y supervisión cuando se utilizan en procesos importantes.
Los cinco grandes modelos LLM más conocidos y sus características
No existe un único modelo de lenguaje que sea el mejor para todas las necesidades. Además, las versiones evolucionan rápidamente y cada familia puede ofrecer alternativas con capacidades, costes y condiciones de uso diferentes.
Por eso resulta más útil conocer las principales familias de modelos que elaborar una clasificación basada exclusivamente en versiones concretas que pronto pueden quedar desactualizadas.
1. GPT, de OpenAI
GPT es una familia de modelos de inteligencia artificial desarrollada por OpenAI y utilizada en diferentes aplicaciones, entre ellas ChatGPT. Sus modelos permiten realizar tareas de generación y análisis de texto, programación, razonamiento y, según la versión, procesamiento multimodal y uso de herramientas.
En un negocio turístico pueden emplearse para apoyar la redacción de contenidos, interpretar consultas, organizar información o desarrollar asistentes conectados con los sistemas de la empresa.
Es importante distinguir entre contratar una aplicación como ChatGPT y desarrollar una integración mediante una API. No ofrecen necesariamente las mismas posibilidades, controles ni condiciones.
Puedes consultar las familias disponibles y sus características en la documentación oficial de modelos de OpenAI.
2. Gemini, de Google
Gemini es la familia de modelos de inteligencia artificial de Google, con capacidades que varían según la versión y el entorno donde se utilizan. Destaca por su desarrollo multimodal y por las posibilidades de integración con aplicaciones, servicios y herramientas del ecosistema de Google, aunque las funciones disponibles dependen del producto y su configuración.
Puede resultar interesante para empresas que necesitan analizar diferentes formatos de información, procesar documentos o incorporar capacidades de IA a sus aplicaciones.
La documentación oficial de los modelos Gemini permite consultar las capacidades y condiciones actuales de cada versión.
3. Claude, de Anthropic
Claude es una familia de modelos desarrollada por Anthropic, utilizada para tareas como análisis de documentos, generación de contenido, programación y razonamiento.
Sus diferentes versiones ofrecen capacidades y condiciones de uso distintas. La elección depende, entre otros factores, del tipo de trabajo, la calidad requerida, la integración y el presupuesto.
En turismo puede utilizarse, por ejemplo, para analizar un conjunto de comentarios de huéspedes, comparar documentos o ayudar a estructurar información extensa.
La selección de una versión concreta debe basarse en pruebas, no únicamente en la reputación general de la familia de modelos.
4. Llama, de Meta
Llama es una familia de modelos de IA desarrollada por Meta. Una característica relevante es que determinadas versiones distribuyen sus pesos bajo licencias específicas, lo que permite distintos escenarios de personalización y despliegue.
Sin embargo, disponer de los pesos de un modelo no significa automáticamente que sea software de código abierto sin restricciones. Deben revisarse las condiciones de la licencia correspondiente.
Esta familia puede resultar interesante para organizaciones que buscan mayor control sobre la infraestructura, necesitan determinadas personalizaciones o estudian opciones de alojamiento de modelos fuera de los servicios convencionales. La viabilidad dependerá de los recursos técnicos, los costes operativos, la seguridad y las condiciones de uso.
5. Mistral, de Mistral AI
Mistral AI desarrolla diferentes familias de modelos, con propuestas que incluyen alternativas comerciales y modelos distribuidos bajo distintas condiciones de licencia.
Su ecosistema ofrece posibilidades para trabajar mediante servicios gestionados o, en determinados casos, estudiar despliegues con mayor control sobre la infraestructura.
Esto puede resultar relevante para proyectos empresariales que necesitan equilibrar rendimiento, coste, personalización y requisitos de gestión de datos.
No obstante, ni el origen europeo de una empresa tecnológica ni la posibilidad de desplegar un modelo de forma independiente garantizan por sí solos el cumplimiento normativo o una protección adecuada de los datos. Antes de adoptar cualquier solución deben comprobarse las condiciones técnicas, contractuales y legales de la versión elegida.
¿Cuál es el mejor LLM y cómo elegirlo?
La pregunta más útil no es cuál es el mejor modelo en términos generales, sino qué modelo resuelve mejor una tarea concreta en las condiciones de nuestro negocio.
