Inteligencia Artificial IA: DeepSeek Innovado y al Descubierto
En pocos años, la inteligencia artificial IA ha pasado de ser un concepto futurista a convertirse en una herramienta cotidiana. Hoy interactuamos con sistemas capaces de responder preguntas, redactar textos, resolver problemas matemáticos, programar e incluso mantener conversaciones coherentes durante largos periodos de tiempo. Sin embargo, detrás de esa aparente simplicidad —una caja de texto y un botón de enviar— se esconde una de las tecnologías más complejas jamás desarrolladas.”
Es uno de los representantes más avanzados de esta nueva generación de asistentes basados en inteligencia artificial. Aunque desde fuera parece simplemente “un chatbot”, su funcionamiento interno combina redes neuronales profundas, modelos probabilísticos, aprendizaje automático a gran escala y enormes infraestructuras computacionales. Comprender cómo funciona realmente permite no solo usarlo mejor, sino también entender el impacto que esta tecnología tendrá en el futuro de la educación, el trabajo y la sociedad.
Este artículo ofrece un recorrido completo por los componentes esenciales de DeepSeek: su origen, su arquitectura técnica, su proceso de aprendizaje, su modo de generar respuestas, sus capacidades reales, sus limitaciones y las implicaciones de su uso masivo.
El Contexto Global: La Carrera por la Automatización inteligente
DeepSeek es desarrollado por 深度求索 (DeepSeek), una empresa china dedicada a la investigación en inteligencia artificial avanzada. Su aparición forma parte de una competencia internacional en la que participan grandes corporaciones y gobiernos para liderar la próxima revolución tecnológica.
Durante décadas, el software tradicional funcionó mediante instrucciones explícitas programadas por humanos. Cada acción debía definirse paso a paso. Este enfoque resultaba útil para cálculos estructurados, pero insuficiente para tareas complejas como comprender lenguaje natural o generar contenido creativo.
La inteligencia artificial moderna adopta un paradigma diferente: en lugar de programar soluciones específicas, se entrenan modelos con enormes cantidades de datos para que aprendan patrones por sí mismos. Esto permite construir sistemas capaces de realizar múltiples tareas sin necesidad de programación adicional.
Modelos de Lenguaje de Gran Escala: El Núcleo de la Red Neuronal
DeepSeek pertenece a la categoría de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM, Large Language Models). Estos sistemas están diseñados para predecir texto basándose en probabilidades aprendidas durante el entrenamiento.
Contrario a la creencia popular, la IA no “piensa” ni consulta una base de datos de respuestas. Tampoco busca en internet cada vez que responde. Lo que hace es calcular cuál es la secuencia de palabras más probable dada la entrada del usuario.
Por ejemplo, ante la frase:
“El agua hierve a ___ grados Celsius”
El modelo asignará una probabilidad muy alta al número 100, porque esa asociación aparece repetidamente en los datos con los que fue entrenado.
Este proceso se repite token por token —fragmentos de palabras o caracteres— hasta construir una respuesta completa coherente y contextualizada.
La Revolución Transformer: Cómo la IA Entiende el Contexto
El avance clave que hizo posibles los LLM modernos es la arquitectura Transformer, introducida en 2017. Este diseño permite analizar simultáneamente todas las palabras de una frase y determinar cómo se relacionan entre sí.
El componente central es el mecanismo de autoatención, que evalúa qué partes del texto son más importantes para comprender su significado. Por ejemplo, en una oración larga, el sistema puede identificar cuál es el sujeto principal, cuál es la acción y cuáles son los elementos secundarios.
Esto permite al modelo:
- Comprender preguntas complejas
- Mantener coherencia en textos largos
- Detectar relaciones semánticas
- Seguir el hilo de una conversación
- Procesar grandes cantidades de información en paralelo
A diferencia de modelos antiguos que leían palabra por palabra, los Transformers analizan el contexto completo de manera simultánea.
Cómo la Inteligencia Artificial IA Convierte el Lenguaje en Datos Numéricos
Las computadoras no entienden palabras; solo procesan números. Por ello, el primer paso para trabajar con texto es transformarlo en información numérica.
Este proceso se llama tokenización. El texto se divide en unidades llamadas tokens, que pueden ser palabras completas, sílabas o fragmentos más pequeños. Posteriormente, cada token se convierte en un vector matemático conocido como embedding.
Los embeddings capturan el significado contextual de las palabras. Por ejemplo, “médico” y “hospital” estarán cerca en el espacio vectorial, mientras que “médico” y “volcán” estarán más alejados.
