Un LLM, o modelo de lenguaje de gran tamaño, es un modelo de inteligencia artificial (IA) que comprende y genera lenguaje humano. Aprende de una gran cantidad de datos de texto. Funciona calculando, token a token, el fragmento de texto más probable. Es el motor que hay detrás de ChatGPT, Copilot o Gemini, la tecnología que les permite generar respuestas, mantener conversaciones y resumir textos.
Lo que vas a sacar de aquí
En unos minutos tendrás claro qué es un LLM, cómo funciona por dentro y cómo usarlo con criterio en tu equipo. Es el punto de partida del máster en inteligencia artificial de Founderz.
- Entender qué significa LLM y en qué se diferencia de la IA en general y de un chatbot.
- Saber cómo se entrena un LLM y por qué a veces se equivoca con total seguridad.
- Identificar qué modelos hay detrás de los asistentes que ya usas y cuáles son los LLM más usados.
- Aplicar un método de cinco pasos para poner un LLM a trabajar en una tarea real.
¿Qué significa LLM y cómo se traduce large language models?
LLM son las siglas en inglés de large language model. En español se traduce como modelo de lenguaje grande, gran modelo de lenguaje o modelo extenso de lenguaje. En plural se escribe “los LLM”, sin ese final. Los modelos de lenguaje de gran tamaño procesan una instrucción escrita y generan texto coherente como respuesta. Son la base de la IA conversacional y de cualquier asistente virtual actual.
Qué significa “grande” en un modelo de lenguaje
Lo de “grande” se refiere a dos cosas. La primera es el corpus lingüístico con el que se entrena. Son grandes volúmenes de datos con libros, sitios web, código fuente y documentación, a menudo en muchos idiomas.
La segunda es el número de parámetros, los valores internos que el modelo ajusta mientras aprende. Cada parámetro funciona como un pequeño dial. Juntos deciden, por ejemplo, que tras “el banco cerró mi” la palabra más probable sea “cuenta” y no “parque”.
La escala creció muy rápido. GPT-3, el modelo que OpenAI presentó en 2020, ya tenía 175.000 millones de parámetros, según su artículo técnico Language Models are Few-Shot Learners. Los LLM actuales trabajan con miles de millones de parámetros, y ese tamaño les permite comprender el contexto, el tono y la intención de una conversación.
¿Cuál es la diferencia entre un LLM y la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial es el campo completo: cualquier sistema que realiza tareas que asociamos a la inteligencia humana. La IA generativa es la parte que crea contenido nuevo, como texto, imágenes o audio. Un LLM es un modelo de IA generativa especializado en lenguaje, así que todo LLM es IA, aunque la mayoría de sistemas de IA no son LLM.
Un filtro de spam, un sistema de recomendación o un generador de imágenes también usan IA, y ninguno de ellos es un modelo de lenguaje.
Dentro del procesamiento del lenguaje natural (PLN), la disciplina de investigación que estudia cómo las máquinas entienden la lengua natural, los LLM cambiaron el enfoque. Antes, traducir, clasificar o resumir necesitaba un modelo distinto para procesar cada tipo de tarea. Ahora un solo modelo cubre muchas tareas de procesamiento de lenguaje, y por eso a cada LLM también se le llama modelo fundacional. Aun así, los modelos especializados siguen rindiendo mejor en tareas muy concretas.
¿Cómo funcionan los modelos de lenguaje de gran tamaño?
Un LLM funciona en tres fases: se entrena para predecir texto, se ajusta para seguir instrucciones y, cuando lo usas, genera la respuesta token a token. Todo se apoya en una red neuronal artificial, donde cada neurona imita de forma muy lejana a las del cerebro humano. Su arquitectura se llama transformer (transformador), y la presentaron investigadores de Google en el artículo Attention Is All You Need en 2017.
Tokens: cómo lee el texto un modelo de lenguaje
El modelo no lee palabras como tú. Para procesar una frase, la divide en tokens, fragmentos que pueden ser una palabra, una sílaba o un signo de puntuación. Cada token se convierte en un vector de números. En ese espacio vectorial, las palabras con significados parecidos quedan cerca.