Una empresa turística pequeña no tiene necesariamente las mismas necesidades que una cadena hotelera, un destino turístico o una plataforma de reservas. Antes de elegir, conviene comparar estas variables:
| Criterio | Qué debemos comprobar |
|---|---|
| Calidad de respuesta | Si responde correctamente a las tareas reales del negocio |
| Idiomas | Si comprende y utiliza adecuadamente los idiomas de nuestros clientes |
| Coste | Precio del modelo, integraciones, mantenimiento y volumen de uso |
| Privacidad | Qué datos se envían, dónde se procesan y bajo qué condiciones |
| Integración | Si puede conectarse de forma segura con documentos y sistemas |
| Rapidez | Tiempo de respuesta en el contexto real de utilización |
| Fiabilidad | Frecuencia y gravedad de errores en las pruebas |
| Supervisión | Posibilidades de revisión, registros, control y corrección |
Un método práctico para comparar modelos antes de contratarlos
Supongamos que un hotel rural está valorando incorporar un asistente de IA para responder consultas de huéspedes. En lugar de seleccionar directamente el modelo más conocido, puede realizar una prueba con un conjunto de preguntas representativas: condiciones de cancelación, horarios de entrada, servicios para familias, accesibilidad, idiomas o información del entorno.
Esas mismas preguntas deben probarse en las soluciones candidatas, proporcionando las mismas fuentes de información y unas condiciones comparables. Después se evalúa si las respuestas son correctas, si reconoce los datos que faltan, si inventa condiciones comerciales y si sabe cuándo debe remitir al huésped a una persona. Este procedimiento permite tomar decisiones basadas en resultados observables.
El modelo que redacta la respuesta más elegante no tiene por qué ser el más adecuado para atender a tus clientes.
¿Qué son las alucinaciones de los LLM y por qué se producen?
Las alucinaciones de los modelos de lenguaje son respuestas que presentan información incorrecta, inventada o sin suficiente fundamento como si fuera fiable.
Pueden aparecer porque el modelo genera texto basándose en patrones estadísticos, dispone de información incompleta, interpreta mal una pregunta o utiliza fuentes que contienen errores o contradicciones.
Por ejemplo, si preguntamos por los servicios de un hotel sin proporcionar información fiable, un LLM podría describir una piscina, un restaurante o un aparcamiento que realmente no existen.
El problema no es únicamente que la respuesta sea incorrecta. También puede estar redactada con tanta seguridad que resulte difícil detectar el error.
¿Cómo podemos reducir las alucinaciones?
Primero, proporcionar información fiable y relevante, acompañada de instrucciones claras sobre qué debe responder el sistema cuando no dispone de datos suficientes.
Segundo, comprobar las respuestas mediante pruebas representativas y revisar especialmente la información sensible, contractual, económica o sujeta a cambios.
Tercero, introducir mecanismos de supervisión, validación y derivación a personas cuando la consulta supere las capacidades o la información disponible del asistente.
También existen técnicas que permiten conectar los modelos con fuentes externas o adaptar su comportamiento.
RAG: conectar el LLM con información de tu empresa
RAG significa Retrieval-Augmented Generation, o generación aumentada mediante recuperación de información. En términos sencillos, consiste en recuperar información relevante de determinadas fuentes y proporcionársela al modelo como contexto para elaborar una respuesta.
Por ejemplo, un asistente de un alojamiento podría consultar información sobre sus servicios, políticas o habitaciones y utilizarla para responder a las preguntas de los huéspedes. La ventaja es que no depende únicamente del conocimiento adquirido durante el entrenamiento del modelo.
Sin embargo, RAG no garantiza respuestas correctas. La calidad depende de las fuentes, la recuperación de documentos, el contexto enviado y la capacidad del modelo para interpretar esa información.
Puedes profundizar en sus fundamentos en la documentación técnica de Microsoft sobre RAG.
Fine-tuning: adaptar el comportamiento de un modelo
El fine-tuning, o ajuste fino, consiste en realizar entrenamiento adicional sobre un modelo utilizando ejemplos seleccionados para adaptar determinados comportamientos o mejorar su rendimiento en tareas específicas. No debe confundirse con incorporar documentos a una base de conocimiento.
Para un negocio turístico que necesita responder preguntas sobre horarios, condiciones de reserva o servicios, suele ser más razonable evaluar primero una solución que consulte fuentes actualizadas.
El ajuste fino puede tener sentido para necesidades específicas de comportamiento, formato o especialización, pero supone costes, pruebas y responsabilidades adicionales. Ni RAG ni el fine-tuning sustituyen la necesidad de comprobar las respuestas y mantener la información actualizada.
