{"id":177774,"date":"2025-07-01T16:02:44","date_gmt":"2025-07-01T19:02:44","guid":{"rendered":"https:\/\/nuevoitsitio1.wpenginepowered.com\/co\/sin-categoria\/slm-vs-llm-que-tipo-de-inteligencia-artificial-le-conviene-a-las-organizaciones\/"},"modified":"2025-11-21T21:22:15","modified_gmt":"2025-11-22T00:22:15","slug":"slm-vs-llm-que-tipo-de-inteligencia-artificial-le-conviene-a-las-organizaciones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/columna-de-opinion\/slm-vs-llm-que-tipo-de-inteligencia-artificial-le-conviene-a-las-organizaciones\/","title":{"rendered":"SLM vs. LLM: qu\u00e9 tipo de inteligencia artificial le conviene a las organizaciones"},"content":{"rendered":"

Por Victoria Mart\u00ednez, gerente de inteligencia artificial para Latinoam\u00e9rica en Red Hat.<\/strong><\/em><\/p>\n

Las organizaciones buscan incorporar inteligencia artificial en sus operaciones, pero no a cualquier costo: la prioridad es que sea segura, eficiente y alineada con sus necesidades concretas. En este contexto, est\u00e1n surgiendo los Modelos de Lenguaje Peque\u00f1os (SLM, por sus siglas en ingl\u00e9s)<\/strong>, que comienzan a posicionarse como una alternativa estrat\u00e9gica frente a los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM)<\/strong>, entre los que se encuentran ChatGPT, Copilot, Gemini, entre otros.<\/p>\n

Mientras que los LLM est\u00e1n dise\u00f1ados para abordar una amplia gama de tareas que van desde responder preguntas generales hasta redactar textos complejos, los SLM ofrecen una propuesta m\u00e1s acotada, pero tambi\u00e9n m\u00e1s precisa<\/strong>. Estos modelos se especializan en tem\u00e1ticas concretas, consumen menos recursos y pueden desplegarse dentro de los centros de datos corporativos, lo que no solo reduce costos, sino que tambi\u00e9n mejora la gobernanza sobre los datos sensibles del negocio.<\/p>\n

Este enfoque m\u00e1s eficiente responde, adem\u00e1s, a una limitaci\u00f3n clave: la capacidad de c\u00f3mputo<\/strong>. Como \u00e9sta es limitada, hoy se necesitan modelos que no consuman tantos recursos. Por otra parte, cuando se quiere hacer una implementaci\u00f3n en una compa\u00f1\u00eda, no hace falta que el modelo sepa qui\u00e9n es el \u00faltimo presidente, o que sea experto en biolog\u00eda<\/strong>\u2026; lo que se precisa es que maneje los datos de la empresa<\/strong>, para lo cual se debe hacer un entrenamiento o un alineamiento espec\u00edfico.<\/p>\n

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Los modelos de lenguaje peque\u00f1os (SLM) se posicionan como una alternativa m\u00e1s eficiente y especializada frente a los grandes modelos de lenguaje (LLM), como ChatGPT o Gemini.<\/figcaption><\/figure>\n

Mientras que los LLM hacen de todo, los SLM se enfocan en pocas cosas, pero las hacen muy bien, con m\u00e1s precisi\u00f3n y (en general) sin las famosas \u201calucinaciones\u201d<\/strong>. Y tambi\u00e9n con un costo menor<\/strong>, especialmente cuando se piensa en su utilizaci\u00f3n a gran escala dentro de las organizaciones.<\/p>\n

Un informe de Markets and Markets indica que el mercado mundial de modelos de lenguaje peque\u00f1o (SLM) est\u00e1 a punto de experimentar una expansi\u00f3n sustancial, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 28,7 % entre 2025 y 2032<\/strong>. En 2025 este mercado se valor\u00f3 en aproximadamente U$S 930 millones<\/strong>, y se espera que alcance los U$S 5450 millones en 2032<\/strong>.<\/p>\n

