Modelos de IA: tipos, funcionamiento y usos clave (2026)

Los modelos de IA son los motores que ya impulsan las herramientas de inteligencia artificial que utilizas para gestionar tu negocio. Se trata de software entrenado para generar contenido, detectar patrones y hacer predicciones.

En 2025, el 51 % de los compradores online en España ya utilizaba herramientas de inteligencia artificial. A medida que evolucionan los modelos de IA, estas tecnologías ofrecen nuevas posibilidades para personalizar las recomendaciones, automatizar tareas y mejorar la experiencia de compra en ecommerce. 

Sobre esto, Alex Pilon, desarrollador sénior de Shopify y defensor de la IA, afirma: «La IA realmente abre la puerta a que cualquier persona, con cualquier formación técnica, pueda llevar una idea a buen puerto».

¿Sientes curiosidad por saber cómo funcionan los modelos de IA? Esta guía explora los principales tipos de modelos de IA que utilizan las empresas, sus aplicaciones prácticas y cómo las soluciones de IA de Shopify pueden ayudar a los comerciantes a impulsar sus negocios.

¿Qué es un modelo de IA?

Un modelo de IA es un programa informático entrenado para detectar patrones en los datos. Piensa en él como un software que aprende a «pensar» como lo hacen las personas: mediante una combinación de aprendizaje automático (machine learning) de IA, aprendizaje profundo (deep learning), procesamiento del lenguaje natural (PLN) y modelado estadístico.

A diferencia de la programación basada en reglas, estos sistemas aprenden a partir de los datos que reciben, en lugar de seguir instrucciones predeterminadas. Aunque cada vez imitan mejor el pensamiento humano, todavía presentan limitaciones en habilidades como la creatividad y el pensamiento crítico.

Los chatbots de ecommerce son un ejemplo de ello. Los modelos de IA pueden analizar las consultas de los clientes y ofrecer respuestas útiles en cuestión de segundos. De hecho, según el informe State of Service de Salesforce, se prevé que la IA gestione el 50 % de los casos de atención al cliente en España para 2027, frente al 30 % actual, tal como recoge Revista Byte.

¿En qué se diferencian los modelos de IA de los algoritmos?

Los algoritmos siguen un conjunto predefinido de reglas. Son fijos; cada activador produce la misma respuesta.

Los modelos de IA se construyen sobre algoritmos para aprender patrones y relaciones. Cuentan con una capa de aprendizaje automático que aplica lógica o aprende de sus propios datos. Esto es lo que permite a los modelos de IA hacer predicciones o tomar decisiones sin estar programados de forma explícita para cada escenario.

Aquí tienes la diferencia aplicada al aprendizaje automático en un contexto de ecommerce con recomendaciones de productos:

• Algoritmo: muestra los productos más vendidos según la categoría que consulta el comprador.
• Modelo de IA: analiza los datos y las preferencias del comprador para recomendarle, por ejemplo, un abrigo impermeable que encaje con sus intereses.

¿Cómo aprenden los modelos de IA?

Los modelos de IA amplían sus datos de entrenamiento iniciales con la información que aportan los usuarios. En ChatGPT, por ejemplo, hay una opción para «Mejorar el modelo para todos». Si está activada, OpenAI indica que puede utilizar tus datos para entrenar modelos de IA.

En el aprendizaje de los modelos de IA intervienen tres componentes:

• Entrenamiento: consiste en alimentar un modelo de IA con datos para que pueda aprender. Estos conjuntos de datos son enormes: según IBM, GPT-3 se entrenó con más de 45 terabytes de datos de texto, incluida la totalidad de Wikipedia disponible en aquel momento. Cuantos más datos relevantes procesa un modelo, más patrones lingüísticos puede aprender y utilizar para generar respuestas.
• Pruebas: antes de lanzar un modelo de IA, los equipos técnicos realizan pruebas para detectar errores, vulnerabilidades y respuestas potencialmente dañinas. Por ejemplo, una investigación de la Universitat Politècnica de València publicada en 2025 evaluó distintas técnicas de jailbreak para comprobar hasta qué punto los modelos de lenguaje pueden ser manipulados para eludir sus medidas de seguridad.
• Despliegue: supone integrar un modelo en un software (como los sistemas de recomendación de las webs de compras) o usarlo para analizar datos en tiempo real (como los sistemas de detección de fraude). Incluso después de desplegar los modelos de IA, los científicos pueden seguir entrenándolos con nuevos datos. Esto se conoce como aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF, por sus siglas en inglés).

«La IA tiene capacidades de razonamiento y toma de decisiones muy parecidas a las humanas, pero es importante recordar que, en esencia, sigue siendo un algoritmo», afirma Alex. «Puede generar razonamientos y decisiones que parecen perfectamente lógicos a primera vista, pero que en realidad son incorrectos en un contexto concreto».

