IA generativa, modelos fundacionales y multimodalidad
Cómo funciona un modelo generativo, qué puede producir, cómo conversar con él y por qué toda respuesta técnica necesita contexto, criterio y verificación humana.
La meta de hoy
Comprender el funcionamiento básico y las posibilidades de la IA generativa para diseñar recursos educativos de Ingeniería Metalúrgica, reconociendo sus límites y aplicando verificación técnica.
Modelos fundacionales, LLM, tokens, contexto y generación.
Texto, imágenes, documentos y datos como entradas y salidas.
Utilidad, exactitud, trazabilidad y riesgos de una respuesta.
Cómo recorreremos la sesión virtual
¿Qué significa “generar”?
Explicar el diagrama Fe–C para distintos niveles de conocimiento.
Crear un esquema de un proceso de fundición para discutir sus etapas.
Proponer una tabla sintética o un script inicial para analizar un ensayo.
Formular preguntas sobre una curva esfuerzo–deformación.
¿Qué es un modelo fundacional?
Es un modelo entrenado con grandes colecciones de datos y adaptable a muchas tareas mediante instrucciones, ejemplos, documentos o ajustes adicionales.
Lenguaje, imágenes y datos
Relaciones estadísticas
Prompt, ejemplos o archivos
Explicar, comparar o crear
Un gran modelo de lenguaje predice continuaciones
Fragmentos de texto convertidos en representaciones numéricas.
Instrucciones, conversación, ejemplos y archivos disponibles.
El modelo selecciona continuaciones plausibles token por token.
La respuesta depende de lo que el modelo puede ver
“Explícame la fundición”. No indica audiencia, propósito, proceso, extensión ni nivel técnico.
“Explique alimentación y solidificación direccional a estudiantes de tercer año usando un caso de acero fundido y comparando dos diseños de mazarota”.
El mismo tema, dos resultados diferentes
| Prompt débil | Prompt mejorado |
|---|---|
| “Haz una clase sobre soldadura”. | “Diseña una actividad de 20 minutos para estudiantes que conocen SMAW y GMAW. Deben comparar el efecto del aporte térmico sobre la ZAC. Incluye un caso, datos mínimos, tres preguntas y criterios de respuesta. Marca cualquier dato que requiera fuente.” |
| Respuesta genérica y sin criterios. | Audiencia, resultado, contexto, formato y control de invenciones. |
Trabajar con más de un tipo de información
Normas, consignas, informes y explicaciones.
Micrografías, fractografías, esquemas y defectos.
PDF, tablas, guías y reportes técnicos.
Explicaciones orales, preguntas y transcripción.
Analizar una micrografía sin sobreafirmar
Formas, contraste, escala y distribución
Hipótesis posibles
Composición, ataque y aumento
Atlas, norma o especialista
Compare dos prompts sobre el mismo caso
- Elija soldadura, fundición, conformación o materiales.
- Escriba una instrucción de una línea.
- Genere y guarde la respuesta.
- Agregue audiencia y resultado.
- Incluya contexto y datos.
- Defina formato y criterios.
- Solicite supuestos y fuentes.
¿Cuál respuesta es realmente mejor?
| Criterio | Pregunta de revisión |
|---|---|
| Pertinencia | ¿Responde al resultado y al nivel de los estudiantes? |
| Exactitud | ¿Conceptos, unidades y relaciones técnicas son correctos? |
| Utilidad | ¿El material puede aplicarse con ajustes razonables? |
| Trazabilidad | ¿Distingue datos, supuestos, inferencias y fuentes? |
| Seguridad | ¿Protege datos sensibles y evita instrucciones riesgosas? |
Una respuesta convincente puede ser incorrecta
Puede inventar datos, referencias, normas o explicaciones.
El mismo prompt puede producir respuestas diferentes.
Puede reproducir patrones incompletos o injustos.
No conoce automáticamente la asignatura o planta.
No comparta información personal o industrial sin autorización.
La decisión y validación siguen siendo humanas.
Cuándo avanzar, revisar o detenerse
Ideas, estructura, preguntas y borradores no sensibles
Cálculos, interpretación técnica y afirmaciones por contrastar
Seguridad, datos confidenciales o decisiones sin verificación
Ticket de salida 3–2–1
Modelo fundacional, token, contexto o multimodalidad.
Dos cambios que aplicará a sus prompts.
Una comprobación imprescindible antes de usar una respuesta.