Gilson Magalhães, vicepresidente y gerente general de Red Hat para América Latina, explica los alcances y las diferencias entre los modelos de lenguaje grandes (LLM) y pequeños (SLM), así como su potencial uso estratégico.
La inteligencia artificial (IA) sigue posicionándose como una de las tecnologías más transformadoras de la década. Según proyecciones de Gartner, para 2026, más del 80% de las empresas habrán implementado modelos generativos de IA (Gen AI) o aplicaciones habilitadas para esta tecnología en entornos productivos, impulsando una nueva ola de innovación en los negocios.
“Vivimos en una panacea de desarrollo reciente en América Latina con la nube, y ahora vemos que la historia se repite con la inteligencia artificial”, señala Gilson Magalhães, vicepresidente y gerente general de Red Hat para América Latina. Este auge no solo se traduce en adopción tecnológica, sino también en un cambio de enfoque hacia los pequeños modelos de inteligencia artificial (SLM, por sus siglas en inglés), los cuales se perfilan como una de las transformaciones clave para 2025.
Pero, ¿qué diferencias existen entre los modelos de lenguaje grandes (LLM) y pequeños (SLM)?
Los Large Language Model (LLM) se entrenan con grandes volúmenes de datos, abarcando diversos dominios de conocimiento, lo que les permite responder preguntas amplias y variadas. Sin embargo, esta amplitud puede derivar en respuestas inexactas o «alucinaciones» debido a la falta de especificidad en sectores o nichos concretos.
Por el contrario, los Small Language Model (SLM ) se especializan en dominios específicos, con datos ajustados a áreas como la medicina o la industria, proporcionando resultados más precisos y contextualizados. Por ejemplo, un chatbot médico impulsado por SLM puede enriquecer una consulta básica sobre salud al incorporar conocimientos específicos del sector.
Según las previsiones de Forrester, mientras que casi el 90% de los tomadores de decisiones tecnológicas globales dicen que sus empresas aumentarán la inversión en infraestructura, gestión y gobernanza de datos, los líderes tecnológicos seguirán siendo pragmáticos al invertir en IA para maximizar el valor comercial derivado de la tecnología. De cara a 2025, la transformación más significativa de las inversiones se centrará en pequeños modelos de inteligencia artificial (SLM, por sus siglas en ingés). Con menor costo, mayor asertividad y menos posibilidades de alucinación, estos modelos también son más especializados y pueden ser entrenados y ejecutados mucho más fácilmente.
Al reflexionar sobre cuál modelo es mejor, Magalhães concluye: “Todo dependerá de los planes, recursos, experiencia y otros factores de cada organización. Además de la elección, el código abierto será sin duda la clave que marcará la diferencia”.
Equipo Prensa
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