Qué son los LLM y cuál es su impacto en los negocios

Los modelos de lenguaje de gran tamaño o LLM (Large Language Models) han saltado a la palestra como la próxima gran revolución tecnológica. A pesar de que muchos aún no saben qué son exactamente, estos modelos ya están transformando diversas industrias, desde el marketing y la educación, hasta el sector financiero y la atención al cliente.

Con un 67% de las empresas utilizando de alguna manera productos de IA generativa, se espera que los LLM pasen de ser una innovación tecnológica a convertirse en la columna vertebral de muchas operaciones corporativas.

La revolución del lenguaje

En pocas palabras, los LLM son sistemas de inteligencia artificial capaces de procesar y generar texto humano de una manera asombrosa y natural. ¿Cómo logran esto? Gracias a su capacidad para analizar enormes volúmenes de datos (miles de millones de palabras), estos modelos “aprenden” patrones complejos del lenguaje. Un LLM debe imaginarse como un gran cerebro artificial que ha leído más libros, artículos y sitios web de los que una persona podría consumir en toda su vida.

Los modelos de LLM más conocidos son es el GPT-3 de OpenA (ChatGPT), con 175 mil millones de parámetros, pero la carrera no se detiene ahí. Para 2024 se esperan nuevas versiones con hasta 10 billones de parámetros, lo que permitirá una comprensión aún más precisa del lenguaje. 

Así impactan en la vida cotidiana

Aunque estas cifras pueden parecer abstractas, los efectos ya son tangibles. Por ejemplo, las empresas de ecommerce están utilizando LLM para generar descripciones de productos más detalladas, logrando que el 76% de los clientes consulte estas descripciones antes de decidirse a comprar. A nivel educativo, estas tecnologías están ayudando a personalizar el aprendizaje de los estudiantes y ya se ha demostrado que mejoran sus calificaciones en un 62% gracias a la creación de tests y recomendaciones personalizadas.

En el ámbito financiero, grandes bancos utilizan estos modelos para ofrecer recomendaciones automatizadas de inversión y para detectar posibles fraudes en tiempo real, algo que el 60% de sus clientes ya aprovecha para tomar decisiones más informadas.

Retos y oportunidades

Sin embargo, la adopción masiva no está exenta de desafíos. Según informa Kraz, consultora de datos avanzada, aunque el potencial de los LLM es indiscutible, muchas empresas aún tienen por delante el gran reto en implementarlos de manera efectiva, principalmente por preocupaciones de seguridad, estructuración de gran volumen de datos y modelado.

¿La sociedad y las empresas están listas para el cambio?

Lo que parece claro es que la sociedad está por entrar en una era donde la interacción con las máquinas será más humana que nunca. Según la agencia Kraz, para que estos modelos logren su pleno potencial, las empresas deben enfocarse en mejorar la calidad de los datos con los que se entrenan y abordar los desafíos legales y éticos que surgen en torno a su uso.

Por ello, ha decidido lanzar una formación gratuita para compartir su experiencia con el uso de LLMs como parte fundamental de los proyectos de data que realizan en su día a día con cliente. Quienes quieran inscribirse en este webinair, pueden hacerlo de manera gratuita a través de este enlace.

En resumen, se está viendo una revolución silenciosa que afecta tanto a consumidores como a empresas, y los LLM prometen convertirse en herramientas esenciales para el día a día. Desde generar contenido y ayudar en la educación hasta optimizar las finanzas personales y la atención médica, los LLM están aquí para quedarse y redefinir lo que se puede esperar de la inteligencia artificial.

El futuro de los LLM es prometedor, pero como toda herramienta poderosa, su uso dependerá de cómo las empresas y la sociedad decidan aprovechar —o contener— esta nueva inteligencia artificial. La pregunta clave aquí es si las personas ¿están listas para integrar estos cerebros digitales en su vida cotidiana?, la respuesta indudablemente marcará el rumbo de los negocios y la tecnología de la próxima década.