La evolución de la inteligencia artificial
La evolución de los modelos LLM: de ChatGPT a la era multiagente
En noviembre de 2022, OpenAI lanzó GPT-3. Fue una revolución. Los modelos LLM (Large Language Models) ofrecían una interfaz conversacional que cualquiera podía usar. Sin embargo, su verdadera evolución comenzó con GPT-4 en 2023, que introdujo una comprensión más profunda del lenguaje, mayor capacidad de razonamiento y multimodalidad (texto e imagen).
Para 2024 y 2025, los modelos no solo eran más inteligentes, sino también más integrables. Ahora se pueden personalizar mediante herramientas como OpenAI Assistants o funciones programáticas. Además, han surgido entornos multiagente en los que varios modelos colaboran para resolver problemas complejos, como agentes que analizan datos, generan reportes y ejecutan acciones en conjunto.
Herramientas de creación de contenido: el nuevo estudio del creador
Antes, hacer un reel, un artículo o un diseño requería dominar múltiples plataformas. Hoy, las herramientas impulsadas por IA permiten generar videos con texto, sintetizar voces, escribir guiones y hasta editar imágenes en segundos.
En mi trabajo, hemos integrado estas herramientas en proyectos para contenido multimedia, generar ideas, o incluso generar audio a través de IA. Desde Cursor, v0 y Midjourney hasta automatizaciones potenciadas por IA, el flujo creativo se ha vuelto continuo, iterativo y más accesible.
Introducción a los Model Context Protocols (MCPs)
Uno de los avances más prometedores del presente es el desarrollo de los MCPs (Model Context Protocols), una propuesta de estandarización para permitir a múltiples modelos de lenguaje (LLMs) compartir contexto, colaborar, y ejecutar tareas de forma segura e interoperable.
Imagina un ecosistema donde puedes conectar un modelo especializado en derecho, otro en análisis financiero, y otro en creatividad, todos trabajando bajo un protocolo común. Eso es lo que proponen los MCPs. Más allá del típico "prompt", ahora se definen identidades, roles, objetivos y recursos en entornos multiagente. Esta es la puerta hacia una nueva forma de construir software: no solo interfaces, sino sociedades digitales de agentes inteligentes.
Para más detalles puedes explorar la introducción oficial a los MCPs.
Conclusión: diseñando con inteligencia
La inteligencia artificial ha dejado de ser una herramienta auxiliar para convertirse en una capa esencial del diseño digital. Como desarrollador y CTO de The Noro, mi enfoque ha pasado de simplemente construir interfaces a orquestar flujos de inteligencia entre humanos y máquinas.
De 2022 a 2025, hemos visto una aceleración sin precedentes: LLMs más inteligentes, herramientas de creación más poderosas y ahora, protocolos que permiten colaboración entre inteligencias. En los próximos años, el desafío no será solo usar IA, sino diseñar experiencias donde la inteligencia se distribuya éticamente, creativamente y con propósito.
Autor
- Nathan Lazo [nathan-lazo.com] [github]