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La IA que las empresas necesitan apunta a la especialización

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Fecha Publicación: 11/08/2025 - 22:41
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En los últimos años, la conversación en torno a la inteligencia artificial (IA) ha estado dominada por nombres rimbombantes y promesas grandilocuentes. ChatGPT, Copilot, Gemini… todos ellos representantes de los llamados Grandes Modelos de Lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés), capaces de responder preguntas, redactar textos, escribir código y, en teoría, hacer casi cualquier cosa. La narrativa parecía clara: cuanto más grande, mejor.
Pero en el mundo corporativo, la realidad es más sobria. La IA que se integra en las operaciones de una empresa no puede ser un juguete de laboratorio ni un despliegue de fuegos artificiales tecnológicos. Debe ser segura, eficiente, costeable y, sobre todo, útil para lo que la organización realmente necesita. Y aquí es donde emerge un cambio de paradigma: la aparición de los Pequeños Modelos de Lenguaje (SLM).
A diferencia de sus hermanos mayores, los SLM no pretenden saberlo todo. Son como especialistas quirúrgicos frente a médicos generalistas: saben menos, pero lo que saben lo ejecutan con una precisión notable. Consumen menos recursos, pueden instalarse dentro de los propios centros de datos de la empresa y, lo más importante, se entrenan con información acotada y relevante para el negocio. Esto significa que responden mejor, al costo justo y sin las temidas “alucinaciones” que tanto daño han hecho a la credibilidad de la IA generativa.
Según Victoria Martínez, Gerente de IA para Hispanoamérica en Red Hat, el impulso hacia lo pequeño no es casualidad. La capacidad de cómputo es un recurso finito, y no todas las empresas están dispuestas —ni pueden— destinar grandes presupuestos a modelos mastodónticos que, por su propia naturaleza, son generalistas. En cambio, un SLM puede alimentarse con datos propios de la organización, comprender su contexto y responder exactamente lo que importa, sin distracciones.

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