Creciente popularidad de los LLM de código abierto
Cada vez más empresas optan por soluciones de código abierto al utilizar Large Language Models (LLM). Según un estudio reciente de Databricks, el 76 por ciento de las empresas que usan LLM ya emplean modelos de código abierto, a menudo junto con soluciones propietarias como GPT de OpenAI.
Fuente: https://www.databricks.com/resources/ebook/state-of-data-ai
Ventajas de los LLM de código abierto frente a las soluciones propietarias
Los LLM de código abierto ofrecen ventajas significativas a las empresas en comparación con sistemas cerrados como OpenAI. La mayor ventaja es la flexibilidad: las empresas pueden adaptar los modelos a sus requisitos e industrias específicas, algo especialmente importante para compañías en mercados nicho o con datos sensibles.
Soberanía de datos y seguridad como beneficios clave
Otra ventaja fundamental de los LLM de código abierto es la mayor soberanía de los datos. A diferencia de servicios basados en la nube como OpenAI, donde los datos salen de la empresa, los modelos de código abierto pueden operar en la propia infraestructura de la compañía. Esto garantiza el cumplimiento de las políticas de protección de datos y posibilita el procesamiento seguro de información altamente sensible.
Ventajas de costos y ahorro a largo plazo
El uso de LLM de código abierto ofrece notables ventajas económicas, sobre todo para empresas con uso intensivo y grandes necesidades de personalización. Aunque las APIs de proveedores como OpenAI pueden ser inicialmente rentables y fáciles de implementar, las tarifas aumentan rápidamente con un uso amplio y continuo. Los modelos de código abierto requieren una mayor inversión inicial en hardware, infraestructura y conocimientos, pero brindan flexibilidad y control total a largo plazo, sin depender de licencias o tarifas de uso de proveedores de API.
Además, esta independencia permite optimizaciones específicas que satisfagan los requerimientos particulares de cada empresa, así como una gestión más segura de datos sensibles. Especialmente para aplicaciones con alto consumo de datos o críticas en materia de seguridad, el uso de LLM de código abierto suele ser una opción rentable y sostenible, puesto que crea estructuras de costos predecibles y asegura el control total del sistema.
Independencia de proveedores externos
Otra ventaja de los LLM de código abierto es la independencia de los grandes proveedores. Las empresas ya no están sometidas a cambios de precios o posibles restricciones de servicio por parte de proveedores externos de IA. Esta independencia genera seguridad de planificación y reduce riesgos potenciales para aplicaciones críticas para el negocio. Dado que se publican continuamente nuevos LLM de código abierto, resulta lógico construir infraestructuras de forma que los modelos sean configurables y actualizables para aprovechar al máximo los avances.
LLM de código abierto en industrias reguladas
Industrias muy reguladas, como el sector financiero, también son pioneras en la adopción de LLM de código abierto, lo que demuestra la confianza en su seguridad y capacidad de cumplimiento normativo. Un ejemplo es el uso de LLM de código abierto para analizar datos de mercado financiero y detectar posibles fraudes o actividades de blanqueo de capital. Aquí, los modelos pueden entrenarse específicamente con datos internos y requisitos propios del sector sin necesidad de compartir información sensible con proveedores externos de API.
Gracias a este control, las empresas del sector financiero pueden asegurarse de que sus sistemas funcionen conforme al RGPD y a las normas de BaFin, a la vez que cuentan con la flexibilidad para adaptarse a nuevos requerimientos legales. De este modo, la tecnología se convierte en un apoyo valioso para garantizar tanto la eficiencia operativa como la seguridad regulatoria.
Desafíos en la implementación de LLM de código abierto
Sin embargo, cambiar a modelos LLM de código abierto no está exento de desafíos. Las empresas deben invertir en conocimientos especializados e infraestructuras adecuadas. Afortunadamente, existen cada vez más soluciones que facilitan esta transición. Por ejemplo, modelos como Llama-3 ya pueden emplearse también a través de servicios en la nube como Azure AI o AWS, lo que permite una migración gradual.
Conclusión: el código abierto como futuro de la IA corporativa
Los expertos coinciden en que el futuro de la IA en las empresas estará marcado en gran medida por las tecnologías de código abierto. Este desarrollo promete no solo más innovación y competitividad, sino también un panorama de IA más transparente y democrático, en el que las compañías conserven el control total sobre sus datos y aplicaciones.
