Por Lawal Ibraheem Olaniyi, ingeniero mecánico, Nigeria
Traducido el español: Aesha Ijaz
«¡La atención es todo lo que necesitas!». Estas fueron las palabras que revolucionaron la era moderna de la inteligencia artificial y abrieron un nuevo capítulo en la innovación tecnológica. En los últimos años hemos sido testigos de algunos de los inventos más sorprendentes del siglo XXI. Cada día se publican nuevos estudios científicos que continúan ampliando los límites de nuestro conocimiento sobre la tecnología.
Una de estas aportaciones revolucionarias fue un artículo publicado en 2017 por científicos de Google, que presentó al mundo un concepto innovador en el campo de la IA generativa: la «arquitectura Transformer». El artículo, titulado Attention Is All You Need («La atención es todo lo que necesitas»), dio a conocer una nueva arquitectura de aprendizaje profundo que se convirtió en uno de los fundamentos de la IA generativa moderna.
Esta arquitectura, conocida como Transformer, fue el «ingrediente secreto» detrás de extraordinarias innovaciones como ChatGPT, uno de los numerosos grandes modelos de lenguaje que desde entonces han transformado nuestra manera de interactuar con la tecnología.
Para muchas personas, las capacidades de la IA generativa parecían casi sobrenaturales. ¿Cómo podía una computadora generar miles de líneas de código, resolver problemas complejos o incluso crear videos realistas de gran calidad?
Estas eran algunas de las preguntas que desconcertaban a muchas personas cuando ChatGPT fue lanzado por primera vez.
Curiosamente, el Sagrado Corán, a través de sus versículos, ha profetizado acerca del progreso de la humanidad, los misterios de la creación e incluso la evolución de futuras tecnologías. Si se estudian determinados versículos desde cierta perspectiva, estos podrían guardar relación incluso con el surgimiento de la IA generativa.
Este artículo pretende explicar el concepto de IA generativa, explorar su historia y arrojar luz sobre una profunda profecía coránica que podría guardar una relación significativa con este extraordinario avance tecnológico.
¿Qué es la IA generativa?
Antes de adentrarnos en su historia, conviene definir de manera sencilla qué es la IA generativa.
Según el diccionario, la inteligencia artificial generativa (IA) es una rama de la inteligencia artificial que utiliza modelos de aprendizaje automático para crear contenido nuevo y original. Este contenido puede incluir texto, imágenes, audio, videos u otros tipos de datos.
Estos modelos aprenden los patrones y las estructuras presentes en los datos con los que han sido entrenados y los utilizan para generar resultados completamente nuevos que pueden llegar a asemejarse a la creatividad humana.
A diferencia de la IA tradicional, que analiza datos y realiza predicciones basándose en lo aprendido durante su entrenamiento —como una máquina de palomitas que recibe granos de maíz y produce palomitas—, la IA generativa va más allá. Procesa la información que recibe y crea resultados nuevos y originales que pueden parecer fruto de la creatividad humana.
En el núcleo de la IA generativa se encuentra la arquitectura Transformer, un sistema de aprendizaje profundo capaz de procesar y comprender las estructuras y los patrones presentes en los datos. Mediante los denominados «mecanismos de atención», los Transformers pueden centrarse en las partes más relevantes de la información recibida, lo que permite a la IA generar respuestas coherentes y adecuadas al contexto.
Podemos imaginar el funcionamiento de un mecanismo de atención como el de una persona que concentra especialmente su atención en un párrafo concreto de un libro para comprender mejor su contexto.
La IA generativa ha transformado tanto el ámbito académico como numerosos sectores industriales: desde facilitar la escritura creativa y automatizar tareas de programación hasta generar imágenes fotorrealistas y diseñar entornos virtuales de apariencia real.
Breve historia de la IA generativa
Para comprender mejor cómo hemos llegado hasta las maravillas de la IA moderna, hagamos un breve recorrido por su historia.
i) Los primeros años: ELIZA
La historia de la IA generativa comenzó en la década de 1960 con la aparición de ELIZA, un chatbot diseñado para simular el papel de un psicoterapeuta. ELIZA podía responder al lenguaje humano utilizando lenguaje natural y sentó así las bases de la inteligencia artificial conversacional.
ii) El auge de las redes neuronales
El nacimiento de la IA generativa moderna está estrechamente vinculado al desarrollo de las redes neuronales, un tipo de modelo de aprendizaje automático inspirado en el cerebro humano.
