Transformers y su papel en la revolución de la inteligencia artificial: revisión sistemática de enfoques, variantes y aplicaciones

En el mundo actual es importante analizar cómo ha evolucionado el incremento de modelos de inteligencia artificial (IA), siendo así más difícil identificar cuáles son las arquitecturas más cruciales y factibles. Existe una gran diversidad de modelos Transformers y aunque son eficientes, a menudo suelen carecer de un estudio profundo sobre su verdadero impacto energético y social. Para abordar este tema se propone como enfoque principal el verificar sistemáticamente las arquitecturas Transformer para comprender cómo han impulsado el auge de la IA, qué orientaciones tecnológicas están tomando y cuál es su uso. Aplicando el protocolo PRISMA en bases de datos académicas, se logra identificar 112 documentos de ellos, tomando como referencia inicial 15 que cumplían rigurosamente los criterios. Los resultados lo demuestran: los Transformers han revolucionado el procesamiento de datos en casi todos los niveles y modalidades. Se han consolidado como la arquitectura dominante en campos diversos como el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), la Visión por computadora y el análisis predictivo e incluso en los sistemas multimodales. Nuestro análisis comparativo destaco las diferencias y la efectividad de modelos como BERT, GPT y ViT, así como las arquitecturas multimodales señalando al mismo tiempo desafíos claros en la sostenibilidad y los ecosistemas digitales. No obstante, la conclusión general es optimista: la mayoría de los trabajos coinciden en que estas arquitecturas promueven sistemas más productivos y eficientes. Esto impulsa un crecimiento tecnológico sostenible, promueve la inclusión digital y alinea la modernización con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Esta revisión sistemática nos recuerda el rol fundamental que estos ecosistemas ya desempeñan en la ciencia y la tecnología de hoy. De cara al futuro, la investigación debería enfocarse en la optimización computacional, la cohesión ética en sistemas críticos y, de manera urgente, en la creación de estructuras energéticamente sostenibles.