Tipos de modelos de IA que deberías conocer

Las tiendas de ecommerce utilizan muchos modelos y herramientas de IA diferentes, cada uno diseñado para tareas o tipos de datos específicos. Así se desglosan las principales categorías:

Aprendizaje automático

Los consumidores valoran que las marcas comprendan sus preferencias y se anticipen a sus necesidades. Según un estudio de Twilio, el 84,94 % de los consumidores españoles compraría de inmediato si una marca le ofreciera comunicaciones personalizadas en tiempo real.

Los modelos de aprendizaje automático ayudan a las marcas de ecommerce a lograrlo. Identifican patrones en los datos (como el comportamiento de los usuarios, el historial de compras y los hábitos de navegación) y los utilizan para hacer predicciones sobre información nueva.

El aprendizaje automático se produce de tres maneras:

• Aprendizaje supervisado: el modelo de IA se entrena con datos etiquetados, donde las entradas se emparejan con la salida correcta. Por ejemplo, una herramienta de detección de fraude con IA aprendería a partir de transacciones subidas y etiquetadas como fraudulentas o legítimas.
• Aprendizaje no supervisado: el modelo encuentra patrones en datos sin etiquetar. La herramienta de detección de fraude con IA señala anomalías en los nuevos datos, como pedidos realizados desde cuentas distintas, pero con envío a la misma dirección.
• Aprendizaje por refuerzo: el modelo continúa aprendiendo a partir de la retroalimentación que recibe sobre sus aciertos y errores. Por ejemplo, si una herramienta de IA detecta erróneamente como fraudulenta una transacción legítima, puede ajustar el peso que concede a esa señal al analizar operaciones futuras.

Aprendizaje profundo y redes neuronales

Los modelos de aprendizaje profundo son un tipo especializado de aprendizaje automático inspirado en el funcionamiento del cerebro. Utilizan redes neuronales artificiales: capas de nodos interconectados (como las neuronas de tu cerebro) que procesan datos de entrada, extraen características y generan predicciones.

En ecommerce, los modelos de aprendizaje profundo pueden procesar grandes volúmenes de datos no estructurados (reseñas de clientes, datos de clics, menciones en redes sociales) para descubrir patrones ocultos. También impulsan la detección de fraude, la automatización de chatbots y las herramientas de IA para la previsión de la demanda.

Entre los modelos de aprendizaje profundo que puedes encontrar en ecommerce se incluyen:

«La combinación de datos del mundo real junto con preguntas grandes y sustanciosas planteadas a un modelo de razonamiento es un recurso totalmente infrautilizado», afirma Cat Goetze, fundadora de Physical Phones. «La gente piensa en la IA como un simple chatbot. Plantéale los problemas más difíciles».

Modelos de lenguaje grandes (LLM) y modelos fundacionales

Los modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en inglés) aprenden patrones a partir de enormes cantidades de datos. Estos modelos impulsan la redacción automática de descripciones de productos, los chatbots de atención al cliente y el contenido de marketing personalizado.

La IA de Shopify Inbox, por ejemplo, ofrece sugerencias de respuesta generadas por IA para las conversaciones con los clientes mediante modelos de clasificación y PLN.

«Shopify Inbox es una herramienta muy potente», afirma Rennie Wood, propietario de Wood Wood Toys. «Me ayuda a recuperar ventas después de invertir tiempo, dinero y energía en llevar a un cliente hasta ese punto. Reporta enormes beneficios».

Modelos de IA generativa

Los modelos de IA generativa utilizan el aprendizaje automático para crear contenido nuevo. Se entrenan con grandes conjuntos de datos para detectar patrones entre frases, palabras, conceptos y significados. Los modelos de IA utilizan esto para predecir qué viene a continuación.

Los modelos generativos son el punto de entrada para muchos negocios de ecommerce; una encuesta de 2025 a vendedores de Shopify reveló que la generación de contenido es el caso de uso más popular de la IA. Por ejemplo, podrías usar herramientas de IA generativa como Shopify Sidekick para:

• Redactar descripciones de productos, campañas de email o líneas de asunto.
• Crear variaciones de imágenes de productos.
• Responder preguntas frecuentes en los tickets de atención al cliente.

Cómo la IA ya está transformando las tiendas online

Una encuesta realizada en 2025 a propietarios de tiendas de Shopify reveló que tres de cada cuatro negocios consolidados ya utilizan herramientas de inteligencia artificial. Entre sus principales ventajas destacan la automatización de tareas repetitivas (55 %) y el apoyo en la generación de ideas y el desarrollo creativo (55 %).