Las redes neuronales están formadas por capas interconectadas de neuronas artificiales entrenadas para reconocer patrones complejos en los datos. Una vez entrenadas, estas redes pueden realizar predicciones o generar resultados basándose en los patrones que han aprendido.
iii) Autoencoders variacionales (2013)
En 2013 se introdujo el autoencoder variacional (Variational Autoencoder, VAE). Este algoritmo utilizaba una arquitectura de codificador-decodificador para comprimir los datos de entrada en un «espacio latente» y posteriormente reconstruirlos.
Esta innovación permitió a los sistemas de IA aprender y reproducir patrones de datos complejos.
En términos sencillos, el espacio latente puede entenderse como una especie de resumen comprimido de los datos de entrada que conserva sus características esenciales.
iv) Redes generativas adversarias (2014)
Un momento decisivo para la IA generativa moderna llegó en 2014 con la introducción de las redes generativas adversarias (Generative Adversarial Networks, GAN).
Las GAN son modelos de aprendizaje automático capaces de generar datos sintéticos mediante la confrontación de dos redes: un generador y un discriminador. Este enfoque adversario permitió producir resultados de un realismo extraordinario.
v) Grandes modelos de lenguaje y la serie GPT
Los avances más recientes nos han proporcionado los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés), capaces de generar textos similares a los producidos por seres humanos, resolver problemas y crear contenido complejo.
Estos modelos, entre los que se encuentra la serie GPT de OpenAI, han establecido un nuevo estándar respecto de lo que puede lograr la inteligencia artificial.
GPT-1 (2018)
OpenAI dio un importante paso adelante en el campo de la IA generativa con el lanzamiento, en junio de 2018, de la primera versión de su serie Generative Pre-trained Transformer (GPT), a partir del artículo Improving Language Understanding by Generative Pre-Training.
Esta primera versión fue entrenada utilizando BookCorpus, un conjunto de datos compuesto por unos 7.000 libros no publicados, y contaba con 117 millones de parámetros.
GPT-2 (2019)
El éxito de este modelo inicial pronto quedó eclipsado por GPT-2, la segunda versión de la serie GPT. El número de parámetros aumentó hasta los 1.500 millones y los datos de entrenamiento abarcaron aproximadamente ocho millones de páginas web.
El lanzamiento de esta versión estuvo acompañado por un artículo publicado en 2019, titulado Language Models are Unsupervised Multitask Learners.
GPT-3 (2020)
Este lanzamiento representó otro gran hito y sentó las bases para los modelos que lo sucedieron. GPT-3 contaba con alrededor de 175.000 millones de parámetros y fue entrenado con aproximadamente 300.000 millones de tokens.
GPT-4 (2023)
En 2023, OpenAI lanzó la siguiente versión de la serie: GPT-4. En aquel momento, OpenAI no proporcionó detalles específicos sobre el número de parámetros del modelo ni sobre el conjunto de datos utilizado para entrenarlo.
Sin embargo, algunas estimaciones citadas por el autor sugieren que GPT-4 podría contar con alrededor de 1,8 billones de parámetros y que su entrenamiento habría empleado aproximadamente 13 billones de tokens.
Para nuestros estimados lectores, un token de IA equivale aproximadamente a tres cuartas partes de una palabra en inglés. Los parámetros, por su parte, son elementos que determinan cómo puede procesar esos tokens un modelo de IA. A modo de ejemplo, una versión de GPT-4 podía procesar hasta unos 32.000 tokens en un mismo contexto.
Dicho de otra manera, los parámetros pueden imaginarse como una enorme cantidad de «controles» internos que el modelo ajusta durante su entrenamiento para mejorar su funcionamiento.
GPT-5 (2025)
En 2025, OpenAI lanzó GPT-5, que en el momento de publicación del artículo representaba su generación más avanzada. Algunas estimaciones citadas por el autor sugerían que el modelo podía utilizar hasta 80 billones de parámetros y que los tokens empleados durante su entrenamiento podrían alcanzar los 50 billones.
Según el autor, el rendimiento de esta generación permitía ofrecer a los usuarios conversaciones con un contexto mucho más rico, así como mayores capacidades para trabajar con documentos y realizar tareas creativas.
IA generativa: ¿una profecía coránica?
El Sagrado Corán, como libro de sabiduría divina, profetizó hace más de 1.400 años el surgimiento de avances propios de la época moderna, entre los que, potencialmente, podrían incluirse la IA generativa y los grandes modelos de lenguaje.
Quienes deseen profundizar en este tema pueden consultar también nuestro estudio sobre las profecías del Sagrado Corán.