Esta representación permite que la IA manipule el lenguaje mediante operaciones matemáticas complejas.
El Entrenamiento de la IA: Cómo Aprende la Inteligencia Artificial a Escala Masiva
Para adquirir sus capacidades, DeepSeek fue entrenado con enormes cantidades de texto procedentes de diversas fuentes:
- libros y enciclopedias
- artículos académicos
- páginas web
- documentación técnica
- código de programación
- textos en múltiples idiomas
Durante el entrenamiento, el modelo intenta predecir palabras faltantes millones de veces. Cada error ajusta sus parámetros internos mediante algoritmos de optimización, mejorando progresivamente su precisión.
Este proceso requiere recursos extraordinarios:
- miles de procesadores gráficos especializados
- centros de datos de gran escala
- consumo energético elevado
- semanas o meses de cálculo continuo
El resultado es una red neuronal con miles de millones de parámetros capaz de modelar patrones complejos del lenguaje humano.
Memoria y Contexto: Cómo la Inteligencia Artificial IA Recuerda la Conversación
Una característica fundamental de DeepSeek es su ventana de contexto, que define cuánta información puede considerar al mismo tiempo.
Cuanto mayor es esta ventana, más texto puede analizar sin perder coherencia. Esto permite:
- Resumir documentos extensos
- Mantener conversaciones largas
- Realizar razonamientos paso a paso
- Analizar código completo
- Integrar información previa en nuevas respuestas
Sin esta capacidad, el sistema respondería de forma fragmentada y perdería continuidad.
Inferencia: El Proceso de Generación de Respuestas
Cuando un usuario escribe una pregunta, el modelo no recupera una respuesta almacenada. En su lugar, genera texto en tiempo real mediante un proceso llamado inferencia.
El procedimiento básico es:
- Convertir la entrada en tokens numéricos
- Calcular probabilidades del siguiente token
- Seleccionar uno según ciertos criterios
- Repetir hasta completar la respuesta
Existen diferentes estrategias de selección que influyen en el estilo del texto:
- Elección de la opción más probable para respuestas precisas
- Muestreo entre varias opciones para mayor creatividad
- Ajustes de temperatura para controlar la diversidad
Gracias a estas técnicas, el sistema puede adaptarse a distintos tipos de tareas, desde explicaciones técnicas hasta escritura creativa.
<<Los modelos de lenguaje como DeepSeek convierten palabras en vectores matemáticos para procesar la información>>
Qué Puede Hacer la Inteligencia Artificial IA de DeepSeek en la Práctica
Las aplicaciones de un modelo de lenguaje son amplias y abarcan múltiples áreas.
- Educación: Puede explicar conceptos complejos, resolver ejercicios, generar resúmenes y apoyar el aprendizaje autónomo.
- Programación: Es capaz de escribir código, documentarlo, detectar errores y proponer soluciones.
- Producción de contenido: Permite redactar artículos, informes, ensayos, correos electrónicos o textos creativos.
- Análisis de información: Puede sintetizar grandes volúmenes de texto y extraer las ideas principales.
- Traducción y comunicación: Facilita la interacción entre personas que hablan diferentes idiomas.
- Apoyo profesional: Ayuda en planificación, investigación y organización de información. En esencia, funciona como un asistente cognitivo textual disponible de forma inmediata.
Limitaciones Importantes
A pesar de su sofisticación, DeepSeek no es una inteligencia general ni posee comprensión real del mundo.
- No tiene conciencia: No experimenta pensamientos ni emociones.
- No entiende como un humano: Opera sobre patrones estadísticos, no sobre significado profundo.
- Puede equivocarse : A veces genera información incorrecta con apariencia convincente.
- Conocimiento limitado al entrenamiento: No conoce eventos posteriores si no tiene acceso a fuentes actualizadas.
- Dependencia del contexto: Pequeños cambios en la pregunta pueden producir respuestas distintas.
Riesgos y Consideraciones Éticas
El uso masivo de IA plantea desafíos relevantes para la sociedad:
- propagación de desinformación
- sesgos presentes en los datos de entrenamiento
- impacto en empleos basados en tareas cognitivas
- privacidad de la información
- posibles usos maliciosos
Por ello, investigadores y desarrolladores trabajan en mecanismos de seguridad y alineamiento para reducir riesgos. deepseek.com
Por Qué Esta Tecnología es Tan Transformadora
Los modelos de lenguaje cambian radicalmente la interacción humano-computadora. En lugar de aprender a usar software complejo, ahora podemos comunicarnos con las máquinas mediante lenguaje natural.
