En este inicio de año, los modelos de IA de código abierto han generado un gran revuelo en la industria de tecnología, y viene siendo un tema de interés no solo en Perú sino en el mundo entero, ¿Y a qué se debe? Cada vez más empresas están adoptando modelos de IA pequeños y abiertos que consumen menos recursos para mejorar sus operaciones.
Es decir, antes las empresas incorporaban modelos grandes o LLM que tenían amplios conocimientos de diversos temas como automóviles, medicina, matemática y más, pero hoy, modelos más pequeños de IA con temas específicos que son relevantes para la empresa tienen el mismo rendimiento que modelos grandes, son más económicos y más eficientes.
Si bien los modelos de IA no son nuevos en el mercado, este año han ganado más popularidad, así como también sus desafíos relacionados con la transparencia y las consideraciones éticas, debido a que muchos no son de código abierto y la fuente de sus datos genera desconfianza. Hoy los modelos de código abierto están demostrando su valor, incluso en el ROI de la IA, según un estudio de IBM de más de 2400 tomadores de decisiones de TI, el 51 % de las empresas que utilizan herramientas de código abierto vieron un retorno de la inversión positivo, en comparación con solo el 41 % de las que no lo hicieron.
Para impulsar la innovación y navegar por los desafíos y oportunidades en 2025, IBM recomienda:
- Adoptar modelos de IA de código abierto que le permita garantizar la privacidad y la seguridad de los datos al mismo tiempo que se benefician de la transparencia y rentabilidad, hoy en el mercado existen modelos como Granite de IBM, Deepseek, Llama de Meta, etc. Y estos modelos abiertos permiten dejar una base para las futuras creaciones de los developers.
- Invertir en modelos más pequeños, más económicos y energéticamente eficientes sin comprometer el rendimiento. Esto conducirá a una menor dependencia de sistemas externos y a soluciones de IA que puedan ofrecer los resultados que la empresa busca.
- Agruparse y colaborar con empresas para ofrecer una IA que sea confiable para todos. Las organizaciones están trabajando en colaboración para desarrollar y compartir recursos para detectar y abordar los sesgos junto con las preocupaciones éticas de la IA.
- Promover la transparencia en las industrias de alto valor y abogar por la apertura de las prácticas éticas en sectores sensibles como la atención médica y los servicios financieros, haciendo de la transparencia una piedra angular de la gestión sólida de riesgos.
Siguiendo estos consejos, podemos crear un panorama de IA más transparente, ético y eficiente que permita a las empresas aprovechar los beneficios del código abierto y los modelos más pequeños que se adapten al caso de uso de las empresas para impulsar la innovación.
