16 de octubre de 2025
Aprende a entrenar un modelo de IA paso a paso con esta guía rápida para principiantes. Descubre flujos de trabajo, conjuntos de datos y herramientas esenciales para empezar.
ChatGPT, generadores de imágenes y otras herramientas de inteligencia artificial (IA) se están convirtiendo en parte integrante de la vida cotidiana en escuelas, lugares de trabajo e incluso en nuestros dispositivos personales. Pero, ¿te has preguntado alguna vez cómo funcionan realmente?
En el corazón de estos sistemas hay un proceso llamado entrenamiento, en el que un modelo de IA aprende de grandes cantidades de datos para reconocer patrones y tomar decisiones. Durante años, el entrenamiento de un modelo de IA fue un proceso muy complicado y, aunque sigue siendo complejo, se ha vuelto mucho más accesible.
Requería potentes ordenadores capaces de procesar enormes cantidades de datos, junto con conjuntos de datos especializados que debían ser recopilados y etiquetados por expertos. La creación del entorno adecuado, la instalación de marcos de trabajo y la realización de experimentos llevaban mucho tiempo y eran costosas y complejas.
Hoy en día, las herramientas de código abierto, las plataformas fáciles de usar y los conjuntos de datos accesibles han simplificado mucho este proceso. Estudiantes, ingenieros, entusiastas de la IA, científicos de datos e incluso principiantes pueden ahora experimentar con el entrenamiento de modelos sin necesidad de hardware avanzado o conocimientos profundos.
En este artículo, vamos a recorrer los pasos de cómo entrenar un modelo de IA, explicar cada etapa del proceso y compartir las mejores prácticas. Empecemos.
Entrenar un modelo de IA implica enseñar a un sistema informático a aprender a partir de ejemplos, en lugar de proporcionarle una lista de reglas a seguir. En lugar de decir "si esto, entonces aquello", le mostramos muchos datos y dejamos que descubra patrones por sí mismo.
En el núcleo de este proceso hay tres componentes clave que trabajan juntos: el conjunto de datos, el algoritmo y el proceso de entrenamiento. El conjunto de datos es la información que estudia el modelo.
El algoritmo es el método que le ayuda a aprender de los datos, y el proceso de entrenamiento es cómo practica continuamente, hace predicciones, identifica errores y mejora cada vez.
Una parte importante de este proceso es el uso de datos de entrenamiento y validación. Los datos de entrenamiento ayudan al modelo a aprender patrones, mientras que los datos de validación, una parte separada del conjunto de datos, se utilizan para comprobar lo bien que está aprendiendo el modelo. La validación garantiza que el modelo no se limita a memorizar ejemplos, sino que puede hacer predicciones fiables con datos nuevos y desconocidos.
Por ejemplo, un modelo entrenado en el precio de la vivienda podría utilizar detalles como la ubicación, el tamaño, el número de habitaciones y las tendencias del vecindario para predecir el valor de las propiedades. El modelo estudia datos históricos, identifica patrones y aprende cómo influyen estos factores en el precio.
Del mismo modo, un modelo de visión por ordenador puede entrenarse con miles de imágenes etiquetadas para distinguir gatos de perros. Cada imagen enseña al modelo a reconocer formas, texturas y características, como orejas, pelaje o cola, que diferencian a unos de otros. En ambos casos, el modelo aprende analizando los datos de entrenamiento, validando su rendimiento en ejemplos no vistos y refinando sus predicciones con el tiempo.
Veamos más de cerca cómo funciona realmente el entrenamiento de modelos.
Cuando un modelo de IA entrenado se utiliza para hacer predicciones, toma nuevos datos, como una imagen, una frase o un conjunto de números, y produce un resultado basado en lo que ya ha aprendido. Esto se denomina inferencia, lo que significa simplemente que el modelo aplica lo que ha aprendido durante el entrenamiento para tomar decisiones o hacer predicciones sobre nueva información.
Sin embargo, antes de que un modelo pueda realizar una inferencia eficaz, primero tiene que ser entrenado. El entrenamiento es el proceso mediante el cual el modelo aprende de los ejemplos para poder reconocer patrones y hacer predicciones precisas más adelante.
