Modelos de Inteligencia Artificial (IA) pequeños y específicos para tareas serán implementados en las empresas, las cuales aumentarán el uso de esta tecnología tres veces más que los grandes modelos de lenguaje (LLMs), de uso general, hasta 2027. Eso es lo que afirma el informe de Gartner Inc.

Aunque los LLMs de uso general ofrezcan recursos de lenguaje robustos, su precisión en respuestas disminuye en tareas que exigen un contexto específico de dominio empresarial. De acuerdo con Sumit Agarwal, vicepresidente y analista de Gartner, “la diversidad de tareas en los flujos de trabajo empresariales y la demanda por mayor precisión están impulsando la adopción de modelos de trabajos ajustados para funciones específicas.”

Estos modelos menores ofrecen ventajas como respuestas más rápidas, menor consumo de recursos computacionales y reducción en los costos operacionales y de mantenimiento. Las empresas pueden customizar esos modelos por medio de técnicas como la generación aumentada de recuperación (RAG) y ajuste fino (fine-tuning), utilizando sus propios datos como diferencial competitivo.

A medida que las organizaciones perciben el valor de sus datos internos y los insights generados por sus procesos, crece también la tendencia de comercializar sus modelos personalizados, señala Agarwal, quien concluye que “la comercialización de estos modelos puede abrir nuevas fuentes de ingresos y fomentar ecosistemas de innovación más interconectados”.

El informe recomienda que las empresas interesadas en la adopción de estos modelos especializados consideren implementar modelos piloto en áreas en las cuales el contexto de negocio sea fundamental, utilizar enfoques compuestos con múltiples modelos para flujos de trabajo complejos, e invertir en la calificación de equipos técnicos y en la preparación de los datos adecuados para el ajuste fino de los modelos.