Ejemplo de utilización de un LLM en una empresa turística
Imaginemos un hotel rural ficticio que incorpora un asistente conversacional a su página web. Una persona escribe:
«Queremos alojarnos este fin de semana con nuestro perro. ¿Tenéis habitaciones disponibles y cuánto cuesta?».
Esta consulta parece sencilla, pero combina necesidades diferentes: interpretar lenguaje natural, conocer las políticas del alojamiento y consultar información que puede cambiar en tiempo real.
El LLM puede comprender que el viajero busca alojamiento para unas fechas concretas y desea viajar con una mascota. También puede organizar la pregunta y formular una respuesta comprensible.
Sin embargo, para confirmar si el hotel admite perros necesita acceder a una política fiable del establecimiento. Y para proporcionar disponibilidad y precio debe consultar un sistema actualizado y autorizado, como el motor de reservas o una integración equivalente.
Si no dispone de esos datos, debería reconocerlo y ofrecer una alternativa, en lugar de inventar una tarifa o confirmar una habitación.
Aquí vemos la diferencia entre tres capacidades:
- Comprender la solicitud es una tarea en la que interviene el modelo de lenguaje.
- Responder con información del negocio requiere acceder a fuentes fiables.
- Consultar disponibilidad o ejecutar una reserva necesita integraciones, permisos y controles específicos.
Por eso, implementar un asistente no consiste únicamente en elegir un buen LLM.
En mi guía sobre chatbots en turismo explico qué aspectos conviene valorar para decidir si una solución conversacional puede aportar utilidad a una empresa turística. Si te interesa la implementación práctica, también puedes consultar cómo crear un chatbot turístico con IA y tus propios datos.
Ventajas y limitaciones de utilizar LLM en una empresa
Los modelos de lenguaje pueden facilitar procesos de atención, creación de contenidos, análisis de información y apoyo a la toma de decisiones.
Entre sus principales ventajas se encuentran la capacidad de trabajar con lenguaje natural, la versatilidad para tareas diferentes y la posibilidad de incorporar automatizaciones cuando forman parte de una aplicación bien diseñada. Pero utilizar un LLM también plantea riesgos que no deberíamos ignorar.
La privacidad de los datos es uno de ellos. Antes de utilizar información de clientes, empleados o proveedores deben revisarse las condiciones del servicio, el tratamiento de datos personales, los accesos y los posibles proveedores implicados.
También debemos considerar los errores, la dependencia tecnológica, los costes de integración, la calidad de las fuentes y la necesidad de mantener el sistema.
Un asistente que responde correctamente durante una demostración puede comportarse de otra manera cuando recibe consultas ambiguas, datos contradictorios o preguntas para las que no dispone de información. Por eso, cuando se incorpora inteligencia artificial a un proceso empresarial, la evaluación no termina el día de su implantación.
Conclusión: comprender los LLM antes de utilizarlos
Los grandes modelos de lenguaje representan uno de los avances más relevantes de la inteligencia artificial aplicada al procesamiento del lenguaje natural. Permiten interpretar instrucciones, generar contenidos, analizar información y desarrollar aplicaciones conversacionales cada vez más sofisticadas.
Pero conocer sus capacidades no es suficiente. También necesitamos comprender cómo trabajan, qué información utilizan, por qué pueden equivocarse y qué requisitos técnicos y organizativos implica su aplicación.
Para las empresas turísticas, el verdadero valor no está en incorporar un LLM simplemente porque sea una tecnología popular. Está en identificar qué problemas puede ayudar a resolver, comprobar sus resultados y decidir cómo integrarlo sin comprometer la fiabilidad de la información ni la experiencia del cliente.
Si quieres entender el contexto más amplio de estas aplicaciones, puedes continuar con mi guía sobre inteligencia artificial en turismo y viajes.
Y si estás estudiando cómo aplicar inteligencia artificial al marketing o a la relación con tus clientes, puedes contactar conmigo para valorar el enfoque más adecuado para tu proyecto.
Sobre la autora: Mabel Cajal
Profesional de marketing en turismo y consultora especializada en marketing digital, estrategia online y nuevas tecnologías aplicadas al sector turístico. Como ponente en diferentes eventos, comparto mi visión sobre la transformación digital y la adaptación de los negocios en la era de la IA. Autora del libro «Marketing turístico para las nuevas generaciones de viajeros» y en continuo modo de aprendizaje.
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