Durante el entrenamiento, alimentamos el modelo con ejemplos etiquetados. Por ejemplo, una imagen de un gato con la etiqueta correcta "gato". El modelo procesa la entrada y genera una predicción. Su resultado se compara con la etiqueta correcta y la diferencia entre ambos se calcula mediante una función de pérdida. El valor de la pérdida representa el error de predicción del modelo o lo lejos que está su resultado del resultado deseado.
Para reducir este error, el modelo se basa en un optimizador, como el descenso de gradiente estocástico (SGD) o Adam. El optimizador ajusta los parámetros internos del modelo, conocidos como ponderaciones, en la dirección que minimiza la pérdida. Estas ponderaciones determinan la intensidad con la que el modelo responde a las distintas características de los datos.
Este proceso, que consiste en hacer predicciones, calcular las pérdidas, actualizar las ponderaciones y repetir, tiene lugar a lo largo de muchas iteraciones y épocas. Con cada ciclo, el modelo refina su comprensión de los datos y reduce gradualmente su error de predicción. Cuando se entrena eficazmente, la pérdida acaba estabilizándose, lo que suele indicar que el modelo ha aprendido los principales patrones presentes en los datos de entrenamiento.
Entrenar un modelo de IA puede parecer complicado al principio, pero dividirlo en sencillos pasos hace que el proceso sea mucho más fácil de entender. Cada etapa se basa en la anterior, ayudándote a pasar de una idea a una solución funcional.
A continuación, exploraremos los pasos clave en los que pueden centrarse los principiantes: definir el caso de uso, recopilar y preparar los datos, elegir un modelo y un algoritmo, configurar el entorno, entrenar, validar y probar y, por último, desplegar e iterar.
El primer paso en el entrenamiento de un modelo de IA es definir claramente el problema que quiere que resuelva su solución de IA. Sin un objetivo bien definido, el proceso puede perder fácilmente el foco, y el modelo puede no ofrecer resultados significativos. Un caso de uso es simplemente un escenario específico en el que se espera que el modelo realice predicciones o clasificaciones.
Por ejemplo, en visión por ordenador, una rama de la IA que permite a las máquinas interpretar y comprender la información visual, una tarea habitual es la detección de objetos. Esto puede aplicarse de diversas formas, como identificar productos en estanterías, controlar el tráfico rodado o detectar defectos en la fabricación.
Del mismo modo, en finanzas y gestión de la cadena de suministro, los modelos de previsión ayudan a predecir tendencias, demanda o rendimiento futuro. Además, en el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la clasificación de textos permite a los sistemas clasificar correos electrónicos, analizar las opiniones de los clientes o detectar el sentimiento en las reseñas.
En general, cuando se empieza con un objetivo claro, resulta mucho más fácil elegir el conjunto de datos adecuado, el método de aprendizaje y el modelo que mejor funcionará.
Una vez definido el caso de uso, el siguiente paso es recopilar datos. Los datos de entrenamiento son la base de todo modelo de IA, y la calidad de estos datos influye directamente en el rendimiento del modelo. Es esencial tener en cuenta que los datos son la columna vertebral del entrenamiento del modelo, y que un sistema de IA es tan bueno como los datos de los que aprende. Los sesgos o lagunas en esos datos afectarán inevitablemente a sus predicciones.
El tipo de datos que recopile dependerá de su caso de uso. Por ejemplo, el análisis de imágenes médicas requiere escáneres de alta resolución, mientras que el análisis de opiniones utiliza texto de reseñas o redes sociales. Estos datos pueden proceder de conjuntos de datos abiertos compartidos por la comunidad investigadora, de bases de datos internas de la empresa o de distintos métodos de recopilación, como el scraping o los datos de sensores.
Tras la recogida, los datos pueden preprocesarse. Esto incluye la limpieza de errores, la estandarización de formatos y el etiquetado de la información para que el algoritmo pueda aprender de ella. La limpieza o preprocesamiento de datos garantiza que el conjunto de datos sea preciso y fiable.
Una vez que los datos están listos, el siguiente paso es elegir el modelo y el método de aprendizaje adecuados. Los métodos de aprendizaje automático suelen dividirse en tres categorías: supervisados, no supervisados y de refuerzo.
En el aprendizaje supervisado, los modelos aprenden a partir de datos etiquetados y se utilizan para tareas como la predicción de precios, el reconocimiento de imágenes o la clasificación de correos electrónicos. En cambio, el aprendizaje no supervisado trabaja con datos no etiquetados para encontrar patrones o agrupaciones ocultas, como la agrupación de clientes o el descubrimiento de tendencias. Mientras que el aprendizaje por refuerzo entrena a un agente mediante retroalimentación y recompensas, se utiliza habitualmente en robótica, juegos y automatización.
