Por Weslley
Rosalem, Líder
de IA para Latinoamérica en Red Hat
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 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.