Los modelos fundacionales marcan un punto de inflexión en la historia de la inteligencia artificial. Antes de su aparición, cada aplicación requería un modelo específico entrenado con datos dedicados. Ahora, un único modelo de base (GPT-4, Claude, Mistral, Llama) puede adaptarse a decenas de tareas distintas: generación de texto, análisis de sentimiento, clasificación, traducción, resumen automático.
El término fue formalizado en 2021 por el Stanford HAI (Human-Centered Artificial Intelligence) para describir estos modelos entrenados mediante aprendizaje autosupervisado sobre corpus masivos y sin etiquetar. El principio es sencillo: el modelo aprende a predecir la continuación de un texto a partir de miles de millones de documentos, lo que le confiere una comprensión general del lenguaje aplicable a múltiples ámbitos.
En el sector jurídico francés, las soluciones legaltech como Doctrine, Predictice, Jimini, GenIA-L y Lexis+AI adaptan estos modelos fundacionales al derecho francés. Esta adaptación se realiza mediante fine-tuning sobre corpus jurídicos o arquitecturas RAG que anclan las respuestas en fuentes verificadas. El reto consiste en transformar una competencia lingüística general en una pericia jurídica fiable.