La IA multimodal combina texto, imágenes, audio y vídeo en un único sistema, lo que hace que la IA sea más inteligente y eficiente. Está transformando industrias al permitir tareas como analizar imágenes médicas junto con datos de pacientes o generar código a partir de maquetas de diseño. Para 2027, el 40 % de las herramientas de IA serán multimodales, frente a solo el 1 % en 2023, y el mercado alcanzará los 10.890 millones de dólares en 2030.
Puntos clave:
- Qué hace: Procesa varios tipos de datos (texto, imágenes, audio y vídeo) de forma conjunta para obtener mejores conclusiones.
- Por qué es importante: Reduce las ineficiencias y mejora la precisión en tareas complejas.
- Modelos principales: Google Gemini, OpenAI GPT-4o y Anthropic Claude 3, cada uno sobresaliente en áreas distintas.
- Industrias afectadas: Salud, comercio electrónico, automoción y muchas más.
¿Desea automatizar flujos con IA multimodal? Herramientas como Latenode le permiten integrar modelos avanzados como Gemini y GPT-4 en sus procesos sin programar.
IA multimodal: LLM que pueden ver (y oír)
¿Qué es la IA multimodal?
La IA multimodal reúne diversos tipos de datos —como imágenes, sonidos y texto— en un sistema unificado, imitando la forma en que los humanos procesan la información. Al integrar estos tipos de datos, logra una comprensión del contexto mucho más profunda que los sistemas de IA tradicionales. En 2023, el mercado global de IA multimodal se valoró en 1.200 millones de dólares, y las proyecciones apuntan a una tasa de crecimiento anual superior al 30 % entre 2024 y 2032 [2]. Este rápido crecimiento refleja la importancia creciente de la IA multimodal para optimizar y automatizar los flujos empresariales.
Comprender las modalidades en la IA
En IA, una «modalidad» hace referencia a un tipo específico de entrada de datos que un sistema puede procesar [3]. Cada modalidad —ya sea visual, auditiva o textual— aporta información única y, al combinarse, ofrece una visión más rica y completa.
Las ventajas de combinar modalidades ya son visibles en aplicaciones prácticas. Por ejemplo, la plataforma de IA conversacional de Uniphore mejora la eficiencia de los centros de atención telefónica al analizar simultáneamente el tono de voz, las expresiones faciales y el texto [2]. Como señalan Abby Curtis y Chrissy Kidd de Splunk Blogs:
«La IA multimodal puede gestionar múltiples entradas de datos (modalidades), lo que da como resultado una salida más precisa» [3]
Al integrar varios tipos de datos, estos sistemas reducen las ambigüedades frecuentes en los enfoques de modalidad única y proporcionan una comprensión más matizada del contexto.
| Aspecto | IA de modalidad única | IA multimodal |
|---|---|---|
| Gestión de datos | Procesa un solo tipo de datos | Gestiona varios tipos de datos simultáneamente |
| Análisis integrado | Limitado a tareas especializadas | Destaca en situaciones complejas y de varias capas |
| Velocidad de entrenamiento | Rápida de entrenar e implementar | Requiere conjuntos de datos diversos y más recursos |
| Casos de uso | Generación de texto, conversión de voz a texto | Descripción de imágenes, comprensión entre modalidades |
| Comprensión contextual | Limitada por una única entrada | Combina entradas para ofrecer un contexto más completo |
Estas fortalezas demuestran cómo los sistemas de IA multimodal, especialmente los modelos multimodales grandes (LMM), están redefiniendo la IA al pasar de tareas aisladas a un análisis integrado y holístico.
La evolución de los LLM a los LMM
Los modelos multimodales grandes (LMM) llevan las capacidades de los modelos de lenguaje grandes (LLM) al siguiente nivel al incorporar datos visuales y auditivos junto con el texto. Aunque los LLM destacan en tareas basadas en texto, los LMM amplían sus capacidades para incluir imágenes, vídeos y audio, lo que los hace mucho más versátiles [5]. Este avance acerca la IA a comprender e interactuar con el mundo de una forma más humana.
