En los últimos meses, hemos visto una aceleración en el desarrollo de modelos de IA generativa multimodal, capaces de procesar y generar simultáneamente texto, imágenes, audio y vídeo. Aquí respondemos a las preguntas más frecuentes sobre esta nueva frontera de la IA.
¿Qué significa que un modelo sea “multimodal”?
Significa que puede comprender e integrar diferentes tipos de datos (modalidades) como texto, imágenes, vídeo o audio. Un modelo multimodal puede, por ejemplo, generar una imagen a partir de una descripción de texto o responder preguntas sobre una fotografía.
¿Cuál es la novedad de los modelos actuales respecto a los anteriores?
La gran diferencia es la integración nativa. Modelos como OpenAI Sora o Google Gemini 1.5 no trabajan con módulos aislados, sino que entienden el contexto completo, combinando lenguaje y visión de forma fluida. Esto permite tareas complejas como:
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Generar un vídeo a partir de una descripción detallada
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Explicar lo que sucede en una escena audiovisual
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Modificar una imagen en función de una instrucción textual
¿Dónde se están usando ya estos modelos?
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Cine y animación: Para crear storyboards o incluso vídeos enteros a partir de guiones.
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Medicina: Combinando informes médicos con imágenes radiológicas para diagnósticos más precisos.
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Educación: Creación de material interactivo multimodal para el aprendizaje.
¿Es esta la base de una futura “IA general”?
Es un paso importante. La IA multimodal se acerca más a la forma humana de entender el mundo, integrando diversos canales de información. Aún no es “general”, pero sin duda es un avance hacia sistemas más inteligentes y versátiles.