Así funcionan en la práctica los modelos que impulsan esas herramientas de IA:

Recomendaciones de productos

Las recomendaciones de productos mediante IA utilizan el aprendizaje automático para analizar el comportamiento de los compradores y sugerir artículos acordes con sus intereses. Al estudiar sus búsquedas, clics y compras, estos sistemas personalizan las propuestas y mejoran la experiencia de compra. Estas tecnologías también pueden ayudar a anticipar las necesidades de los consumidores y reforzar su fidelidad.

El caso de Parachute, una marca de artículos para el hogar, destaca por la transformación de su experiencia de cliente mediante la configuración headless de Shopify y su integración con HubSpot. Gracias a esta estrategia, la empresa desarrolló perfiles de cliente detallados que permitían enviar mensajes personalizados, recuperar conversaciones anteriores y recomendar productos complementarios.

Los resultados fueron notables: los ingresos por las compras online con recogida en tienda (BOPIS) se multiplicaron por cinco y la compañía ahorró más de un millón de dólares en costes operativos.

«Los datos a los que accedemos al tener todo unificado a través de Shopify nos permiten entender de verdad a nuestros clientes y adaptar las comunicaciones a sus necesidades», afirma Ariel Kaye, fundadora de Parachute. «Esta personalización nos distingue en un mercado muy competido».

Previsión de la demanda y predicción del inventario

Los modelos de aprendizaje automático analizan el historial de ventas, los patrones estacionales y la demanda de los clientes para ajustar automáticamente los niveles de stock y los precios. Los sistemas avanzados responden a señales en tiempo real: si la demanda de un producto se dispara, los precios se ajustan al instante.

«Antes teníamos a tres personas en planificación y compra de inventario», afirma Sean Frank, director ejecutivo de Ridge. «Ahora tengo a un único director de inventario que se encarga de todo. Introducimos nuestros datos de ventas, tendencias, calendario de lanzamientos y previsiones en un modelo de IA que hace el análisis complejo. Esa persona lo revisa, aplica su criterio y toma las decisiones».

¿Quieres llevar un mejor control de tu stock y evitar problemas de inventario? Descubre cómo gestionar el inventario en Shopify de forma eficiente.

Automatización de la atención al cliente y los chatbots

Los chatbots con IA modernos guían a los clientes a través de compras complejas, entienden el contexto y resultan de verdadera ayuda. Están impulsados por el PLN (que entiende la consulta) y los LLM (que generan la respuesta).

Según el estudio Consumo España 2025 de El Observatorio Cetelem, el 50 % de los consumidores destaca la rapidez con la que la inteligencia artificial permite encontrar productos. Además, el 39 % valora su capacidad para ofrecer recomendaciones personalizadas.

«Los agentes diseñados para un fin concreto son como una configuración especializada de IA», explica Alex. «Tienes instrucciones de sistema ajustadas a tareas específicas, y además el agente se conecta a herramientas como bases de conocimiento de productos o los materiales de formación de tu negocio. Estas piezas adicionales nos permiten crear agentes muy especializados que entienden de verdad tu negocio».

Búsqueda visual y reconocimiento de imágenes

La búsqueda visual utiliza un modelo de visión artificial para analizar los patrones y las características de una imagen. El modelo puede entrenarse con imágenes etiquetadas para aprender a reconocer objetos y categorías de productos, como unas zapatillas. Después, compara las características de la imagen con las de los artículos del catálogo de una marca para mostrar productos iguales o visualmente similares.

Google Lens es un ejemplo destacado de búsqueda visual: registra más de 25.000 millones de consultas al mes y una de cada cinco tiene intención comercial, según datos publicados por Google en diciembre de 2025. Las tiendas online pueden conectar su catálogo de Shopify con Google mediante el canal de ventas de Google y YouTube para facilitar que sus productos aparezcan en los resultados de búsqueda pertinentes. 

Así, pueden llegar a consumidores que utilizan la búsqueda visual para descubrir productos que desean comprar.

Modelos de IA integrados en Shopify

Entre los vendedores que no utilizan IA, el 29 % no está seguro de qué pueden hacer las herramientas de IA, el 29 % no sabe por dónde empezar y el 26 % no sabe qué herramienta usar.

«Existe la idea totalmente equivocada de que necesitas 50 herramientas distintas», afirma Cat Goetze. «Nosotros usamos una o dos de forma habitual, y simplemente sabemos utilizarlas muy, muy bien».

Los vendedores de Shopify cuentan con una ventaja: modelos de IA preentrenados e integrados en la plataforma de ecommerce:

Sidekick: IA conversacional para la gestión de tu tienda

Sidekick es un asistente de IA integrado en todos los planes de Shopify. Utiliza LLM e IA agéntica para ayudar a los vendedores a realizar cambios a gran escala en sus tiendas, interpretar las analíticas y gestionar campañas mediante lenguaje natural.

