Modelo fundacional (foundation model)
Un modelo fundacional (foundation model) es un modelo de inteligencia artificial entrenado sobre cantidades masivas de datos de propósito general que adquiere capacidades amplias y transferibles a múltiples tareas, sin haber sido diseñado específicamente para ninguna de ellas. GPT, Claude, Gemini, Llama y los grandes modelos análogos pertenecen a esta categoría.
El término fue acuñado por el equipo del Center for Research on Foundation Models de Stanford (Bommasani et al., 2021) para nombrar un cambio de paradigma: pasar de entrenar modelos especializados, tarea por tarea, a entrenar modelos generales que después se adaptan o se invocan.
La novedad técnica es importante, pero la implicación estructural lo es más. Tres rasgos definen al modelo fundacional como categoría política, no solo técnica. Primero, escala: el coste de entrenar uno está fuera del alcance de la mayoría de organizaciones, lo que concentra la producción de modelos en muy pocos actores —Google DeepMind, OpenAI, Anthropic, Meta, Microsoft, xAI, los grandes laboratorios chinos—. Segundo, opacidad: incluso quienes los diseñan no pueden explicar plenamente por qué hacen lo que hacen; son sistemas que se comportan, no sistemas que se entienden. Tercero, dependencia generativa: aplicaciones, productos, decisiones, organizaciones y, cada vez más, criterios profesionales se construyen encima de unos pocos modelos cuya gobernanza recae en terceros.
Para el humanismo tecnológico, el modelo fundacional es el caso paradigmático de tecnología-infraestructura. No es una herramienta: es un sustrato. Quien lo usa se apoya en una capa que no controla, no puede auditar plenamente y no decide. La pregunta práctica deja de ser qué modelo elegir y pasa a ser qué dependencia se está aceptando, frente a qué proveedor, con qué condiciones de continuidad y bajo qué soberanía. Estas son preguntas de gobernanza, no de selección de software.
El Reglamento (UE) 2024/1689 (AI Act) regula específicamente los «modelos de IA de propósito general» —categoría que coincide en gran medida con los modelos fundacionales— con obligaciones de documentación técnica (art. 53) reforzadas para aquellos con riesgo sistémico (art. 51).
En evaluación de proveedores de IA, permite distinguir entre construir sobre un modelo fundacional de terceros —la opción mayoritaria para la mayoría de empresas— y entrenar un modelo propio desde cero, decisión de coste y complejidad muy distintos.
Confundir modelo fundacional con producto final, cuando suele ser la base sobre la que se construyen aplicaciones específicas.
Asumir que todos los modelos fundacionales tienen el mismo nivel de documentación o transparencia.
Ignorar las obligaciones de transparencia del AI Act al seleccionar un proveedor.
- ¿Qué es un modelo fundacional (foundation model)?
- ¿Qué modelos pertenecen a esta categoría?
- ¿Qué exige el AI Act a sus proveedores?
