Redacción - El Semanal
La adopción de modelos de lenguaje grandes (LLMs) de código abierto está creciendo rápidamente en el mundo empresarial, impulsada por empresas que buscan mayor sofisticación en inteligencia artificial y que desean obtener un mayor control, personalización y eficiencia de costes.
A diferencia de los modelos cerrados como GPT-4 de OpenAI, que dominaron la adopción temprana, los modelos de código abierto han cerrado la brecha en cuanto a calidad y están creciendo al menos tan rápido en el ámbito empresarial, según múltiples entrevistas realizadas por VentureBeat a líderes empresariales.
Este cambio es significativo, ya que anteriormente se informó que la adopción de código abierto estaba creciendo lentamente. Sin embargo, las descargas de los modelos de Meta, disponibles públicamente, han superado los 400 millones de veces, con un aumento del uso del doble entre mayo y julio de 2024. Este aumento en la adopción refleja una serie de factores, desde la paridad técnica hasta consideraciones de confianza, que están impulsando a las empresas avanzadas hacia alternativas abiertas.
Empresas como Salesforce, Oracle, SAP y ServiceNow han integrado agresivamente modelos de lenguaje grandes de código abierto en sus suites de aplicaciones empresariales, lo que ha cambiado fundamentalmente la forma en que las empresas pueden desplegar estos modelos. Esto ha permitido que las empresas elijan modelos que se adapten a sus necesidades específicas, desde el control total sobre los pesos del modelo hasta modelos híbridos con licencias comerciales.
La adopción de modelos de lenguaje grandes de código abierto muestra patrones regionales y específicos de la industria, donde en América del Norte los modelos cerrados siguen liderando en cuanto a uso en producción, mientras que en América Latina se ha observado una mayor adopción de los modelos de Meta. Estos patrones pueden reflejar prioridades diferentes en términos de costes e infraestructura.
En términos de seguridad y control, los modelos de código abierto han emergido como líderes, especialmente para empresas que requieren una supervisión estricta de sus sistemas de IA. Empresas como AWS y Databricks han desarrollado servicios que permiten establecer pautas de seguridad consistentes en diferentes modelos, lo cual es fundamental para empresas que gestionan múltiples aplicaciones de IA.
En resumen, la tendencia hacia los modelos de lenguaje grandes de código abierto está en aumento, especialmente en entornos empresariales sofisticados donde se valora el control y la personalización. A pesar de que los modelos cerrados siguen siendo populares para casos de uso más simples, la sofisticación creciente de las empresas está impulsando la adopción de modelos de código abierto por sus beneficios en términos de flexibilidad, coste y seguridad.
Considero que el artículo expuesto plantea una visión un tanto parcializada sobre la adopción de modelos de inteligencia artificial de código abierto en el sector empresarial. A pesar de reconocer las ventajas que esta modalidad puede ofrecer en términos de transparencia y colaboración, es importante señalar que también conlleva ciertos riesgos en cuanto a la seguridad y la protección de datos sensibles de las empresas. Sería enriquecedor profundizar en este aspecto y analizar de forma más equilibrada los pros y contras de utilizar modelos de IA de código abierto en un entorno empresarial.
Me parece interesante lo que dicen sobre la Inteligencia Artuficial en las empresas. Creo que el código abierto puede ser una buena opción para mejorar los modelos de IA sin gastar tanto dinero. Sería genial que más empresas consideren esta alternativa para avanzar en el campo de la tecnología. ¡Gracias por compartir!