Los LMM lo consiguen mediante conjuntos de datos a gran escala y arquitecturas avanzadas de redes neuronales que identifican patrones entre distintos tipos de datos [5]. Por ejemplo, pueden generar descripciones para imágenes o responder preguntas que requieren combinar información visual y textual. En septiembre de 2024, Meta AI presentó LlaMA 3.2, un LMM de código abierto capaz de procesar texto y datos visuales simultáneamente, mejorando tanto la interacción con los usuarios como la precisión del contenido [4].
Una característica clave de los LMM es el uso de mecanismos de atención local y global. Estos sistemas se centran en regiones específicas de una imagen que se corresponden con el texto relacionado (atención local), a la vez que integran información semántica más amplia de toda la entrada (atención global) [5]. Este doble enfoque proporciona mayor precisión y adaptabilidad, lo que hace que los LMM sean eficaces en situaciones complejas, como interpretar datos médicos en salud o analizar tendencias financieras [5]. Al conectar estas modalidades, los LMM abren el camino hacia interacciones entre personas e IA más naturales y eficaces.
Modelos populares de IA multimodal en 2025
A medida que la IA multimodal sigue evolucionando, 2025 ha traído una nueva generación de modelos avanzados que procesan conjuntamente texto, imágenes, audio y vídeo. A diferencia de sistemas anteriores, que requerían modelos separados para distintos tipos de datos, estos nuevos sistemas integran de forma nativa varias modalidades. A continuación, exploramos algunos de los modelos más influyentes que están definiendo este panorama y sus características destacadas.
Los principales LMM disponibles hoy
Varios modelos multimodales líderes dominan el panorama de la IA en 2025, entre ellos Google Gemini, OpenAI GPT-4o y Anthropic Claude 3. Cada modelo aporta fortalezas únicas y redefine la forma en que las empresas gestionan e integran datos diversos.
- Google Gemini: Reconocido como el sistema multimodal más versátil, Gemini admite de forma nativa el procesamiento de texto, imágenes, audio y vídeo. Su versión Gemini 2.5 Pro cuenta con una impresionante ventana de contexto de 1 millón de tokens, lo que le permite gestionar contenido extenso, como libros completos o largas transcripciones de vídeo, en una sola operación. Cabe destacar que Samsung integró Gemini en su serie Galaxy S25 a principios de 2025, destacando sus aplicaciones prácticas [6][7].
- OpenAI GPT-4o: Conocido por su precisión en el análisis visual, GPT-4o gestiona tareas que incluyen tanto texto como imágenes, como el análisis de fotografías, capturas de pantalla y documentos escaneados. Su versión mejorada, GPT-4.5, admite hasta 128.000 tokens, lo que amplía su capacidad para tareas complejas como interpretar gráficos o combinar datos visuales y textuales [6][7].
- Anthropic Claude 3: Diseñado para facilitar la conversación, Claude 3 destaca al interpretar imágenes y texto de una forma más interactiva. La actualización Claude 3.5 incorpora una ventana de contexto de 200.000 tokens, lo que la hace ideal para analizar proyectos grandes, ya sean documentos individuales o bases de código extensas [7].
| Modelo | Ventana de contexto | Modalidades compatibles | Fortaleza principal |
|---|---|---|---|
| Gemini 2.5 Pro | 1 millón de tokens | Texto, imágenes, audio, vídeo | Procesamiento multimodal integral |
| GPT-4.5 | 128.000 tokens | Texto, imágenes | Alta precisión en análisis visual |
| Claude 3.5 | 200.000 tokens | Texto, imágenes | Interpretación conversacional de imágenes |
Capacidades multimodales nativas
Lo que distingue a estos modelos es su capacidad para procesar de forma nativa varios tipos de datos, sin requerir conversión entre formatos. Esta capacidad les permite gestionar tareas complejas con mayor eficiencia y proporcionar conclusiones más completas. Por ejemplo, Google Gemini puede analizar una presentación empresarial que contiene gráficos, narración hablada y notas escritas, sintetizando todos los elementos en una comprensión coherente [7].