Como se entrenan con conjuntos de datos m\u00e1s acotados y seleccionados, estos modelos resultan m\u00e1s relevantes para las compa\u00f1\u00edas. Al ser m\u00e1s livianos, tambi\u00e9n pueden ser entrenados m\u00e1s f\u00e1cilmente con los datos propios de la empresa<\/strong>, incluyendo su contexto de negocio, lo que les permite responder de forma m\u00e1s eficaz a preguntas espec\u00edficas. Y, al poder ejecutarse dentro de los data centers de las organizaciones, refuerzan la seguridad y reducen costos.<\/p>\n

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Gracias a herramientas como InstructLab, el entrenamiento de modelos de IA ya no es exclusivo de cient\u00edficos de datos: ahora es accesible para equipos multidisciplinarios.<\/figcaption><\/figure>\n

Es cierto que los LLM suelen estar disponibles como servicio en la nube p\u00fablica y son f\u00e1ciles de comenzar a utilizar. Pero cuando se trata de inteligencia artificial generativa, muchas veces se trabaja con datos sensibles del negocio, y las empresas se muestran reticentes a perder el control sobre esa informaci\u00f3n. Por eso, hoy empiezan a definir su estrategia de IA no solo en t\u00e9rminos de adopci\u00f3n, sino tambi\u00e9n de soberan\u00eda sobre los datos y sobre la infraestructura tecnol\u00f3gica<\/strong>.<\/p>\n

A futuro, LLM y SLM van a coexistir<\/strong>. Los primeros ser\u00e1n m\u00e1s utilizados por personas en su vida cotidiana, mientras que los segundos tendr\u00e1n un rol clave dentro de las empresas. Estas no depender\u00e1n de un \u00fanico modelo, sino de un conjunto diverso que d\u00e9 soporte a diferentes \u00e1reas del negocio. Por ejemplo, podr\u00e1n contar con un modelo experto en temas legales, otro que act\u00fae como guardi\u00e1n \u00e9tico, y uno m\u00e1s que se enfoque en contabilidad.<\/p>\n

Todos ellos actuar\u00e1n como asistentes, orquestados para lograr un objetivo com\u00fan. Y si en alg\u00fan momento se requiere una capacidad m\u00e1s generalista o un contexto conversacional amplio, se podr\u00e1 \u201cllamar\u201d a un LLM. Pero la tendencia va en otra direcci\u00f3n: hacia la especializaci\u00f3n, hacia la orquestaci\u00f3n de m\u00faltiples SLM, y no hacia la dependencia de un \u00fanico modelo generalista.<\/p>\n

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Una de las ventajas clave de los SLM es que pueden desplegarse dentro de los propios centros de datos de las organizaciones, lo que mejora la gobernanza de los datos y reduce costos operativos.<\/figcaption><\/figure>\n

En este contexto, InstructLab<\/strong>, es una herramienta open source que simplifica el entrenamiento de modelos y la incorporaci\u00f3n de inteligencia. Antes, esta tarea era exclusiva de cient\u00edficos de datos; hoy, gracias a ella, cualquier persona puede entrenar una IA generativa. Adem\u00e1s, hay firmas como Neural Magic<\/strong><\/a>, que es experta en una tecnolog\u00eda abierta llamada vLLM, que es un est\u00e1ndar para comprimir modelos y permitir que se ejecuten de forma m\u00e1s r\u00e1pida y eficiente. Este tipo de iniciativas ampl\u00edan el acceso al mundo de la IA para muchas m\u00e1s organizaciones.<\/p>\n

Dentro del emergente ecosistema de SLM, el modelo open source ofrece ventajas claras: libertad para elegir tecnolog\u00edas sin quedar atado a proveedores, la posibilidad de que todos colaboren para innovar, y, sobre todo, el objetivo de democratizar el acceso a la inteligencia artificial.<\/p>\n

Leer m\u00e1s<\/span><\/h3>\n