La inteligencia artificial generativa y los grandes modelos de lenguaje (LLM) están teniendo un impacto transformador en todos los sectores. Esta tecnología ha despertado el interés de las empresas de todos los ámbitos, que investigan cómo aprovechar su potencial en cuanto a productividad y eficiencia.
A pesar del entusiasmo generalizado, muchas empresas siguen teniendo dificultades para aprovechar todo el potencial de la IA generativa, ya que se están dando cuenta de que muchos modelos de lenguaje grandes (LLM) no siempre se adaptan a las necesidades específicas de los casos de uso empresarial.
Esto se debe a varios factores. Los LLM suelen diseñarse como modelos de propósito general capaces de gestionar una amplia variedad de tareas. Sin embargo, en las empresas suele ser insuficiente, ya que los problemas específicos requieren soluciones personalizadas. Muchos LLM patentados tampoco ofrecen una transparencia adecuada, es decir, cómo han sido entrenados y qué datos se han usado para ello. Como os podéis imaginar, combinar y recombinar los datos propios de una empresa con datos de un modelo conlleva un riesgo que no todos son capaces de asumir. Lo que es seguro es que en esa combinación es donde reside el valor real.
Si no pueden aprovechar este tipo de ajuste en los modelos se obtiene un impacto empresarial limitado de la IA generativa, lo que impide una mayor inversión y adopción.
Afortunadamente, el auge de los modelos lingüísticos más pequeños (SLM) está ayudando a resolver este problema, son la mejor opción para desbloquear el valor de la IA generativa en 2025 y próximos años en las empresas.
¿Cuáles son las ventajas de los modelos lingüísticos más pequeños?
Los SLM son modelos fundacionales potentes entrenados a partir de conjuntos de datos más pequeños con menos parámetros (las variables que los modelos aprenden en el entrenamiento). Aunque no existe una definición estricta, los modelos de lenguaje pequeños suelen tener entre 2.000 y 7.000 millones de parámetros y pueden llegar incluso a cientos de miles. En cambio, los LLM pueden llegar a los billones.
Aunque la escala es importante, para desbloquear nuevas oportunidades que generen a las empresas resultados y retorno de la inversión, muchos casos de uso de IA a nivel empresarial no requieren este nivel masivo de datos. Se necesitan modelos transparentes que puedan entrenarse de forma segura con datos propios y ajustarse para ofrecer resultados fiables y dignos de confianza.
Esto es precisamente lo que ofrecen los SLM. Están diseñados para tareas especializadas, utilizando conjuntos de datos más pequeños y específicos. Este enfoque proporciona una mayor transparencia y visibilidad de los datos, al tiempo que minimiza los riesgos para la privacidad y la seguridad, como la ausencia de propiedad intelectual y los sesgos. Además, son más eficientes desde el punto de vista energético y también más rentables a la hora de desarrollarlos y mantenerlos. Todo ello convierte a los SLM en un excelente punto de partida para cualquier empresa que desee aprovechar la IA generativa.
Otra ventaja clave de los SLM es su adaptabilidad a dispositivos más pequeños. Su tamaño compacto permite integrarlos en teléfonos inteligentes o dispositivos IoT. Con menos parámetros que procesar y baja latencia (la capacidad de responder con un retraso mínimo), son capaces de generar respuestas de forma más rápida, lo que los hace ideales para aplicaciones que requieren respuestas en tiempo real, como asistentes de voz o chatbots. Esta capacidad de procesamiento local también las hace adecuadas para escenarios con conexiones a Internet poco fiables o limitadas, como en los sectores de la agricultura o la energía en alta mar.
Implantar el modelo adecuado para la empresa
Con la llegada al mercado de nuevos modelos de lenguaje más pequeños (SLM) y versiones más compactas de los grandes modelos de lenguaje (LLM), las empresas pueden empezar poco a poco a integrar y desbloquear el valor de la IA generativa en su organización.
Podemos pensar en ejemplos prácticos de modelos de inteligencia artificial diseñados específicamente para optimizar recursos y resultados. Estos modelos más compactos, aunque menos complejos que los de mayor tamaño, han demostrado ofrecer niveles de rendimiento a un menor coste.
Además, otro aspecto a tener en cuenta es el enfoque de código abierto. Esto garantiza la transparencia y permite a las empresas adaptarlos de manera más sencilla con datos propios, asegurando soluciones confiables y ajustadas a sus necesidades específicas. Este enfoque promueve no solo la flexibilidad, sino también un ecosistema de innovación donde la creatividad y la colaboración entre actores del sector impulsan avances continuos en la tecnología de IA.
Liberar el valor de la IA en 2025
Las empresas que deseen sacar partido de la IA genérica en 2025 deben empezar por identificar los casos de uso que podrían aportar más valor. A continuación, deben investigar qué modelos del mercado se adaptan mejor a sus necesidades, incluyendo la calidad de los datos y el coste. Al equilibrar la eficiencia de costes y la transparencia con el rendimiento y la precisión, los SLM son el punto de partida perfecto para las empresas que buscan acelerar la adopción de la IA generativa y maximizar su retorno.