El procesamiento multimodal nativo resulta especialmente valioso en situaciones que requieren una comprensión profunda de las relaciones entre distintos tipos de datos. Por ejemplo, al analizar un documento que combina texto e imágenes, estos modelos interpretan ambos formatos directamente, eliminando la necesidad de pasos intermedios como convertir las imágenes en texto. Este enfoque agiliza los flujos y mejora la profundidad de las conclusiones en todos los sectores.
Aplicaciones prácticas en todos los sectores
Se espera que la adopción de la IA multimodal alcance el 40 % en 2027 [6], impulsada por sus aplicaciones transformadoras:
- Salud: Los sistemas de IA multimodal analizan imágenes médicas, como radiografías y resonancias magnéticas, junto con los historiales de los pacientes para identificar signos tempranos de enfermedad. Al contrastar informes de patología y datos genéticos, estos modelos ofrecen recomendaciones de tratamiento precisas [8].
- Comercio electrónico: Las plataformas aprovechan la IA multimodal para evaluar conjuntamente las reseñas de clientes y las imágenes de productos. Esto les permite identificar características populares y alinear las recomendaciones de productos con el comportamiento de navegación y las preferencias visuales de los usuarios [8].
¿Cómo funcionan los modelos multimodales grandes?
Los modelos multimodales grandes están diseñados para procesar y comprender simultáneamente múltiples formas de datos, como texto, imágenes, audio y vídeo. Se basan en arquitecturas transformer, que sobresalen al gestionar secuencias de información interconectada. A diferencia de los modelos tradicionales, que se centran en puntos de datos aislados, los transformers analizan relaciones dentro de los tipos de datos y entre ellos, lo que los hace ideales para integrar entradas diversas [9]. Esta tecnología fundamental permite a estos modelos conectar diferentes modalidades de forma eficaz.
Arquitectura transformer: la base de los LMM
En el núcleo de los modelos multimodales grandes (LMM) se encuentra la arquitectura transformer, que emplea mecanismos de autoatención para identificar relaciones dentro de los tipos de datos y entre ellos. Esto permite al modelo fusionar información de diversas fuentes en una comprensión coherente [11].
Así funciona: cada tipo de datos, ya sea una imagen, un fragmento de texto o audio, se procesa mediante su propio codificador especializado. Estos codificadores convierten las entradas en representaciones vectoriales, conocidas como embeddings. Por ejemplo, si introduce una imagen y un texto descriptivo, el modelo crea embeddings separados para cada uno. Después, estos embeddings se combinan en una secuencia de entrada unificada, que a menudo se mejora con codificaciones posicionales para conservar el contexto espacial o temporal [11].
Mediante mecanismos de autoatención y atención cruzada, el modelo identifica patrones y relaciones entre modalidades. Por ejemplo, puede conectar los detalles visuales de un gráfico con la explicación textual que lo acompaña [9].
Los avances recientes, como Mixture-of-Transformers (MoT), han perfeccionado aún más este proceso. MoT separa los parámetros específicos de cada modalidad, lo que reduce las exigencias computacionales y conserva las capacidades de autoatención global. Las pruebas con el modelo Chameleon demostraron que MoT podía alcanzar un rendimiento comparable utilizando solo el 55,8 % de los FLOPs e incluso apenas el 37,2 % al incorporar el habla como tercera modalidad [10].
Entrenamiento y ajuste fino
El entrenamiento de modelos multimodales grandes implica varios pasos complejos. En primer lugar, los datos sin procesar se convierten en embeddings mediante codificadores especializados. A continuación, estos embeddings se fusionan en una única representación. Los parámetros del modelo se ajustan para minimizar la diferencia entre sus predicciones y los datos reales, lo que le permite aprender de forma eficaz [12].
