La inteligencia artificial ha tenido muchos momentos de auge en su corta pero acelerada historia. Sin embargo, pocos tan determinantes como el salto de los modelos tradicionales hacia los llamados modelos fundacionales o foundation models. Este cambio no solo redefinió el papel de la IA en áreas como el lenguaje, la visión por computadora o la robótica, sino que también está transformando una de las disciplinas más fundamentales: la programación.

¿Qué es un modelo fundacional?

Un modelo fundacional es un sistema de inteligencia artificial entrenado con cantidades masivas de datos, generalmente de forma auto-supervisada, y que puede ser adaptado a una amplia variedad de tareas. A diferencia de los modelos tradicionales, que eran diseñados y entrenados para resolver un único problema (por ejemplo, clasificar imágenes de gatos y perros), los modelos fundacionales pueden resolver múltiples tareas sin necesidad de ser reentrenados desde cero.

El término fue popularizado por un informe del Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence en 2021, aunque la idea ya venía gestándose con el desarrollo de modelos como BERT (2018), GPT-2 (2019) y sus sucesores. Hoy, nombres como GPT-4, Claude, PaLM o LLaMA son parte del vocabulario habitual de programadores, científicos de datos, periodistas, artistas y empresas.

Lo que cambia con los modelos fundacionales

Los foundation models transforman la programación en varios niveles:

1. Automatización del código: herramientas como GitHub Copilot o Replit Ghostwriter, que usan modelos derivados de GPT, permiten autocompletar funciones, sugerir snippets, y hasta generar programas completos a partir de descripciones en lenguaje natural.
2. Nueva forma de pensar el desarrollo: en lugar de escribir lógica detallada, el programador comienza a interactuar con la IA para iterar, refinar o explicar el funcionamiento del código. Se parece más a tener un copiloto o un asistente que a usar un IDE tradicional.
3. Cambios en el aprendizaje de la programación: quienes están dando sus primeros pasos ya no necesitan memorizar la sintaxis exacta de cada lenguaje. Las IA ayudan a abstraer esa parte, lo cual puede acelerar el aprendizaje pero también crear una dependencia peligrosa si no se comprende lo que se está haciendo.
4. Entornos de desarrollo inteligentes: las herramientas de programación están incorporando IA en todos los niveles. IDEs como Visual Studio Code o entornos de notebooks como Jupyter están cada vez más integrados con funciones que traducen, explican, refactorizan o prueban código.
5. Aceleración en tareas repetitivas o tediosas: escribir tests, documentar funciones, refactorizar grandes bases de código legado, traducir entre lenguajes. Todo eso que tomaba horas ahora puede resolverse en minutos.

Datos que reflejan el cambio

Según un informe de Stack Overflow (2023), más del 70% de los desarrolladores profesionales afirmó usar herramientas de IA en su flujo de trabajo diario. En GitHub, el 46% del código en algunos repositorios populares fue generado por IA según datos de Microsoft.

Y no solo los desarrolladores se benefician. Empresas como Google, Meta, Amazon y OpenAI están usando modelos fundacionales para explorar desde sistemas de recomendación hasta herramientas de seguridad cibernética o generación de contenido en tiempo real.

Pero no todo es magia

Aunque parezca que la IA puede escribir código sin errores, la realidad es más compleja. Los modelos fundacionales cometen errores lógicos, alucinan respuestas, pueden generar código inseguro o reproducir patrones de entrenamiento defectuosos. Requieren validación, supervisión y, sobre todo, criterio humano.

Otro punto crítico es el costo. Entrenar un modelo como GPT-4 puede costar decenas de millones de dólares. El acceso a estos modelos está, por ahora, limitado a grandes corporaciones, aunque alternativas como LLaMA o Mistral están acercando estos recursos al mundo open source.

Todo indica que el rol del programador no va a desaparecer, pero sí está cambiando. Cada vez más, el desarrollo de software se parecerá a diseñar prompts, validar salidas, combinar herramientas y mantener entornos colaborativos donde humanos y modelos de lenguaje trabajan juntos.

El que domine esta nueva forma de interactuar con la máquina tendrá una ventaja considerable. En ese sentido, aprender a programar ya no se trata solo de saber escribir código, sino de aprender a pensar, estructurar, y conversar con modelos que entienden el mundo de forma distinta.

Los foundation models no solo están transformando la IA. Están redefiniendo el mismo concepto de «programar».