Las empresas equilibran su apuesta por la IA abierta y propietaria.

La Estrategia de IA en las Empresas: ¿Modelos Abiertos o Cerrados?

En la era digital actual, las empresas se enfrentan a una decisión crucial al implementar estrategias de inteligencia artificial (IA): optar por modelos abiertos o cerrados. Esta elección no solo tiene implicaciones financieras, sino también en términos de personalización y control. En este artículo, exploraremos las ventajas y desventajas de cada enfoque y cómo las empresas pueden tomar decisiones informadas para maximizar el valor de sus inversiones en IA.

Entendiendo la Diferencia entre Licencias Abiertas y Cerradas

Las tecnologías de IA pueden clasificarse en dos categorías principales: modelos abiertos y cerrados. Los modelos cerrados, como los ofrecidos por OpenAI y Anthropic, no proporcionan acceso al código del modelo, datos de entrenamiento ni pesos del modelo. Esto significa que las empresas que los utilizan deben pagar por su uso y tienen un control limitado sobre la personalización y ajustes finos.

Por otro lado, los modelos abiertos, como Meta’s Llama, IBM Granite y Alibaba’s Qwen, ofrecen acceso libre al código y permiten a las empresas utilizarlos y personalizarlos sin restricciones significativas. Esto brinda a las empresas un mayor control y flexibilidad, pero también requiere una mayor inversión en ingeniería y recursos para su implementación efectiva.

La Importancia de Evaluar el Costo Total de Propiedad

Al considerar la adopción de modelos de IA, las empresas deben evaluar cuidadosamente el costo total de propiedad (TCO). El TCO incluye no solo los costos directos de licensing o uso del modelo, sino también los costos indirectos asociados con la implementación, el mantenimiento y la seguridad.

Por ejemplo, aunque los modelos abiertos pueden ser gratuitos en términos de licensing, pueden requerir inversiones significativas en ingeniería para su personalización y ajuste. Por otro lado, los modelos cerrados pueden ofrecer una solución llave en mano con costos predecibles, pero limitan la capacidad de las empresas para personalizarlos según sus necesidades específicas.

Estrategias para la Implementación Efectiva de Modelos de IA

Las empresas deben adoptar un enfoque estratégico al seleccionar entre modelos abiertos y cerrados. Esto implica evaluar las necesidades específicas de cada caso de uso, considerando factores como la precisión requerida, la latencia, el costo, la seguridad y los requisitos de cumplimiento normativo.

Además, las empresas deben evaluar sus capacidades internas de ingeniería y recursos para determinar la viabilidad de implementar y mantener modelos de IA. La experimentación con plataformas de orquestación de modelos que puedan enrutar tareas a los modelos más adecuados, ya sean abiertos o cerrados, también es crucial para prepararse para el futuro de la IA.

Conclusión

La elección entre modelos abiertos y cerrados de IA no es una decisión binaria, sino una parte integral de una estrategia de IA más amplia. Las empresas deben considerar cuidadosamente sus necesidades, recursos y objetivos al tomar esta decisión. Al adoptar un enfoque estratégico y flexible, las empresas pueden maximizar el valor de sus inversiones en IA y prepararse para el futuro de la inteligencia artificial.