El ajuste fino es una fase especialmente importante, en la que el modelo aprende cómo se relacionan entre sí las distintas modalidades. Por ejemplo, puede aprender a asociar palabras habladas con escenas visuales correspondientes o a alinear descripciones textuales con el contenido de las imágenes. Este proceso se basa en conjuntos de datos cuidadosamente seleccionados para garantizar la precisión [12].
Un método clave para el ajuste fino es el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF). Este enfoque utiliza evaluaciones humanas para orientar el modelo hacia la generación de resultados precisos y seguros. RLHF incluye cuatro etapas: recopilación de datos, ajuste fino supervisado, creación de un modelo de recompensa y optimización. Estos pasos ayudan a mejorar la fiabilidad del modelo y reducir resultados perjudiciales [14][16]. Por ejemplo, OpenAI descubrió que los evaluadores preferían los resultados de una versión de InstructGPT de 1.300 millones de parámetros frente a los del mucho mayor GPT-3 de 175.000 millones de parámetros. Además, los estudios con GPT-4 demostraron que RLHF duplicaba la precisión del modelo en preguntas difíciles [15].
Aunque el entrenamiento de LMM exige recursos computacionales considerables y conocimientos especializados, las mejoras continuas en arquitectura y técnicas de entrenamiento hacen que el esfuerzo merezca la pena. Estos avances permiten que los modelos multimodales destaquen en una amplia gama de aplicaciones prácticas, desde la generación de contenido hasta la automatización empresarial compleja [12][13].
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¿Qué puede hacer un modelo multimodal grande?
Los modelos multimodales grandes (LMM) están transformando sectores al automatizar flujos y ofrecer soluciones innovadoras que combinan datos visuales, textuales y de audio. Estos modelos destacan en el procesamiento y la generación de contenido en múltiples formatos, abriendo el camino a aplicaciones de análisis de imágenes, generación de código e interacción por voz. Se estima que el mercado global de IA multimodal crecerá hasta los 10.890 millones de dólares en 2030 [17]. Este crecimiento pone de manifiesto la demanda creciente de sistemas que integran diversos tipos de datos para abordar desafíos complejos.
Descripción y análisis de imágenes
Los LMM son muy capaces de analizar imágenes, gráficos y otros elementos visuales para extraer conclusiones significativas. Mediante codificadores avanzados, estos modelos convierten la información visual en formatos vectoriales, lo que les permite procesarla junto con texto y otros tipos de datos. Esta capacidad se aplica en diversos sectores:
- Comercio minorista: Las plataformas online aprovechan los LMM para generar descripciones de imágenes de productos como alimentos y comidas, reduciendo la necesidad de introducir información manualmente [18].
- Fabricación: Al combinar datos de inspección visual con detalles de producción, los LMM ayudan a identificar y prevenir defectos antes de que ocurran [18].
- Salud: El análisis multimodal permite a los proveedores de salud correlacionar datos de imágenes con la demografía de los pacientes y los protocolos de tratamiento, mejorando los resultados clínicos [18].
En el sector de los seguros de automóviles, los LMM analizan imágenes de daños en vehículos, identifican problemas específicos y estiman los costes de reparación, lo que agiliza la gestión de siniestros [13]. De forma similar, en salud, estos modelos combinan descripciones textuales de síntomas con imágenes médicas para ayudar en el diagnóstico. Por ejemplo, IBM Watson Health integra datos de historiales clínicos electrónicos, notas clínicas e imágenes para mejorar el diagnóstico de enfermedades y personalizar los tratamientos [17].
Generación de código a partir de maquetas
Los LMM también están transformando el desarrollo de software al convertir maquetas de diseño y wireframes en código funcional. Esta capacidad conecta el diseño y el desarrollo, reduciendo considerablemente el tiempo necesario para crear prototipos. Al analizar elementos como diseños, botones y esquemas de color, los LMM generan código en formatos como HTML, CSS, JavaScript y frameworks de aplicaciones móviles. Este enfoque minimiza la programación manual y resulta especialmente útil para crear diseños web adaptables.
