Vivimos en una era en la que la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en el
nuevo objeto brillante del mundo corporativo. Está en los titulares, en las
reuniones de directorio y hasta en los pasillos de oficinas donde quizás nunca
antes se hablaba de algoritmos. La velocidad con la que emergen herramientas y
modelos ha despertado un fenómeno tan humano como contagioso: el FOMO AI,
ese miedo a quedarse afuera - o “fear of missing out”, como se lo conoce en las
redes sociales - de una revolución que parece inevitable.
En esa vorágine de ser parte, no sólo de la conversación, sino de la narrativa, las
empresas caen en la ansiedad de dar el siguiente paso en la innovación. Pero,
como ya pasó con la migración masiva a la nube, no todo lo que brilla es oro.
Muchas compañías han apostado todo por llevar sus cargas a la nube buscando
escalabilidad y eficiencia, y luego descubrieron que no era la solución mágica a
sus necesidades.
Entonces, antes de sumarse a la ola, es necesario - y prudente - hacerse una
pregunta simple pero poderosa: ¿he pensado bien la estrategia de inteligencia
artificial que necesita mi empresa? Y si la respuesta es sí, ¿cómo es? No todas
las soluciones requieren IA generativa, y no todo problema se resuelve con un
modelo de lenguaje de última generación. Algunas preguntas ayudan a ordenar el
pensamiento: ¿Qué problema específico busco resolver? ¿Tengo los datos
necesarios para entrenar o alimentar un modelo? ¿Cuento con talento interno o
necesitaré apoyo de terceros? ¿Cuál es el impacto que espero lograr y en qué
plazo?
No hay una respuesta única. Por ejemplo, una empresa que necesita generar
contenidos o automatizar prototipos visuales puede beneficiarse de modelos
generativos. En cambio, una que busca predecir fallas o detectar fraudes podría
obtener más valor con IA predictiva. La clave es recordar que la IA debe ser un
medio al servicio de un objetivo, no un fin en sí mismo.
Y si hablamos de IA generativa, hay que entender bien de qué se trata. Esta rama
de la inteligencia artificial está diseñada para crear contenido nuevo a partir de
grandes volúmenes de datos: desde textos y diseños hasta código y videos. Su
potencial es enorme, sobre todo en áreas como marketing, atención al cliente,
desarrollo de producto y creatividad asistida. Sin embargo, también requiere un
enfoque estratégico: los modelos generativos pueden ser costosos, difíciles de
explicar y demandan una buena gestión de riesgos.
Y aquí es donde se presenta otra de las grandes decisiones: ¿usar modelos
grandes o pequeños? En los últimos años, los Large Language Models (LLM)
como GPT-4 o Gemini han capturado la imaginación colectiva. Son potentes,
versátiles y capaces de hacer de todo: escribir, programar, traducir, explicar. Pero
también son caros, demandan mucha infraestructura y plantean desafíos de
privacidad y control.
Por eso, los Small Language Models (SLM) están ganando terreno. Son una
especie de versión “ultraliviana” que, sin tener la potencia de sus hermanos
mayores, resuelve tareas específicas de forma más rápida, segura y con un costo
menor. Hay que pensar en ellos como una caja de herramientas especializada: no
tienen todo, pero lo que tienen, lo hacen bien. En muchos casos no es necesario
un modelo que hable otros idiomas, como alemán, italiano o japonés. Allí es donde
definir una estrategia clara al principio del camino, toma mayor relevancia. Un
modelo más grande puede significar simplemente un mayor costo, sin realmente
agregar más calidad o beneficios a su caso de uso comercial o desafío. Si una
empresa, por ejemplo, solo necesita clasificar correos, automatizar respuestas
internas o analizar formularios, un SLM entrenado con sus propios datos puede
ser mucho más efectivo que un modelo enorme alojado en la nube.
Con la adquisición de Neural Magic, en Red Hat nos enfocamos en proporcionar
recursos clave, tanto humanos como técnicos, para desarrollar modelos de
inteligencia artificial optimizados y efectivos (ya sean LLM o SLM), con el beneficio
adicional de poder ejecutarse en cualquier plataforma. El open source y su visión
de "democratizar la IA" justamente apuntan a hacer estos modelos más accesibles
y flexibles para diversas infraestructuras tecnológicas.
Lo que podemos afirmar es que el futuro será híbrido. Los modelos grandes y
pequeños van a convivir y las estrategias van a adaptarse. Algunos procesos
necesitarán potencia bruta; otros, precisión quirúrgica. Lo importante es saber
cuándo se requiere de uno, cuándo del otro, y cuándo no se necesita ninguno.
Porque, como en tantas otras cosas en la vida y los negocios, no se trata de hacer
lo que todos hacen, sino lo que tiene sentido para la organización. En esa
diferencia, está la verdadera inteligencia.
Adoptar inteligencia artificial no debe ser un fin en sí mismo, sino un medio para
generar valor sostenible. Las empresas que adoptan la IA de manera responsable
y alineada con sus objetivos pueden mejorar procesos, tomar decisiones más
inteligentes y beneficiar tanto a sus colaboradores como a sus clientes. En lugar
de dejarse llevar por la ansiedad del momento, la clave está en fortalecer
capacidades internas, formar talentos y crear una cultura organizacional que libere
todo el potencial de la tecnología.
Uno de los errores más frecuentes al incorporar inteligencia artificial en los
negocios es hacerlo sin un propósito claro, lo que conduce a soluciones opacas,
difíciles de auditar y mal integradas con los sistemas existentes, generando
confusión, resistencia y hasta abandono. La clave no es implementar IA por
presión externa o por miedo a “quedarse atrás” de la tendencia de moda, sino
analizar las alternativas disponibles y el plazo de ejecución más conveniente para
que definitivamente sea una herramienta alineada con los objetivos del negocio.
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