Después, el mecanismo de atención calcula qué relación tiene cada token con el resto de la frase para captar el contexto y el significado. Así un LLM puede distinguir el “banco” donde te sientas del “banco” que te da un préstamo, un problema clásico para cualquier sistema que trabaje con texto.
¿Cómo se entrenan los LLM?
Los LLM se entrenan haciéndoles procesar grandes volúmenes de texto con una sola tarea: predecir el siguiente token. Es un aprendizaje autosupervisado, porque el propio texto aporta la respuesta correcta. Repetida miles de millones de veces, esa tarea de modelación del lenguaje les enseña gramática, léxico, hechos frecuentes y los patrones del lenguaje de cada estilo de escritura.
Nadie le programa reglas lingüísticas al modelo. Un algoritmo de aprendizaje profundo (deep learning) las deduce del conjunto de datos, y esa es la diferencia entre el aprendizaje automático (machine learning) y la programación tradicional. Los LLM son, por tanto, modelos de aprendizaje profundo. Antes de empezar, los científicos de datos seleccionan y limpian grandes cantidades de datos, porque la calidad de los datos de entrenamiento influye en los resultados.
Ajuste: de modelo a asistente
Un modelo recién entrenado solo completa frases. Para convertirlo en asistente, el proveedor lo vuelve a entrenar con aprendizaje supervisado, usando conversaciones de ejemplo, y con valoraciones de personas que puntúan sus respuestas. OpenAI describió este método en su artículo sobre entrenar modelos para seguir instrucciones con retroalimentación humana (2022). Tras este ajuste, el modelo puede responder preguntas, redactar un email o resumir un contrato en el formato que le pidas.
Uso: la respuesta se genera en tiempo real
Cuando escribes un prompt, el modelo hace una predicción: elige un token según su probabilidad, lo añade al texto y vuelve a calcular. Por eso la misma pregunta puede dar respuestas distintas. Y por eso una instrucción clara cambia tanto el resultado. Si quieres practicarlo, esta guía para crear prompts efectivos te da plantillas listas para usar.
Breve historia de los grandes modelos de lenguaje
Los LLM basados en transformadores aparecieron en 2018, un año después del artículo de Google, y desde entonces el desarrollo de modelos se ha acelerado cada año. En junio, OpenAI publicó su primer GPT (transformador generativo preentrenado), que combinaba transformadores con preentrenamiento sin supervisión, según el anuncio de OpenAI. En octubre, Google publicó BERT, un modelo desarrollado por Google para entender texto y mejorar los motores de búsqueda.
El salto al gran público llegó el 30 de noviembre de 2022, cuando OpenAI presentó ChatGPT. Desde entonces, los modelos trabajan también con imágenes y audio, y esta tecnología se ha integrado en herramientas de trabajo como Word, Excel o el buscador.
¿ChatGPT es un LLM?
No exactamente: ChatGPT es una aplicación de OpenAI que funciona con LLM de la familia GPT. El modelo es el motor; la aplicación, el producto con el que conversas, que añade la interfaz, la memoria, la búsqueda web y otras herramientas según el plan.
Gemini sigue la misma lógica entre los asistentes de IA: es el asistente de Google y funciona con modelos creados por Google DeepMind. Lo mismo vale para cualquier bot conversacional o software de aplicación que integre un LLM.
Microsoft 365 Copilot funciona con modelos de OpenAI. Desde septiembre de 2025 permite usar también modelos Claude de Anthropic, empezando por el agente Researcher y Copilot Studio, según el anuncio oficial de la compañía.
La distinción entre modelo y aplicación importa cuando eliges herramientas para tu empresa. Dos asistentes pueden usar un modelo parecido y ofrecer garantías de privacidad muy distintas. Si dudas entre los dos más extendidos, repasa las diferencias entre Copilot y ChatGPT con casos de uso.
¿Cuáles son los LLM más usados?
Los LLM más usados hoy son las familias GPT de OpenAI, Gemini de Google, Claude de Anthropic y Llama de Meta. Los tres primeros son modelos cerrados que se usan a través de una aplicación o una API.