Esta funcionalidad no solo acelera el proceso de diseño a código, sino que también mejora la productividad, permitiendo a los desarrolladores centrarse en perfeccionar las experiencias de usuario en lugar de empezar desde cero.
Interacción por voz y análisis de audio
Los LMM también son expertos en el manejo de datos de audio y ofrecen capacidades como transcripción de voz, análisis del tono emocional y conversión de texto a audio. Estas funciones se utilizan en diversos sectores:
- Automoción: Empresas como 704 Apps utilizan LMM para analizar conversaciones en vehículos. Por ejemplo, Gemini supervisa la «temperatura» emocional al identificar palabras como «robo» o «agresión» y activa alertas para anticiparse a riesgos potenciales [19]. Volkswagen of America emplea LMM en su aplicación myVW, permitiendo a los conductores utilizar comandos de voz para explorar manuales del propietario o identificar indicadores del salpicadero con las cámaras de su smartphone [19].
- Comercio minorista: Los LMM impulsan sistemas de autopago fluidos al combinar comandos de voz, reconocimiento visual y procesamiento de pagos [13].
Cuando se integran con plataformas como Latenode, estas capacidades de interacción por voz se vuelven aún más potentes. Las empresas pueden crear flujos automatizados que reaccionan a entradas de audio y activan acciones en distintas aplicaciones. Por ejemplo, una tienda minorista podría usar Latenode para procesar el comando de voz de un cliente que consulta la disponibilidad de un producto y enviar automáticamente notificaciones o actualizaciones de seguimiento.
Los LMM están redefiniendo cómo operan las empresas, ofreciendo soluciones prácticas que ahorran tiempo, mejoran la precisión y optimizan las experiencias de usuario en todos los sectores.
Automatice sus modelos de IA multimodal con Latenode
Latenode aprovecha el potencial de la IA multimodal y lo integra sin fricciones en las operaciones empresariales diarias. Aunque modelos multimodales como GPT-4 o Gemini destacan en el análisis avanzado de datos, su verdadero poder surge cuando se incorporan en flujos. Latenode simplifica este proceso y convierte capacidades complejas de IA en sistemas automatizados que funcionan sin esfuerzo en toda su infraestructura tecnológica.
Conectar LMM mediante API
Gestionar varias suscripciones de IA puede resultar abrumador, pero Latenode elimina esta dificultad al centralizar el acceso a más de 400 modelos de IA [20]. Esto incluye modelos multimodales grandes (LMM) líderes como GPT-4 de OpenAI, Gemini de Google y Claude de Anthropic. Con su creador visual de flujos, Latenode permite a los usuarios conectar estos modelos con sus aplicaciones empresariales sin necesidad de programar. Para quienes prefieren personalización, se permiten completamente los ajustes basados en JavaScript.
«Los nodos de IA son increíbles. Puede utilizarlos sin tener claves API; usa créditos de Latenode para llamar a los modelos de IA, lo que hace que sea muy fácil de usar. El GPT personalizado de Latenode resulta muy útil, especialmente para la configuración de nodos». - Islam B., CEO de software informático [20]
Este enfoque simplificado reduce considerablemente la complejidad técnica de la integración de IA. Los equipos ya no necesitan gestionar distintas cuentas de proveedores, supervisar diversos límites de uso ni administrar sistemas de autenticación separados. Al simplificar estas conexiones, Latenode permite a las empresas centrarse en crear flujos automatizados de gran impacto.
Ejemplos de flujos de Latenode
Automatización de contenido SEO con Gemini 2.5 Pro: Anastasia Antonova, fundadora de Latenode, diseñó un flujo automatizado que aumentó el tráfico orgánico en un 38 % en solo un mes. El proceso identifica temas de tendencia, extrae contenido mediante API de noticias y navegadores headless, utiliza Gemini 2.5 Pro para analizar palabras clave SEO y, después, genera artículos totalmente optimizados. Cada artículo cuesta entre 0,40 y 0,60 dólares de producir y tarda solo 10 minutos en crearse. De forma impresionante, estos artículos comenzaron a posicionarse en la segunda página de Google poco después de su publicación [20].