Por ejemplo, Al-lah Todopoderoso afirma:
«Y cuando los libros se extiendan a lo lejos».
Sagrado Corán, 81:11
En The Five Volume Commentary se explica:
«La referencia parece aludir claramente a la enorme circulación de periódicos, revistas y libros, así como al sistema de bibliotecas, salas de lectura y otros lugares y medios para la difusión del conocimiento en los últimos días, es decir, en la época del Mesías Prometido y Mahdi».
The Five Volume Commentary, 2018, vol. 5, p. 3323
Este versículo puede interpretarse como una profecía relacionada con la continua expansión del conocimiento y el surgimiento de nuevas innovaciones. Por extensión, esta profecía podría guardar relación con avances tecnológicos como la IA generativa, cuyos modelos son entrenados utilizando enormes repositorios de datos textuales y visuales que pueden contener miles o incluso millones de libros.
Las inmensas capacidades de procesamiento de datos de la IA generativa y de los grandes modelos de lenguaje guardan una estrecha relación con esta profecía coránica sobre la amplia difusión y disponibilidad del conocimiento.
Asimismo, diversas narraciones del Santo Profeta Muhammad (sa) destacan la importancia de buscar el conocimiento. Se relata que dijo:
«Buscar el conocimiento es un deber para todo musulmán; y quien transmite el conocimiento a quienes no son dignos de recibirlo es como quien coloca un collar de joyas, perlas y oro alrededor del cuello de los cerdos».
Sunan Ibn Majah, Kitab al-Muqaddimah, Hadiz 224
La IA generativa, que se sustenta en la recopilación y síntesis de información, guarda relación con esta visión profética de fomentar el desarrollo intelectual y ampliar la comprensión humana.
Además, en esta época moderna, los musulmanes deberían encontrarse a la vanguardia de la innovación tecnológica, tal como ocurrió durante la denominada «Edad de Oro del islam».
Los eruditos musulmanes sentaron las bases para el progreso de numerosas disciplinas científicas e intelectuales que todavía influyen en nuestra tecnología moderna. Figuras destacadas como Al-Khwarizmi, considerado el padre del álgebra; Ibn al-Haytham, pionero de la óptica; y el profesor Abdus Salam, Premio Nobel de Física, establecieron ejemplos extraordinarios de progreso científico e innovación.
En la actualidad, el auge de la IA generativa, los grandes modelos de lenguaje y otras tecnologías novedosas ofrece a los musulmanes una oportunidad para reflexionar profundamente sobre la sabiduría del Sagrado Corán y recuperar su legado de liderazgo intelectual.
Al dedicar más tiempo a reflexionar sobre el significado del Sagrado Corán, pueden descubrirse los tesoros ocultos de sus versículos y abrirse nuevos horizontes de conocimiento.
Quienes deseen estudiar directamente el texto sagrado pueden consultar también nuestros recursos del Corán en español.
Asimismo, los musulmanes pueden contribuir al desarrollo ético de la tecnología participando activamente en estos campos en expansión y procurando que tales avances sean compatibles con las enseñanzas de equidad y justicia expuestas en el Sagrado Corán.
Conclusión
La IA generativa representa un salto extraordinario en el mundo de la tecnología. Desde la ingeniería y la medicina hasta las artes y el derecho, las posibilidades de la creatividad humana parecen casi ilimitadas.
Por ello, es fundamental que continuemos utilizando las capacidades que Dios nos ha concedido para contribuir al progreso de la humanidad, procurando al mismo tiempo no traspasar los límites éticos.
Hazrat Mirza Masroor Ahmad (aba), Jalifa de la época, aconsejó que, para protegernos frente al posible uso indebido de la IA generativa, debemos desarrollar mecanismos que permitan contrarrestarlo, de manera que otros no puedan presentar incorrectamente nuestra información.
A medida que continuamos desentrañando los misterios de la naturaleza y desarrollando nuevas tecnologías, también merece la pena reflexionar sobre la sabiduría del Sagrado Corán y sobre su permanente relevancia, incluso en la era moderna.
¿Podría el surgimiento de la IA generativa constituir un cumplimiento de nuestra búsqueda del conocimiento, tal como fue anunciada en el Sagrado Corán? ¿O podría haber muchas otras profecías señaladas por el Sagrado Corán a las que todavía no hemos prestado suficiente atención?
Solo el tiempo lo dirá.
Estimados lectores, es importante que reflexionemos sobre los versículos del Sagrado Corán. Dicho de otra manera, para descubrir sus tesoros ocultos:
«¡La atención es todo lo que necesitas!».
