Como se genera y produce el texto en IAG.

                                                 Como se genera y  produce el texto en IAG

                                                                          Imagen leon, chstgpt 2025.

                                                                                                                                           Agosto de 2025.

                                                                                                 Dr. JorgeAlejandro León Sánchez

                                                                                                            Perplexity.ia

                                                                                                             Napkin.ia 

El texto en la inteligencia artificial generativa (IAG) se genera a partir de un proceso que incluye varios pasos clave, partiendo de una instrucción o pregunta llamada prompt. Primero, el texto del prompt se descompone en unidades pequeñas (tokens).

La IAG utiliza patrones estadísticos y un modelo entrenado con grandes cantidades de datos para predecir palabra por palabra, seleccionando las opciones más probables para formar una respuesta coherente. Estas predicciones se transforman en texto legible, el cual es revisado y filtrado para eliminar contenido ofensivo o inapropiado. Este ciclo se repite hasta completar la respuesta, que puede ser luego ajustada en formato y estilo según sea necesario2.

Un ejemplo práctico de los pasos sería:

1. Definir claramente el objetivo o tema del texto que se quiere generar.
2. Crear un prompt específico que guíe a la IA en el tipo de contenido requerido (ej. “Genera un análisis breve sobre los dilemas éticos en IA para estudiantes universitarios”).
3. La IAG divide el prompt en tokens y usa un modelo entrenado para predecir la siguiente palabra probable.
4. La IA genera la respuesta, palabra a palabra, basándose en probabilidades y patrones aprendidos.
5. El texto generado se revisa y se personaliza según el contexto o público.
6. Finalmente, se integra y utiliza el contenido generado12.

                                                                                                                             León. Napkin.ia 2025

Este proceso permite que la IAG produzca textos originales y coherentes que pueden adaptarse en complejidad, estilo y formato conforme a las instrucciones iniciales. La base técnica radica en redes neuronales profundas y modelos de lenguaje como GPT-3 o GPT-4, que han sido entrenados con grandes volúmenes de texto para reconocer y replicar patrones del lenguaje natural46. Los pasos específicos para que una inteligencia artificial generativa (IAG) produzca un texto completo y coherente son los siguientes:

1. Definir el objetivo o propósito del texto: Se establece qué se desea comunicar o el tema a tratar, lo cual orienta el enfoque y la profundidad del contenido.
2. Crear un prompt claro y específico: Se redacta una instrucción detallada para la IA que incluya el tema, el estilo, el público objetivo y la extensión deseada. Un buen prompt puede incluir verbos explícitos como “redacta”, “resume” o “analiza” para guiar la generación.
3. Procesamiento del prompt: La IAG tokeniza el texto de entrada, lo divide en unidades mínimas para analizar la información recibida.
4. Generación del texto: Mediante modelos entrenados (como GPT-4), la IA predice palabra por palabra la siguiente más probable basándose en patrones del lenguaje aprendidos, construyendo frases coherentes y relacionadas entre sí.
5. Revisión y ajuste: El texto generado se analiza para detectar incoherencias, errores o contenido no deseado. Se puede refinar el prompt y repetir la generación para mejorar el resultado.
6. Personalización y adaptación: Se ajusta el texto para que se adecúe a los requisitos específicos del usuario, ya sea el tono, nivel de detalle o formato.
7. Integración final: El texto se integra en el contexto donde será utilizado (por ejemplo, un artículo, presentación o material educativo).

Este ciclo puede repetirse varias veces para perfeccionar la coherencia, claridad y precisión del texto132.

La IAG no solo genera texto literal, sino que responde a un proceso iterativo de entrada, procesamiento, generación, revisión y personalización para asegurar un producto final coherente y útil.

Existen varias técnicas para revisar y corregir el contenido generado por la inteligencia artificial generativa (IAG), entre ellas:

1. Revisión humana detallada: Los autores leen el texto para detectar errores de coherencia, factualidad, estilo y adecuación al público. Corrigen las partes confusas o inexactas y adaptan el tono según necesidades específicas36.
2. Comprobación de datos y hechos: Se verifica que la información sea actual y correcta, ya que la IA puede incluir datos obsoletos o erróneos. Esto implica contrastar con fuentes confiables1.
3. Uso de herramientas de detección de contenido generado por IA: Existen softwares como GPT Zero, Copyleaks, Originality.AI o GLTR que analizan la predictibilidad de patrones en el texto para identificar si fue redactado por una IA o un humano, lo que ayuda a evaluar la autenticidad y originalidad del contenido12.
4. Análisis contextual: Evalúa si el texto conecta ideas y conceptos de forma lógica como lo haría un humano, detectando posibles fallas en la estructura argumentativa o en la integración temática1.
5. Correctores gramaticales y de estilo: Herramientas como Grammarly pueden toparse errores gramaticales, sugerir mejoras de estilo y detectar plagio, complementando la revisión manual1.
6. Iteración: A partir de la retroalimentación, se puede regenerar o editar el texto para mejorar su claridad, coherencia y relevancia, ajustando el prompt o corrigiendo manualmente las secciones problemáticas36.

La revisión óptima combina supervisión humana con herramientas tecnológicas especializadas para asegurar que el contenido generado por IA sea preciso, coherente y adecuado para su propósito final.

 

1. https://dti.anahuacmayab.mx/blog/2024/09/06/iag-para-los-momentos-de-mi-clase-material-de-lectura/
2. https://dti.anahuacmayab.mx/blog/2024/09/06/iag-para-la-evaluacion-items/
3. https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/enunc/article/view/22891
4. https://aws.amazon.com/es/what-is/artificial-general-intelligence/
5. https://up-mx.libguides.com/c.php?g=1384825&p=10939471
6. https://www.crue.org/wp-content/uploads/2024/03/Crue-Digitalizacion_IA-Generativa.pdf
7. https://www.elsevier.es/es-revista-educacion-medica-71-articulo-inteligencia-artificial-generativa-educacion-medica-S157518132300061X
8. https://www.uniandes.edu.co/es/noticias/inteligencia-artificial/un-documento-pionero-en-colombia-para-usar-la-ia-generativa
9. https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/99c2a9f3-b3d2-44ab-b7cf-c6e7a062ab5d/download
10. https://es.linkedin.com/pulse/optimizaci%C3%B3n-de-procesos-sistemas-gesti%C3%B3n-calidad-la-gonz%C3%A1lez-ayala-6khke