En la práctica, este paso está estrechamente ligado a la recogida de datos, ya que el tipo de modelo que se elija suele depender de los datos disponibles, y los datos que se recojan suelen estar condicionados por los requisitos del modelo.
Es la clásica pregunta del huevo y la gallina: lo primero depende de la aplicación. A veces ya se dispone de datos y se quiere encontrar la mejor manera de utilizarlos. Otras veces, empiezas con un problema que resolver y necesitas recopilar o crear nuevos datos para entrenar tu modelo de forma eficaz.
Supongamos, en este caso, que ya dispone de un conjunto de datos y desea elegir el modelo más adecuado para el aprendizaje supervisado. Si tus datos están formados por números, podrías entrenar un modelo de regresión para predecir resultados como precios, ventas o tendencias.
Del mismo modo, si trabaja con imágenes, puede utilizar un modelo de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11 o Ultralytics YOLO26, que admite tareas como la segmentación de instancias y la detección de objetos.
Por otro lado, cuando los datos son texto, un modelo lingüístico puede ser la mejor opción. Entonces, ¿cómo decidir qué método o algoritmo de aprendizaje utilizar? Depende de varios factores, como el tamaño y la calidad del conjunto de datos, la complejidad de la tarea, los recursos informáticos disponibles y el nivel de precisión necesario.
Para saber más sobre estos factores y explorar distintos conceptos de IA, consulte la sección Guías de nuestro blog.
Configurar el entorno adecuado es un paso importante antes de entrenar su modelo de IA. La configuración correcta ayuda a garantizar que los experimentos se desarrollen sin problemas y con eficacia.
He aquí los aspectos clave que hay que tener en cuenta:
Una vez que el entorno está listo, es hora de empezar el entrenamiento. Esta es la fase en la que el modelo aprende de tu conjunto de datos reconociendo patrones y mejorando con el tiempo.
El entrenamiento consiste en mostrar repetidamente los datos al modelo y ajustar sus parámetros internos hasta que sus predicciones sean más precisas. Cada paso completo por el conjunto de datos se conoce como época.
Para mejorar el rendimiento, puede utilizar técnicas de optimización como el ajuste de hiperparámetros. Ajustar parámetros como la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote o el número de épocas puede marcar una diferencia significativa en el aprendizaje del modelo.
A lo largo de la formación, es importante controlar los progresos mediante métricas de rendimiento. Métricas como la exactitud, la precisión, la recuperación y la pérdida indican si el modelo está mejorando o necesita ajustes. La mayoría de las bibliotecas de aprendizaje automático e IA incluyen paneles y herramientas visuales que facilitan el seguimiento de estas métricas en tiempo real y la identificación temprana de posibles problemas.
Una vez entrenado el modelo, puede evaluarlo y validarlo. Esto implica probarlo con datos que no ha visto antes para comprobar si puede manejar escenarios del mundo real. Quizá te preguntes de dónde proceden esos nuevos datos.
En la mayoría de los casos, el conjunto de datos se divide antes del entrenamiento en tres partes: un conjunto de entrenamiento, un conjunto de validación y un conjunto de prueba. El conjunto de entrenamiento enseña al modelo a reconocer patrones en los datos.
Por otro lado, el conjunto de validación se utiliza durante el entrenamiento para afinar los parámetros y evitar el sobreajuste (cuando un modelo aprende los datos de entrenamiento con demasiada precisión y obtiene malos resultados con datos nuevos que no se han visto).
A la inversa, el conjunto de prueba se utiliza después para medir el rendimiento del modelo con datos completamente desconocidos. Cuando un modelo funciona siempre bien tanto en el conjunto de validación como en el de prueba, es un claro indicio de que ha aprendido patrones significativos en lugar de limitarse a memorizar ejemplos.
Una vez validado y probado, el modelo puede utilizarse en el mundo real. Esto significa simplemente poner el modelo en uso para que pueda hacer predicciones en el mundo real. Por ejemplo, un modelo entrenado puede integrarse en un sitio web, una aplicación o una máquina, donde puede procesar nuevos datos y ofrecer resultados automáticamente.
