Por Alejandro Bianchi, director del espacio de innovación de CESSI y fundador de Liveware.
En una era en la que la transformación a través de datos y algoritmos no es solo una tendencia, sino una necesidad, el papel de la inteligencia artificial, en particular los modelos de lenguaje, se ha vuelto cada vez más fundamental, (se proveen inversiones por 1.8B de dólares para 2030 en tecnologías para IA). Tradicionalmente dominada por grandes aplicaciones que han requerido un consumo sustancial de recursos computacionales y por ende de energía, el panorama, ahora, está experimentando un cambio crucial hacia modelos de lenguaje más pequeños y eficientes que manejan recursos computacionales más acotados contribuyendo, entre otros beneficios, a un consumo de energía más controlado.
Estos modelos no son solo un guiño a la democratización, sino un paso adelante para hacer que la IA sea accesible y sostenible a todos los actores de la sociedad. Por eso, esta nota intenta ser una primera aproximación a la esencia de los SMLs y sus beneficios.
Los SMLs, son sistemas de inteligencia artificial diseñados para procesar y generar lenguaje natural, imágenes y la mayoría de las facilidades de la IA generativa, pero con una arquitectura más compacta y específica en comparación con sus contrapartes a gran escala. Estos modelos son entrenados con conjuntos de datos más pequeños y están optimizados para tareas específicas, lo que los hace más manejables en términos de costo, capacidad computacional y ahorro en el uso de energía. A pesar de su tamaño reducido, los SMLs pueden ofrecer soluciones efectivas en múltiples aplicaciones, especialmente para empresas que buscan implementar tecnologías de IA sin incurrir en los elevados costos de los modelos tradicionales.
Desde el punto de vista técnico, uno de los principales beneficios de los SMLs es su eficiencia. Debido a su menor tamaño, requieren menos recursos computacionales para el entrenamiento y la ejecución. Esto no solo reduce el tiempo necesario para desarrollar e implementar soluciones, sino que también minimiza el consumo de energía, lo que es favorable desde un punto de vista ecológico y económico. Además, su diseño de arquitectura, permite implementaciones más rápidas, facilitando iteraciones ágiles en el desarrollo de productos.
Otro beneficio técnico es su adaptabilidad. Los SMLs pueden ser entrenados con datos específicos de un dominio, lo que mejora su precisión en aplicaciones especializadas. Esto significa que las empresas pueden crear modelos que capturen con mayor efectividad los matices y el vocabulario de dominios específicos, como la medicina o el derecho, sin necesidad de procesar grandes cantidades de datos que pueden, en algunos casos, ser irrelevantes.
Adicionalmente, y viendo el futuro de la IA apalancado por los agentes inteligentes y su orquestación para resolver procesos complejos, los SMLs también puede integrar las arquitecturas de agentes.
Desde la perspectiva empresarial, los SMLs ofrecen una serie de ventajas estratégicas. Primero, su costo de implementación y operación es significativamente menor en comparación con los modelos de lenguaje a gran escala. Esto democratiza el acceso a tecnologías avanzadas de IA, permitiendo que pequeñas y medianas empresas transformen digitalmente sus operaciones sin la barrera financiera que supone la infraestructura necesaria para modelos de mayor tamaño.
Además, estos modelos fomentan la innovación dentro de las empresas al facilitar la experimentación rápida y a bajo costo. Nuestras empresas pueden utilizar SMLs para prototipar nuevas ideas y probar rápidamente casos de uso, lo que les permite adaptarse más rápidamente a las cambiantes necesidades del mercado.
La privacidad y seguridad de los datos también son atributos de calidad importantes que se benefician del uso de estos modelos. Al trabajar con modelos más manejables, las empresas tienen un control más preciso sobre los datos necesarios para el entrenamiento y la ejecución. Esto reduce el riesgo de exposiciones de datos y ayuda a las empresas a cumplir con las normativas de privacidad y protección de datos a las cuales deben adherir.
Concluyendo, los SMLs representan una solución eficaz y eficiente para las empresas que buscan aprovechar la inteligencia artificial en sus operaciones. Su capacidad para ofrecer beneficios técnicos significativos, como la eficiencia y la adaptabilidad, junto con varios beneficios comerciales, como la reducción de costos, la promoción de la innovación y el mejor manejo de la privacidad los convierte en una opción interesante y que debe ponerse en la lista de oportunidades para la adopción de la IA. A medida que las tecnologías de inteligencia artificial continúan evolucionando, los SMLs, seguramente, desempeñarán un papel crucial en la estrategia tecnológica de muchas organizaciones, impulsando avances innovadores de manera sostenible y económica.
