Este contenido fue hecho con la asistencia de una inteligencia artificial y contó con la revisión del editor/periodista.
La Inteligencia Artificial gana impulso en las estrategias de inversión empresarial. Conforme a las proyecciones del IDC FutureScape: Latin America IT Industry Predictions 2024, para 2027, las 5,000 empresas más destacadas de la región destinarán más del 25% de su presupuesto básico de TI a iniciativas de IA, lo que se traducirá en un crecimiento de dos dígitos en la innovación de productos y procesos.
“En este entusiasmo de los líderes corporativos por implementar la IA Generativa, a veces lo hacen sin una comprensión clara de sus aplicaciones específicas, sin obtener resultados concretos de esta inversión”, indica Gilson Magalhães, vicepresidente y gerente general para América Latina de Red Hat.
En este escenario de transformación digital, una alternativa innovadora que podría satisfacer aquellas necesidades de las organizaciones, es el concepto de Small Language Model (SLM). La visión es sencilla pero revolucionaria: desarrollar modelos de lenguaje más pequeños, totalmente de código abierto, construidos sobre datos públicos y diseñados específicamente para necesidades corporativas concretas.
Esta aproximación representa una respuesta inteligente a los desafíos de los grandes modelos de lenguaje (LLMs), ofreciendo una solución más accesible, ágil y sostenible que permite a organizaciones de diversos tamaños adoptar soluciones de IA personalizadas sin enfrentar barreras tecnológicas o económicas.
“Una primera fase en el proceso de adopción se centra en la transformación de la interacción con el cliente. Los sectores con mayor contacto directo con los consumidores — como agencias bancarias, operadoras de telecomunicaciones, servicios de atención al cliente y empresas de retail — se posicionan como pioneros en esta implementación inicial. Los chatbots representan el punto de entrada más visible de esta revolución, permitiendo una comunicación más ágil, personalizada y eficiente”.
Una “siguiente ola” en torno a esta tecnología se caracteriza por el desarrollo de aplicativos especializados capaces de analizar variables complejas y tomar decisiones precisas. En esta etapa, la creación de soluciones puntuales no solo optimizará los procesos de producción, sino que también impulsará la modernización tecnológica de las organizaciones, transformando radicalmente su capacidad de respuesta y eficiencia operativa.
El panorama actual de la IA revela una evolución hacia proyectos más maduros y estratégicos, con un enfoque centrado en el retorno de la inversión. Según la encuesta EY AI Pulse 2024, entre el 75% y 84% de las empresas consultadas han experimentado resultados positivos tras incorporar soluciones de IA en áreas críticas como eficiencia operativa, productividad, mejoras tecnológicas, ciberseguridad, satisfacción del cliente e innovación de productos. Esta tendencia apunta hacia una inversión cada vez más selectiva y concentrada en agentes especializados para necesidades industriales específicas, donde el potencial de retorno es más tangible y medible.
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