¿Los LLMs son inteligentes? Separando mito, realidad y expectativas
En redes circula mucho la idea de que “los LLMs no razonan, no piensan, no entienden”.
Es un argumento con parte de verdad… pero también con mucho ruido.
Hoy vamos a separar lo que es cierto, lo que está exagerado y lo que conviene matizar si queremos entender de verdad de qué son capaces estos modelos.
1. Razonar: humano vs. máquina
Humano: consciencia, intencionalidad, comprensión profunda del mundo.
LLM: predicción estadística de la siguiente palabra, pero con la capacidad de reconstruir patrones complejos y simular razonamientos formales.
No es lo mismo, pero tampoco es cero.
Si medimos “inteligencia” como un humano, fallan.
Si la medimos como capacidad de resolver problemas nuevos con información previa, los LLMs sí muestran un grado de inteligencia funcional.
2. No son simples “loros estadísticos”
Sí, buscan patrones…
Pero esos patrones no son meras repeticiones: son relaciones abstractas entre conceptos.
Por eso pueden:
Hacer analogías
Combinar ideas no vistas juntas en entrenamiento
Resolver problemas en contextos nuevos
No hay consciencia ni comprensión semántica profunda, pero sí hay una modelización estadística rica.
3. Gatitos vs. ajedrez
Ejemplo típico:
Reconocer un gato: patrón visual estable, pocas reglas, fácil de generalizar.
Jugar al ajedrez: reglas estrictas, estado cambiante, alta dependencia de memoria.
Un LLM puro puede “olvidar” reglas del ajedrez porque no tiene un mecanismo interno robusto para mantener el estado del tablero.
Pero con un módulo externo (motor de ajedrez) o memoria persistente, puede jugar sin errores.
La limitación no es incapacidad de generalizar, sino diseño.
4. El papel de las herramientas: Python y compañía
Aquí está la clave que mucha gente pasa por alto:
Un LLM no necesita hacerlo todo solo.
Sin herramientas: genera texto, con razonamientos más o menos fiables, pero aritmética frágil y memoria limitada.
Con herramientas: se convierte en orquestador.
Matemáticas: deriva los pasos y delega el cálculo a Python.
Datos y hechos: consulta bases de datos o usa RAG (retrieve-then-read).
Reglas estrictas: usa un motor simbólico o un verificador externo.
Procesos largos: actúa como planner y deja la ejecución a módulos especializados.
Esto reduce errores, da trazabilidad y amplía capacidades.
Ejemplos prácticos:
“Calcula el TAE real de este préstamo con estas comisiones” → el LLM describe los pasos y Python hace los números.
“Comprueba si estas 2.000 transacciones incumplen la política X” → regla externa + resumen.
“Juega a ajedrez sin movimientos ilegales” → el LLM decide jugadas; motor de validación las comprueba y ejecuta.
5. El LLM como vertebrador de la IA existente
Antes de ChatGPT, ya teníamos:
Machine learning clásico
Deep learning en visión, voz y texto
Motores de reglas y algoritmos de optimización
Sistemas de recomendación y scoring
Funcionaban muy bien en su nicho, pero no conversaban entre sí.
El LLM añade una capa de coordinación natural:
Entiende la intención del usuario en lenguaje natural
Traduce esa intención a llamadas a los sistemas adecuados
Combina resultados y los presenta de forma clara
No sustituye a la IA previa: la orquesta.
6. Por qué no basta con “hacerlos más grandes”
Más parámetros ≠ más inteligencia estable.
Para superar sus límites, hace falta:
Razonamiento simbólico
Memoria de largo plazo
Acceso a herramientas externas
Verificación automática de resultados
7. AGI: ni humo, ni milagro
(AGI son las siglas de Artificial General Intelligence, o Inteligencia Artificial General: una IA capaz de aprender y adaptarse a cualquier tarea intelectual como un humano.)
- No son conscientes
No entienden como humanos
Pero tampoco son simples generadores de texto sin sentido
Son herramientas útiles, con inteligencia funcional en dominios bien definidos
El reto no es medirlos como si fueran personas, sino aprender a usarlos como lo que son:
potentes orquestadores de conocimiento y capacidad de cómputo.
Conclusión
Los LLMs no piensan como nosotros.
Pero sí pueden resolver problemas reales si entendemos sus límites y los combinamos con herramientas y sistemas especializados.
No son AGI, pero sí un salto enorme en IA aplicada. Aunque en teoría la AGI es binaria, o se es o no se es, en la práctica se habla de etapas intermedias (near-AGI, proto-AGI) para describir modelos que se acercan, pero todavía no alcanzan la versatilidad y autonomía de un humano.
Dejemos de medirlos como humanos… y de subestimarlos como loros.
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