Desde enero de 2025, Sidekick ha mantenido cerca de 100 millones de conversaciones con comerciantes y les ayuda a:

• Crear informes personalizados con los datos de Shopify Analytics.
• Crear segmentos de clientes y redactar campañas de email a medida
• Redactar textos para la web, incluidas las descripciones de productos.
• Editar fotos de productos y crear variaciones.
• Generar aplicaciones personalizadas.
• Rediseñar webs.
• Completar tareas administrativas, como crear un código de descuento o editar una colección.
• Crear listas de tareas dentro del panel de control de Shopify.
• Obtener soporte técnico personalizado.

«Lo he usado para nuestras descripciones de productos», afirma Bree Copeland, gerente de tienda en Darla’s Downtown. «Es muy cómodo tenerlo ahí mismo, y sin duda nos ahorró mucho tiempo y energía […] Nos encanta poder cambiar el tono. Queremos ser una tienda muy retro, animada y desenfadada, así que poder elegir el tono es estupendo».

Recomendaciones personalizadas en Shop

La app de Shop es una aplicación gratuita de compras online que permite a los clientes explorar productos de marcas de Shopify, finalizar la compra con un solo clic mediante Shop Pay y controlar sus paquetes. La utilizan más de 250 millones de compradores verificados en todo el mundo.

Es una app intuitiva que facilita el descubrimiento de productos mediante recomendaciones inteligentes de productos. Utiliza los datos de la tienda y los modelos de aprendizaje automático para detectar conexiones entre productos, como descripciones similares y combinaciones habituales.

Cómo elegir un modelo de IA adaptado a tu negocio

Con la creciente accesibilidad de la IA, las tiendas online de cualquier tamaño pueden aprovechar modelos especializados para resolver necesidades específicas de su negocio.

«Reducir el coste de oportunidad significa que más personas pueden participar en la economía», afirma Alex. «La tecnología ha tenido un alto coste de entrada durante bastante tiempo. Sin embargo, la IA realmente abre la puerta a que cualquier persona, con cualquier formación técnica, pueda dar vida a una idea».

El reto está en encontrar el modelo de IA adecuado para avanzar hacia tus objetivos de ecommerce. Así puedes emparejar los modelos de IA con casos de uso específicos:

Elige el modelo de IA según el resultado que buscas

El resultado que quieres obtener de una herramienta de IA influye en el modelo que utilizas.

Nathan Davis, responsable de marketing de producto en Shopify, lo explica en el contexto de las analíticas con IA: «Los LLM son muy buenos escribiendo código y SQL, el lenguaje principal para analíticas básicas, paneles e informes personalizados […] Con las analíticas tradicionales, estás limitado a crear paneles en interfaces gráficas de usuario, o necesitas escribir código SQL o Python para obtener tu resultado; con las analíticas de IA, basta con hacer tu pregunta y obtener la respuesta».

Otros ejemplos son:

Crear un modelo de IA propio o utilizar uno ya desarrollado

Las plataformas de IA como Shopify Sidekick, ChatGPT, Claude y Gemini se encargan del entrenamiento y despliegue de sus propios modelos de IA. Esto reduce la barrera de entrada: no necesitas gestionar los cimientos técnicos para usar la IA en el ecommerce.

¿Quieres crear tu propio modelo de IA? Ten en cuenta los siguientes aspectos:

• Costes: en España, desarrollar una aplicación de IA a medida para una pyme puede costar entre 5.000 y 20.000 euros, según su complejidad y las integraciones necesarias. Antes de crear un modelo propio, conviene valorar si una solución ya disponible puede cubrir las necesidades del negocio.
• Preparación de los datos: los modelos necesitan datos fiables y bien estructurados. Antes de desarrollar uno propio, es fundamental revisar la calidad de la información disponible y mantenerla actualizada.
• Seguridad de los datos: proteger la información de los clientes y cumplir la normativa de privacidad es esencial. Las infracciones pueden acarrear sanciones económicas, por lo que la seguridad debe contemplarse desde el diseño del sistema.

Los mejores modelos de IA para ecommerce en 2026

El modelo de IA más adecuado para tu negocio de ecommerce dependerá de tus objetivos, los recursos disponibles y las herramientas que ya utilices.

Estas son algunas alternativas que deberías valorar:

No todas las herramientas de IA tienen sus propios modelos; algunas se apoyan en modelos preentrenados dentro de su propio software. Microsoft Copilot, por ejemplo, utiliza el modelo GPT-5.5 de OpenAI para tareas cotidianas, análisis de imágenes y tareas relacionadas con las disciplinas STEM.