Los modelos pueden desplegarse de distintas formas en función de la aplicación. Algunos modelos se comparten a través de API, que son simples conexiones de software que permiten a otras aplicaciones acceder a las predicciones del modelo. Otros se alojan en plataformas en la nube, donde pueden escalarse y gestionarse fácilmente en línea.
En algunos casos, los modelos se ejecutan en dispositivos periféricos como cámaras o sensores. Estos modelos hacen predicciones localmente sin depender de una conexión a Internet. El mejor método de despliegue depende del caso de uso y de los recursos disponibles.
También es crucial supervisar y actualizar el modelo con regularidad. Con el tiempo, los nuevos datos o las condiciones cambiantes pueden afectar al rendimiento. La evaluación continua, el reentrenamiento y la optimización garantizan que el modelo siga siendo preciso, fiable y eficaz en aplicaciones reales.
Entrenar un modelo de IA implica varios pasos, y seguir algunas de las mejores prácticas puede hacer que el proceso sea más fluido y los resultados más fiables. Veamos algunas prácticas clave que pueden ayudarle a crear modelos mejores y más precisos.
Empiece por utilizar conjuntos de datos equilibrados para que todas las categorías o clases estén representadas equitativamente. Cuando una categoría aparece mucho más a menudo que otras, el modelo puede estar sesgado y tener dificultades para hacer predicciones precisas.
A continuación, aproveche técnicas como el ajuste de hiperparámetros, que consiste en modificar parámetros como la tasa de aprendizaje o el tamaño del lote para mejorar la precisión. Incluso pequeños cambios pueden tener un gran impacto en la eficacia del aprendizaje del modelo.
A lo largo del entrenamiento, controle las métricas de rendimiento clave, como la precisión, la recuperación y la pérdida. Estos valores le ayudarán a determinar si el modelo está aprendiendo patrones significativos o simplemente memorizando los datos.
Por último, acostúmbrese siempre a documentar su flujo de trabajo. Lleve un registro de los datos utilizados, los experimentos realizados y los resultados obtenidos. Una documentación clara facilita la reproducción de resultados satisfactorios y el perfeccionamiento continuo del proceso de formación a lo largo del tiempo.
La IA es una tecnología que se está adoptando ampliamente en diferentes sectores y aplicaciones. Desde el texto y las imágenes hasta el sonido y los datos temporales, los mismos principios básicos de uso de datos, algoritmos y aprendizaje iterativo se aplican en todas partes.
Estas son algunas de las áreas clave en las que se entrenan y utilizan modelos de IA:
A pesar de los recientes avances tecnológicos, el entrenamiento de un modelo de IA sigue presentando ciertos retos que pueden afectar al rendimiento y la fiabilidad. Estas son algunas de las principales limitaciones que debes tener en cuenta a la hora de crear y perfeccionar tus modelos:
Tradicionalmente, el entrenamiento de un modelo de IA requería grandes equipos, hardware potente e infraestructuras complejas. Hoy en día, sin embargo, las herramientas y plataformas de vanguardia han hecho que el proceso sea mucho más sencillo, rápido y accesible.
Estas soluciones reducen la necesidad de profundos conocimientos técnicos y permiten a particulares, estudiantes y empresas crear e implantar modelos personalizados con facilidad. De hecho, empezar con la formación en IA nunca ha sido tan fácil.
Por ejemplo, el paquete Python de Ultralytics es un buen punto de partida. Proporciona todo lo necesario para entrenar, validar y ejecutar inferencia con modelos Ultralytics YOLO, y exportarlos para su despliegue en diversas aplicaciones.
Otras herramientas populares, como Roboflow, TensorFlow, Hugging Face y PyTorch Lightning, también simplifican diferentes partes del flujo de trabajo de entrenamiento de IA, desde la preparación de datos hasta la implementación. Con estas plataformas, el desarrollo de la IA es más accesible que nunca, lo que permite a desarrolladores, empresas e incluso principiantes experimentar e innovar.
Entrenar un modelo de IA puede parecer complejo, pero con las herramientas, los datos y el enfoque adecuados, cualquiera puede empezar hoy mismo. Si comprende cada paso, desde la definición de su caso de uso hasta la implementación, podrá convertir sus ideas en soluciones de IA reales que marquen la diferencia. A medida que la tecnología de IA sigue evolucionando, las oportunidades de aprender, construir e innovar son más accesibles que nunca.
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