Llama se suele presentar como un LLM de código abierto. En realidad, Meta publica sus pesos abiertos para que otras empresas los descarguen y adapten bajo una licencia propia, con condiciones de uso que fija la propia Meta y que conviene leer antes de integrarlo en un producto.
| Familia de modelos | Empresa | Dónde lo encuentras | Tipo de acceso |
|---|---|---|---|
| GPT | OpenAI | ChatGPT y Copilot | Cerrado, vía aplicación o API |
| Gemini | Asistente Gemini y Google Workspace | Cerrado, vía aplicación o API | |
| Claude | Anthropic | Su propio asistente y Copilot | Cerrado, vía aplicación o API |
| Llama | Meta | Integrado por otras empresas en sus productos | Pesos abiertos con licencia propia |
¿Para qué sirven los LLM y cuáles son sus aplicaciones?
Los LLM se pueden utilizar en cualquier tarea de procesamiento de lenguaje natural. Sirven para generar texto, resumir, traducir, clasificar textos, responder consultas y escribir código en distintos lenguajes de programación.
Las aplicaciones de IA más comunes basadas en LLM son la creación de contenido, el resumen de textos, el servicio al cliente y la generación de código. Muchas soluciones de IA para empresas combinan varias. En la empresa, un desarrollador también puede conectarlos a las aplicaciones internas mediante una API para que consulten bases de conocimiento y datos de la organización.
| Caso de uso | Qué hace el modelo | Ejemplo en un equipo |
|---|---|---|
| Redacción | Generación de texto a partir de notas | Propuestas comerciales, emails a clientes, fichas de producto |
| Resumen | Condensa documentos largos en puntos clave | Actas de reunión, contratos, informes de 40 páginas |
| Atención al cliente | Responde preguntas en lenguaje natural | Chatbots y asistentes virtuales fuera de horario |
| Análisis de texto | Clasifica miles de textos por tema o tono | Encuestas, reseñas, tickets de soporte |
| Traducción automática | Traduce y adapta el tono | Emails a clientes internacionales, documentación |
| Código | Escribe y explica fórmulas o scripts | Fórmulas de Excel, consultas SQL, macros |
| Procesos de varios pasos | Encadena pasos y usa herramientas | Agentes de IA que preparan un informe con datos de varias fuentes |
Cuántas empresas usan ya la IA
Las cifras oficiales miden la IA en general, no solo el uso de LLM. Aun así, el uso más extendido coincide con lo que hacen estos modelos. Según Eurostat, el 20,0% de las empresas europeas con 10 o más empleados usaba IA en 2025, y la aplicación más común era analizar texto escrito (11,8%).
En España, el INE sitúa en el 21,1% las empresas de 10 o más empleados que utilizaban inteligencia artificial en el primer trimestre de 2025. Son 8,7 puntos más que un año antes.
Adoptar la IA resulta más fácil que sacarle partido. En el informe The state of AI in 2026 de McKinsey, casi nueve de cada diez encuestados dicen que su organización usa IA con regularidad en al menos una función. Solo el 44% afirma que ya está escalando en toda la empresa. Cerrar esa distancia depende de que cada persona sepa qué pedir a su herramienta de IA y cómo revisar lo que devuelve.
¿Cuáles son las ventajas de los LLM y sus limitaciones?
La gran ventaja de los LLM es la versatilidad: un mismo modelo redacta, resume, traduce o analiza con solo cambiar la instrucción. Además, ajustas el tono y el formato sin programar. Sus limitaciones son conocidas, y el riesgo crece cuando alguien les delega tareas complejas sin revisar el resultado.
- Alucinaciones: como generan el texto más probable, a veces producen cifras, citas o nombres falsos con total seguridad. Comprueba siempre los datos que vayas a usar.
- Conocimiento limitado en el tiempo: solo saben lo que había en sus datos, salvo que se conecten a un motor de búsqueda o a tus documentos.
- Privacidad: no introduzcas datos de clientes ni información confidencial en herramientas que tu empresa no haya aprobado.
