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¿Qué es el entrenamiento de un modelo de IA? Definición y retos
El entrenamiento es la fase de construcción de un modelo de IA, durante la cual el modelo ingiere un corpus masivo y ajusta sus miles de millones de parámetros internos para aprender las regularidades estadísticas de ese corpus. Es la operación más costosa del ciclo de vida de un modelo.
El entrenamiento de un modelo de IA se descompone en dos fases distintas. El preentrenamiento (pre-training) consiste en exponer el modelo a un corpus muy voluminoso y generalista (Wikipedia, libros digitalizados, código fuente, archivos web) para que aprenda las estructuras estadísticas del lenguaje. Esta fase dura semanas o meses sobre clústeres de miles de GPU. Al final, el modelo predice correctamente la continuación de un texto sin conocer su caso de uso de negocio. El postentrenamiento (post-training) cubre las etapas de alineación y adaptación: aprendizaje supervisado sobre ejemplos anotados, aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF), y fine-tuning sobre datos específicos. Estas etapas orientan el comportamiento del modelo hacia lo esperado de un asistente útil (seguridad, tono, formato). El entrenamiento es una operación de coste fijo elevado. Una vez realizado, el modelo queda congelado: para modificar sus conocimientos, hay que entrenarlo de nuevo (costoso) o proporcionarle el contexto en cada consulta vía un RAG (económico).
Ejemplo concreto
Según el informe Stanford AI Index 2025 (estimaciones de Epoch AI), el coste del entrenamiento de los modelos de frontera ha explotado: unos 670 dólares para el transformer original de 2017, 79 millones de dólares para GPT-4 en 2023, 192 millones de dólares para Google Gemini 1.0 Ultra, lanzado a finales de 2023. Llama 3.1 405B de Meta (2024) habría costado unos 170 millones de dólares. Esta inflación, estimada en 2,4 veces al año desde 2016 (Cottier et al.), sitúa el entrenamiento de los modelos punteros fuera del alcance de casi todas las organizaciones, salvo unos pocos laboratorios financiados con miles de millones de dólares. Para una mediana empresa, la cuestión no es entrenar, sino elegir el modelo preentrenado adecuado.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el entrenamiento de un modelo de IA?
Es la fase de construcción durante la cual el modelo ingiere un corpus masivo y ajusta sus miles de millones de parámetros para aprender sus regularidades estadísticas. Es la operación más costosa del ciclo de vida de un modelo. Una vez realizada, el modelo queda congelado.
¿Qué diferencia hay entre preentrenamiento y postentrenamiento?
El preentrenamiento expone el modelo a un corpus generalista muy voluminoso (Wikipedia, libros, código, archivos web) para que aprenda las estructuras del lenguaje; dura semanas o meses sobre miles de GPU. El postentrenamiento cubre la alineación y la adaptación (aprendizaje supervisado, RLHF, fine-tuning) y orienta el comportamiento del modelo hacia lo que se espera de un asistente útil: seguridad, tono, formato.
¿Debe una empresa entrenar su propio modelo?
Para la casi totalidad de las empresas, no. Según el Stanford AI Index 2025, entrenar un modelo de frontera pasó de unos 670 dólares para el transformer de 2017 a 79 millones para GPT-4 en 2023, con una inflación estimada en 2,4 veces al año. Eso sitúa esos entrenamientos fuera del alcance de casi todas las organizaciones. Para una mediana empresa, la cuestión no es entrenar, sino elegir el modelo preentrenado adecuado.
Si no podemos entrenar, ¿dónde se juega la adaptación a nuestro negocio?
En el postentrenamiento (fine-tuning) o en la arquitectura en torno al modelo (RAG, agentes), no en el entrenamiento inicial. Ahí se encuentra el único terreno de diferenciación accesible. Para modificar los conocimientos de un modelo congelado sin reentrenarlo, se le proporciona el contexto en cada consulta vía un RAG, un enfoque económico.
¿Tiene el entrenamiento un reto ambiental?
Sí, considerable. Según el Stanford AI Index, la huella de un entrenamiento de frontera va de 5 184 toneladas equivalentes de CO2 para GPT-4 en 2023 a unas 72 800 toneladas para Grok 4 en 2025. Elegir un modelo más pequeño, ya entrenado, es por tanto también una elección de sobriedad.
Ver también
Fuentes
- Artificial Intelligence Index Report 2025, Stanford HAI, capítulo 1. https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report
- The Rising Costs of Training Frontier AI Models, Cottier et al., arXiv:2405.21015, 2024. https://arxiv.org/abs/2405.21015
- Artificial Intelligence Index Report 2026, Stanford HAI, capítulo 1 (Research and Development). https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report/research-and-development