Las empresas están comenzando a emplear la Inteligencia Artificial para sustituir cargas de trabajo manuales en distintos departamentos. La IA se aplica en finanzas, operaciones, atención al cliente, cumplimiento normativo y gestión documental. El principal motivo de este cambio es reducir el trabajo manual, aumentar la velocidad y disminuir los errores en los procesos.
Sin embargo, a la hora de adoptar tecnologías de IA, las empresas suelen confundirse entre dos tipos de modelos: SLM y LLM. Esta comparación, comúnmente llamada SLM frente a LLM (SLM vs LLM), tiene una influencia decisiva en el éxito de los proyectos de Automatización con IA (Automation AI).
Este artículo presenta en primer lugar los conceptos de SLM y LLM de forma clara y sistemática para ayudar a las empresas a elegir el modelo adecuado para sus estrategias de automatización.
¿Qué significa un modelo de lenguaje de IA?
Un modelo de lenguaje de IA es un sistema entrenado con datos para comprender y procesar palabras. Puede analizar la entrada, reconocer patrones y generar resultados basados en su entrenamiento.
Los modelos de IA se utilizan en entornos empresariales para:
- Gestión documental
- Extracción de datos
- Atención al cliente
- Automatización de flujos de trabajo
- Soporte a sistemas internos
Según su tamaño y propósito, los modelos de lenguaje se clasifican principalmente en Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) y Modelos de Lenguaje Pequeños (SLM).
Comprendiendo los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM)
Un Modelo de Lenguaje Grande (LLM) se entrena con enormes volúmenes de texto procedentes de múltiples fuentes. Esto le permite tener un dominio amplio del lenguaje humano en diferentes contextos.
Los LLM están diseñados para ser flexibles. Pueden realizar múltiples tareas sin requerir entrenamiento específico previo para cada una. Por esta razón, suelen ser la opción preferida cuando se necesita interacción similar a la humana.
Casos de uso empresariales de los LLM
Los LLM se utilizan comúnmente en:
- Chatbots de atención al cliente
- Creación de contenido
- Sistemas de gestión del conocimiento
- Redacción de correos electrónicos y automatización de respuestas
Su capacidad de comprensión del lenguaje natural los hace ideales para entradas no estructuradas y para interacciones de tipo humano.
Limitaciones de los LLM en la automatización
Aunque los LLM se usan en la automatización empresarial, presentan ciertas desventajas. Requieren grandes recursos computacionales, lo que los hace costosos en términos de infraestructura. La mayoría depende de plataformas en la nube, lo que plantea riesgos de seguridad de datos y cumplimiento normativo. Además, para tareas de automatización repetitivas y basadas en reglas, los LLM pueden ser menos eficientes y más lentos. Por ello, no siempre son la mejor opción para flujos de automatización centrales.
Comprendiendo los Modelos de Lenguaje Pequeños (SLM)
Los Modelos de Lenguaje Pequeños (SLM) se entrenan con conjuntos de datos más limitados y específicos. No están diseñados para multitarea, sino para realizar funciones concretas de forma precisa.
Los SLM se centran en la velocidad, la precisión y el control. Además, son más fáciles de implementar y mantener dentro de los sistemas empresariales.
Casos de uso empresariales de los SLM
Los SLM se utilizan en industrias con alta carga de automatización, como:
- Procesamiento de facturas
- Clasificación de documentos
- Validación de datos
- Procesamiento de formularios
- Verificaciones de cumplimiento
Estas actividades siguen reglas definidas y formatos estructurados, lo que hace que los SLM sean más eficientes. La Automatización con IA (Automation AI) es el foco principal de muchas empresas, y los SLM encajan perfectamente en estas operaciones.
SLM vs LLM: Diferencias clave
Las diferencias entre SLM y LLM (SLM vs LLM) se aprecian claramente desde una perspectiva empresarial:
- Los LLM son modelos de amplio alcance y muy flexibles.
- Los SLM son modelos específicos y, por lo tanto, más eficientes.
- Los LLM requieren gran potencia de cálculo e infraestructura en la nube.
- Los SLM funcionan con menos recursos y pueden operar fuera de la nube.
- Los LLM son ideales para investigación y conversación general.
- Los SLM son más adecuados para flujos de trabajo estructurados y repetitivos.
Consideraciones de coste para las empresas
El coste es uno de los principales factores que influyen en la adopción de la IA. Los LLM implican mayores gastos de infraestructura, nube y mantenimiento, y los costos operativos aumentan con el uso. Los SLM, en cambio, son más económicos de implementar y operar. Utilizan menos recursos y ofrecen un rendimiento predecible, lo que facilita la planificación presupuestaria. Para estrategias de automatización a largo plazo, los SLM resultan más convenientes en términos de control de costos.
Rendimiento y escalabilidad
La automatización empresarial requiere un rendimiento constante y rápido. Los LLM procesan modelos grandes en cada solicitud, lo que puede ralentizar los tiempos de respuesta en escenarios de alto volumen, haciéndolos menos adecuados para sistemas transaccionales.
Los SLM ofrecen respuestas más rápidas al centrarse en tareas específicas y escalan mejor en cargas intensivas como el procesamiento de documentos y la extracción de datos.
Seguridad de los datos y cumplimiento normativo
La seguridad de los datos es un riesgo clave en la automatización empresarial. Los LLM suelen requerir acceso constante a la nube externa, lo que aumenta el riesgo de exposición de datos sensibles y complica el cumplimiento normativo, especialmente en sectores regulados.
Los SLM permiten que los datos permanezcan dentro de la red empresarial, ofreciendo mayor control y facilitando el cumplimiento de normativas internas y externas.
Personalización y entrenamiento del modelo
Los procesos empresariales varían ampliamente según el sector. Los LLM son difíciles de personalizar debido a su tamaño y a las grandes necesidades de entrenamiento, lo que requiere especialistas y grandes volúmenes de datos.
Por el contrario, los SLM pueden reentrenarse fácilmente con datos específicos de la organización y adaptarse rápidamente a reglas de negocio y necesidades operativas. Esta característica los convierte en una opción más viable para la automatización empresarial.
El papel de los SLM y LLM en la Automatización con IA
El objetivo de la Automatización con IA es optimizar los flujos de trabajo mediante precisión y productividad.
- Los LLM se utilizan principalmente para automatización enfocada en la comunicación, como chats y extracción de conocimiento.
- Los SLM se centran en la automatización de procesos, como el manejo, procesamiento y validación de documentos.
Dado que la mayoría de los casos de uso empresariales son estructurados, los SLM suelen ser más adecuados.
Uso combinado de SLM y LLM
Muchas empresas optan por un enfoque híbrido. Los LLM se encargan de la interacción con el usuario y la comprensión del lenguaje, mientras que los SLM gestionan el procesamiento y la ejecución en el backend. Esta combinación ofrece flexibilidad sin sacrificar eficiencia.
¿Qué modelo deben elegir las empresas?
La elección entre SLM y LLM depende de las necesidades del negocio.
- Los LLM son ideales para tareas conversacionales y basadas en conocimiento.
- Los SLM son la mejor opción cuando se priorizan el rendimiento, la eficiencia de costos y la automatización operativa.
En la mayoría de los casos de automatización empresarial, los SLM generan mayor valor.