- Sesgos: pueden repetir estereotipos presentes en el texto con el que se entrenaron.
En la Unión Europea, los proveedores de estos modelos tienen además obligaciones de transparencia bajo el Reglamento de IA. Lo explicamos en qué es un modelo GPAI.
Cómo empezar a usar un modelo de lenguaje grande con un primer caso de uso
Con estos cinco pasos puedes probar un primer caso de uso en una semana y revisar sus resultados de forma controlada.
- Elige una tarea de texto que repitas cada semana, como resumir reuniones o responder consultas parecidas.
- Escribe el prompt con cuatro piezas: rol, objetivo, contexto y formato de salida.
- Revisa el resultado línea a línea la primera vez y anota qué tuviste que corregir.
- Ajusta el prompt con esas correcciones y guárdalo para tu equipo.
- Usa la herramienta que tu empresa haya aprobado, como Copilot, cuando trabajes con datos internos.
Un ejemplo real de equipo comercial: si resumes cada llamada con un prompt fijo, pasas de redactar notas a revisarlas. Este es el prompt que puedes copiar y adaptar.
Eres un asistente de ventas. Resume esta transcripción en cinco puntos: necesidad del cliente, presupuesto, objeciones, siguiente paso y fecha acordada. Si falta algún dato, escribe "no se menciona". Transcripción: [pega aquí el texto]
Antes de guardar el resumen en tu CRM, compara la fecha y el presupuesto con la transcripción, porque son los dos datos que más conviene revisar.
Preguntas frecuentes
Estas son las dudas que más se repiten cuando alguien empieza a trabajar con modelos de lenguaje.
¿Qué es un LLM en IA?
Un LLM es un modelo de inteligencia artificial entrenado con muchísimo texto para entender y producir lenguaje natural. Es la base de asistentes como Copilot o Gemini, que lo combinan con una interfaz, memoria y herramientas.
¿Qué diferencia hay entre un LLM y un chatbot?
El LLM es el modelo que genera el texto. El chatbot es la aplicación con la que conversas. Casi todos los chatbots actuales usan un LLM por dentro, pero añaden reglas, memoria y conexión con otras fuentes de información.
¿Cómo se hace un LLM?
Se reúne un corpus de texto enorme, se entrena una red neuronal transformer para predecir el siguiente token y después se ajusta con ejemplos y valoraciones humanas. Entrenarlo exige mucha capacidad de cálculo, así que lo habitual en una empresa es usar un modelo ya entrenado.
¿Necesito saber programar para usar un LLM?
No. Basta con escribir instrucciones claras en tu idioma. Programar solo hace falta si quieres integrar el modelo en tus propias aplicaciones o automatizar procesos con datos de la empresa.
¿Los LLM pueden equivocarse?
Sí. Generan la respuesta más probable, no la verificada, así que pueden inventar datos con mucha seguridad. Revisa cifras, nombres y citas antes de usarlos, y pide al modelo que indique de dónde sale cada dato.
¿Qué LLM usa Copilot?
Copilot funciona con modelos de OpenAI y, en algunas funciones como el agente Researcher o Copilot Studio, permite usar también modelos Claude de Anthropic. Qué modelo responde en cada caso depende de la función y de la configuración de tu organización.
Para saber más
Para seguir la evolución de los LLM y su regulación, empieza por estas tres fuentes de referencia.
- AI Index Report de Stanford HAI, el informe anual de referencia sobre la evolución del sector.
- Fundamentos de la IA generativa, módulo gratuito en español de la plataforma Learn.
- Marco regulador europeo de la inteligencia artificial, con las obligaciones del Reglamento de IA.
Saber qué es un LLM es el primer paso, y aplicarlo a tu trabajo con criterio es el segundo. En el Máster en Inteligencia Artificial e Innovación de Founderz, desarrollado en colaboración con Microsoft, trabajas con Copilot, ChatGPT, Claude y Gemini. También aprendes a crear agentes y automatizaciones sin código. Al terminar recibes la Certificación en IA e Innovación de Founderz y Microsoft y, por el camino, consigues insignias de logro oficiales de Microsoft.
