Los modelos de inteligencia artificial cambian con rapidez: un dato sobre la herramienta m s capaz puede quedar obsoleto en pocos meses, mientras sus principios de funcionamiento permanecen. La dificultad est en separar conocimiento duradero, anuncios comerciales y se ales tiles para decidir. La obra presenta una base t cnica comprensible y un m todo para interpretar la IA sin depender de una marca concreta. Explica qu puede cambiar y qu conviene conservar como criterio. - Comprende c mo los datos, el entrenamiento, los par metros y la inferencia producen un modelo. - Distingue modelos de lenguaje, IA generativa, predictiva, de clasificaci n y agentes seg n el problema que resuelven. - Interpreta tokens, contexto, probabilidad y alucinaciones para reconocer los l mites estructurales de un sistema. - Compara modelos locales y servicios en la nube, con Ollama y LM Studio, desde la instalaci n hasta sus diferencias pr cticas. - Determina qu hardware requiere cada uso mediante GPU, VRAM, memoria unificada y NPU. - Calcula costes y examina las condiciones de privacidad asociadas a chats, suscripciones y APIs. - Eval a anuncios, fuentes y tendencias sobre agentes, modelos peque os, rob tica, v deo, derechos de autor, energ a y regulaci n. Incluye ejemplos reproducibles, configuraciones de referencia y una rutina de seguimiento basada en fuentes primarias. Resulta til para profesionales que incorporan IA a su trabajo y para quienes comparan herramientas, costes, privacidad y opciones de ejecuci n local. El resultado es un criterio transferible para entender y evaluar la inteligencia artificial que vendr despu s.
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