Los LLM (Large Language Models) se han convertido en una de las tecnologías de las que más se habla en los últimos años. Desde el ascenso meteórico de ChatGPT, empresarios, autónomos, profesionales de CLT y personas curiosas por la tecnología están explorando herramientas basadas en IA generativa.
Pero después de todo, ¿por qué es tan importante entender cómo funcionan los LLM en 2025? Incluso si no sabes programar, dominar este tipo de tecnología puede abrir puertas a la automatización, creación de productos digitales y soluciones innovadoras en diversas áreas.
En este artículo explicaremos de forma accesible el concepto, funcionamiento y aplicaciones reales de los LLMs, enfocándonos en aquellos que quieren utilizar IA para generar valor sin depender del código.
¿Qué es un LLM?
LLM significa Modelo de Lenguaje Grande. Se trata de un tipo de modelo de inteligencia artificial entrenado con enormes volúmenes de datos textuales, capaz de comprender, generar e interactuar con el lenguaje humano de forma natural. Algunos ejemplos famosos incluyen:
- GPT-4 (AI abierta)
- Claude (Antrópico)
- Géminis (Google)
- Mistral
- Perplejidad IA
Estos modelos funcionan como “cerebros artificiales” capaces de realizar tareas como:
- Generación de texto
- Traducción automática
- Clasificación de sentimientos
- Resúmenes automáticos
- Generación de imágenes
- Servicio automatizado
¿Cómo funcionan los LLM?
En términos simplificados, los LLM se construyen con base en redes neuronales de tipo Transformer. Están entrenados para predecir la siguiente palabra en una oración, basándose en contextos amplios.
Cuantos más datos y parámetros (millones o miles de millones), más potente y versátil será el modelo.
Leer más: Transformers explicados: cara abrazada
Uso de API de LLM propias y propias: ¿qué necesitas realmente?
Para construir su propio LLM se necesita una infraestructura sólida, como almacenamiento vectorial, GPU de alto rendimiento e ingeniería de datos. Por ello, la mayoría de profesionales optan por Utilice LLMs ya preparados a través de API, como los de AbiertoAI, Antrópico (Claude), Adherirse o Google Géminis.
Para aquellos que no programan, herramientas como Make, Bubble, N8N y LangChain le permiten conectar estos modelos a flujos de trabajo, bases de datos e interfaces visuales, todo sin escribir una línea de código.
Además, tecnologías como Tejer y Piña ayudar a organizar los datos en bases vectoriales que mejoran las respuestas de LLM en proyectos que requieren memoria o personalización.
El secreto es combinar las capacidades de los LLM con buenas prácticas en herramientas de diseño, automatización y orquestación rápidas, algo que se aprende paso a paso en Capacitación para administradores de agentes de IA.
Diferencia entre LLM e IA generativa
Aunque están relacionados, no toda la IA generativa es un LLM. La IA generativa abarca varios tipos de modelos, como aquellos que crean imágenes (por ejemplo, DALL·E), sonidos (por ejemplo, OpenAI Jukebox) o códigos (por ejemplo, GitHub Copilot).
Los LLM se especializan en la comprensión y generación de lenguaje natural.
Por ejemplo, mientras que DALL·E puede crear una imagen a partir de un comando de texto, como “un gato surfeando en Marte”, ChatGPT, un LLM, puede escribir una historia sobre ese mismo escenario con coherencia y creatividad.
Ejemplos de aplicaciones prácticas con NoCode
La verdadera revolución de los LLM es la posibilidad de utilizarlos con herramientas visuales, sin necesidad de programar. A continuación se muestran algunos ejemplos:
Crea un chatbot con Dify
Como curso dificarEs posible configurar un chatbot inteligente conectado a un LLM para atención al cliente o incorporación de usuarios.
Automatiza tareas con Make + OpenAI
Nodo Curso de maquillaje Aprenderá a conectar servicios como hojas de cálculo, correo electrónico y CRM a un LLM, automatizando respuestas, ingreso de datos y clasificaciones.
Creación de agentes de IA con N8N y OpenAI
O Curso de agentes con OpenAI Enseña cómo estructurar agentes que toman decisiones basadas en indicaciones y contexto, sin codificación.
Ventajas de los LLM para personas sin conocimientos técnicos
- Acceda a inteligencia artificial de vanguardia sin tener que codificar
- Pruebas rápidas de ideas de productos (MVP)
- Personalización de servicios con alta percepción de valor
- Optimización de procesos internos con automatizaciones
LLM y agentes de IA: el futuro de la interacción
El siguiente paso evolutivo es la combinación de LLM y agentes de IA. Los agentes son como “empleados digitales” que interpretan contextos, hablan con API y toman decisiones de forma autónoma. Si quieres aprender a construir tus agentes con IA generativa, el camino ideal es Capacitación para administradores de agentes de IA.
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