Modelos de inteligencia artificial generativa y grandes modelos de lenguaje(LLM): Análisis sistemático basado en metodología PRISMA de evolución, rendimiento y aplicaciones (2020-2025) - Hernández García, Rodrigo Aryan; Mejia Gracia, Cesar Augusto; Aguilera Rueda, Vicente Josue; Domínguez Domínguez , Carlos Francisco; Corona Morales , Luis Enrique (Arandu UTIC, 2025)
El presente trabajo presenta un análisis sistemático basado en metodología PRISMA que examina 89 estudios primarios y 20 fuentes de alta calidad sobre Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) y los grandes modelos del lenguaje (LLM, Large Language Models), publicados entre 2020-2025. La revisión identifica más de 50 LLMs existentes y documenta aplicaciones en 10 dominios críticos, estableciendo un marco de evaluación destinado a orientar futuras investigaciones. Los hallazgos revelan que GPT-4 (88.7% MMLU), Claude 3.5 Sonnet, y los modelos emergentes de razonamiento como DeepSeek-R1 lideran el rendimiento actual, siendo aplicados principalmente en atención sanitaria (94.4% de estudios), educación, desarrollo de software, e investigación científica. Los resultados demuestran mejoras significativas de eficiencia: 40% reducción en tiempo de documentación clínica, 35% incremento en productividad de desarrollo de software, y 58% reducción en tiempo de revisiones sistemáticas. El sector evoluciona aceleradamente hacia capacidades de razonamiento especializado, con modelos como DeepSeek-R1 alcanzando 97.3% en MATH-500, multimodalidad nativa que permite procesamiento integrado de texto, imagen, audio y video, y democratización mediante modelos de código abierto competitivos como LLaMA-4. Los desafíos persistentes incluyen alucinaciones (15-25% de resultados), sesgo cultural documentado, y necesidad urgente de marcos éticos estandarizados para aplicaciones críticas que requieren garantías de seguridad.