Esto permite:
- democratizar el acceso al conocimiento
- automatizar tareas intelectuales repetitivas
- aumentar la productividad
- facilitar la creatividad digital
- reducir barreras tecnológicas
Muchos expertos consideran que esta tecnología tendrá un impacto comparable al de internet o los teléfonos inteligentes.
El Futuro Conversacional
La evolución apunta hacia sistemas aún más avanzados capaces de:
- procesar texto, imagen, audio y video simultáneamente
- actuar como agentes autónomos
- personalizar respuestas según el usuario
- aprender de manera continua
- integrarse con dispositivos cotidianos
- operar con menor consumo energético
En el futuro, es posible que la inteligencia artificial se convierta en la principal interfaz entre humanos y tecnología.
Conclusión: Una Herramienta Potente, No una Mente Artificial
DeepSeek no es una entidad consciente ni una inteligencia comparable a la humana. Es un sistema matemático altamente sofisticado diseñado para modelar el lenguaje mediante aprendizaje automático y probabilidades.
Su capacidad para generar respuestas útiles surge de décadas de avances en redes neuronales, procesamiento de datos y computación a gran escala. Aunque no comprende el mundo como una persona, puede analizar y producir información a velocidades imposibles para el cerebro humano.
Más que reemplazar la inteligencia humana, estas herramientas actúan como amplificadores cognitivos: ayudan a aprender, crear, investigar y resolver problemas con mayor eficiencia.
Comprender cómo funcionan es fundamental para utilizarlas de manera responsable y aprovechar su potencial sin caer en expectativas irreales. En última instancia, el impacto de la inteligencia artificial dependerá no solo de su desarrollo técnico, sino también de las decisiones que la sociedad tome sobre su uso. https://niixer.com/index.php/2025/04/13/introduccion-a-firebase-studio-la-revolucion-en-el-desarrollo-de-aplicaciones-con-inteligencia-artificial/
Videos explicativos
Autor: Deyssi Yohana Chivata Montenegro
Editor: Mg.Ing. Carlos Iván Pinzón Romero
Código: UCIA-7
Universidad: Universidad Central
Fuentes
DeepSeek. (s. f.). DeepSeek. https://www.deepseek.com/
DeepSeek AI. (s. f.). DeepSeek-AI (Repositorio GitHub). https://github.com/deepseek-ai
arXiv. (s. f.). arXiv e-Print archive. https://arxiv.org/
Vaswani, A., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. arXiv. https://arxiv.org/abs/2005.14165
Stanford University. (s. f.). CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning. https://web.stanford.edu/class/cs224n/
IBM. (s. f.). Large Language Models (LLMs). https://www.ibm.com/topics/large-language-models
Microsoft. (s. f.). Microsoft Learn. https://learn.microsoft.com/
NVIDIA. (s. f.). NVIDIA Developer. https://developer.nvidia.com
UNESCO. (s. f.). UNESCO. https://www.unesco.org/
ONLYOFFICE. (2025). Cómo usar DeepSeek en los editores ONLYOFFICE. https://www.onlyoffice.com/blog/es/2025/03/como-usar-deepseek-en-los-editores-onlyoffice
Araya, J. del Pino. (s. f.). Evolución de los modelos DeepSeek AI: La innovación. LinkedIn. https://es.linkedin.com/pulse/evoluci%C3%B3n-de-los-modelos-deepseek-ai-la-innovaci%C3%B3n-del-pino-araya-3lc0f
UNSW. (s. f.). DeepSeek or Deep Risk: Keeping UNSW’s and your data safe in the age of AI. https://www.inside.unsw.edu.au/campus-life/deepseek-or-deep-risk-keeping-unsws-and-your-data-safe-in-the-age-ai
WWWhatsnew. (2025). DeepSeek Prover V2: La inteligencia artificial que resuelve teoremas con miles de cerebros expertos. https://wwwhatsnew.com/2025/05/02/deepseek-prover-v2-la-inteligencia-artificial-que-resuelve-teoremas-con-miles-de-cerebros-expertos/
Revista La Mar de Onuba. (s. f.). DeepSeek: Todas las claves de la “bomba” china. https://revista.lamardeonuba.es/deepseek-todas-las-claves-de-la-bomba-china-que-tumba-a-chatgpt-nvidia-y-las-big-tech-norteamericanas/
Yh4pBAl-H9U. (s. f.). [Video sobre DeepSeek]. YouTube. https://youtu.be/Yh4pBAl-H9U
K6R1JzIKinM. (s. f.). [Video sobre DeepSeek]. YouTube. https://youtu.be/K6R1JzIKinM
