ANÁLISIS MULTIVARIANTE AUTOMATIZADO: ESTUDIO COMPARATIVO DE MODELOS DE LENGUAJE DE GRAN ESCALA (LLMS) DE ÚLTIMA GENERACIÓN

RESUMEN
Los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs, del inglés large language models) permiten democratizar el análisis quimiométrico al permitir ejecutar flujos de trabajo multivariantes completos mediante simples instrucciones en lenguaje natural. En este trabajo se evaluaron de forma sistemática cinco LLMs de última generación (Claude Opus 4.6, Gemini 3.1 Pro, Grok-4, ChatGPT 5.6 y Qwen 3.5) frente al software quimiométrico de referencia SIMCA (Sartorius Stedim, Umeå, Suecia). Como caso de estudio se empleó un conjunto real de 66 aceites vegetales analizados mediante RMN-¹H de campo bajo. Los resultados revelaron una jerarquía de rendimiento clara: los cuatro modelos líderes alcanzaron cerca del 100 % de acierto en la clasificación, mientras que el único modelo de código abierto evaluado falló de forma irrecuperable en la etapa supervisada. La fluidez lingüística no garantiza competencia analítica, por lo que la supervisión humana experta sigue siendo indispensable.

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