Las capacidades de Latenode van más allá de la creación de contenido:
- Generación de descripciones de productos: Los minoristas pueden vincular las cargas de imágenes de productos con ChatGPT mediante Latenode. Cuando se añaden nuevas imágenes a un sistema de gestión de contenido, el flujo genera automáticamente descripciones detalladas, identifica características clave y actualiza la base de datos de productos.
- Flujos de voz a contenido: Con la plantilla Speech-to-Post de Latenode, las notas de voz se transforman en publicaciones refinadas para redes sociales. Este proceso combina ChatGPT con herramientas como Recraft para generar elementos visuales complementarios.
«El nodo generador de código JavaScript con IA me ha salvado la vida; si llega a un punto de la automatización en el que todavía no se ha creado una herramienta o nodo para interactuar con Latenode, la IA...» - Francisco de Paula S., desarrollador web de investigación de mercado [20]
Estos ejemplos muestran cómo Latenode conecta la IA multimodal de vanguardia con la automatización empresarial práctica. Al incorporar IA avanzada en los flujos, las empresas pueden transformar tecnología innovadora en resultados tangibles, mejorando la eficiencia y la productividad.
Conclusión: el futuro de la IA multimodal
La IA multimodal está transformando la forma en que operan las empresas y representa un cambio importante en la tecnología empresarial. Se espera que el mercado global de IA multimodal alcance los 10.890 millones de dólares en 2030 [17], y Gartner estima que, para 2027, el 40 % de las soluciones de IA generativa incorporarán capacidades multimodales, un aumento drástico desde apenas el 1 % en 2023 [1]. Estas cifras destacan la rápida adopción de esta tecnología y su creciente importancia en todos los sectores.
Las empresas líderes ya están aprovechando la IA multimodal para lograr resultados innovadores. Por ejemplo, Amazon utiliza un sistema de optimización de embalajes que combina dimensiones de productos, necesidades de envío y datos de inventario para reducir residuos y alinearse con objetivos de sostenibilidad. Walmart emplea cámaras en estanterías, etiquetas RFID y datos de transacciones para perfeccionar la gestión de inventario y mejorar la previsión de la demanda. Del mismo modo, DocLLM de JP Morgan procesa datos textuales, metadatos e información contextual de documentos financieros, mejorando la evaluación de riesgos y los esfuerzos de cumplimiento normativo (Fuente: Appinventiv, mayo de 2025).
«La IA multimodal puede afrontar desafíos más complejos, crear experiencias más personalizadas y ayudar a las empresas a adaptarse de forma más eficaz. Se trata de versatilidad y de conclusiones más profundas, elementos cruciales para mantenerse a la vanguardia», afirma Scott Likens, director de ingeniería de IA de Estados Unidos y global de PwC [21]. Arun Chandrasekaran, vicepresidente distinguido y analista de inteligencia artificial en Gartner, añade: «Permite casos de uso que antes no eran posibles» [21].
Al integrar voz, imágenes, texto y datos estructurados, la IA multimodal abre la puerta a innovaciones que aportan valor empresarial medible. Cuando estas capacidades se incorporan en flujos automatizados, plataformas como Latenode las hacen aún más potentes.
Latenode simplifica el acceso a modelos multimodales líderes como GPT-4, Gemini y Claude, agilizando la integración y la automatización. Ya sea para crear contenido SEO, generar descripciones de productos basadas en imágenes o habilitar comunicaciones impulsadas por voz, Latenode permite a las empresas integrar sin fricciones la IA multimodal en sus operaciones. Este enfoque no solo mejora la eficiencia, sino que también sienta las bases para una ventaja competitiva sostenida.
A medida que la IA multimodal evoluciona, las organizaciones que prioricen las plataformas de integración se posicionarán como líderes en sus sectores. El futuro pertenece a quienes puedan orquestar eficazmente estas capacidades avanzadas, y Latenode está aquí para hacer realidad ese futuro hoy.
