Avances de la IA: Reinventando WhatsApp sobre los grandes modelos LLM

11 October 2025

Avances de la IA: Reinventando WhatsApp sobre los grandes modelos LLM

La inteligencia artificial vive uno de sus momentos más sólidos y, al mismo tiempo, más emocionantes. Ya no se trata de si funciona o no: las bases están plenamente operativas. Los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) como GPT, Gemini o Claude han demostrado que pueden comprender, generar y razonar texto con un nivel humano sorprendente.

En el podcast de Jon Hernández, durante su entrevista con Ignasi Belda, director de la Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA), surge una idea poderosa:

“Las bases ya están en funcionamiento; ahora toca reinventar sobre ellas.”
Y con eso, Belda se refiere a un cambio de paradigma: ya no hay que construir modelos nuevos, sino crear aplicaciones que usen esa inteligencia base para reinventar cómo nos comunicamos, aprendemos o trabajamos.

Reinventar WhatsApp (y todo lo demás)

Imagina un WhatsApp que no solo envía mensajes, sino que entiende lo que escribes, predice tus intenciones y te ayuda a comunicarte mejor.
Un sistema que puede detectar tono emocional, resumir hilos largos, ofrecer respuestas inteligentes o incluso actuar como un asistente personal sin salir del chat.

Esto no es ciencia ficción. Es el paso natural que viene tras los LLM: la integración profunda de la IA en la experiencia cotidiana.

Algunos ejemplos de cómo podría ser:

De los LLM a la vida real

Los grandes modelos como GPT-5, Claude 3 o LLaMA 3 han abierto un terreno inmenso: son motores de comprensión universal.
Encima de ellos pueden construirse aplicaciones especializadas —un WhatsApp más inteligente, un Gmail proactivo, un navegador predictivo, o incluso plataformas educativas que se adaptan en tiempo real al alumno.

Tipo de aplicación Ejemplo de integración de IA Valor añadido
Mensajería Respuestas inteligentes, resúmenes automáticos, traducción instantánea. Ahorro de tiempo, comunicación natural.
Educación Tutor personalizado que adapta el contenido según el progreso. Aprendizaje activo y adaptativo.
Sanidad Asistente médico que organiza síntomas, citas o informes. Mayor eficiencia y seguridad.
Empresa Chat corporativo con análisis semántico de tareas. Coordinación inteligente y automatización.

Mi visión del futuro

Coincido con la perspectiva de Belda y Hernández: el futuro no será crear nuevos LLM gigantes, sino aprender a convivir y construir sobre ellos.

  1. Privacidad e identidad digital:
    La IA se volverá más personal, pero también más regulada. Los usuarios demandarán control sobre sus datos y modelos personalizados.

  2. IA local e híbrida:
    Veremos modelos que funcionan parcialmente en el dispositivo, con procesamiento en la nube solo cuando sea necesario.

  3. Aplicaciones adaptativas:
    Las apps dejarán de ser estáticas. Aprenderán del usuario y se transformarán con él.

  4. Transparencia y ética:
    La regulación (como la de AESIA en España o la Ley Europea de IA) marcará los límites del uso responsable, garantizando derechos digitales y confianza.

  5. Interoperabilidad:
    Las IA dejarán de ser islas. En el futuro, un modelo podrá conversar y cooperar con otros para resolver tareas complejas en conjunto.

Conclusión

El mensaje del podcast de Jon Hernández con Ignasi Belda no es técnico, sino filosófico:
ya no estamos “entrenando máquinas”, sino reimaginando el software sobre una base cognitiva común.
Los LLM son el nuevo sistema operativo del siglo XXI.
Y el próximo paso será reinventar lo que usamos a diario —mensajería, redes, correo, trabajo— bajo una capa de inteligencia que entiende, asiste y evoluciona con nosotros.

“No se trata de crear una nueva inteligencia, sino de darle propósito.”
— Jon Hernández, Podcast Inteligencia Artificial (Spotify, 2025)

📡 Fuentes y referencias:

Publicado por SantanaSmart — explorando el futuro de la inteligencia artificial y su impacto en la vida cotidiana.