Cómo los grandes modelos lingüísticos abordan la TI empresarial

En resumen: Los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) son sistemas de IA entrenados con enormes cantidades de datos de texto que pueden entender y generar lenguaje natural a un nivel realmente útil para el trabajo empresarial. Las empresas los utilizan para el servicio de atención al cliente, el análisis de opiniones, la traducción y la generación de contenido. Los riesgos (sesgos, alucinaciones, privacidad de los datos) son reales, pero se pueden gestionar con la plataforma y el enfoque de gobernanza adecuados. TextCortex los equipos empresariales una IA segura y multimodelo basada en los datos de su propia empresa.

Los modelos de lenguaje a gran escala han cobrado cada vez más importancia en el ámbito de las tecnologías de la información empresariales. Su capacidad para generar textos coherentes y adecuados al contexto a gran escala ha dado lugar a nuevos casos de uso en áreas como la atención al cliente, la gestión del conocimiento, las comunicaciones internas y el desarrollo de software.

En este artículo se explica qué son los modelos de lenguaje a gran escala, cómo funcionan, cómo los están implementando los equipos de TI de las empresas y cuáles son las mejores prácticas en la vida real.

LLM (Grandes Modelos Lingüísticos)

Los grandes modelos lingüísticos son sistemas de inteligencia artificial que utilizan algoritmos de aprendizaje profundo para procesar y comprender el lenguaje natural.

Se entrenan con enormes cantidades de datos de texto, como libros, artículos, repositorios de código y sitios web, para aprender los patrones y las relaciones del lenguaje.

¿Cómo funcionan?

Los modelos de lenguaje a gran escala utilizan algoritmos de aprendizaje profundo, concretamente redes neuronales basadas en transformadores. Durante el entrenamiento, el modelo aprende a predecir la siguiente palabra o secuencia de palabras del texto, ajustando sus parámetros para mejorar esas predicciones a partir de los datos de entrenamiento.

Una vez entrenado, el modelo genera texto nuevo en respuesta a las indicaciones. Toma la indicación como entrada y utiliza los patrones lingüísticos que ha aprendido para generar una respuesta adecuada al contexto.

Ventajas para empresas

Así es como los modelos de lenguaje a gran escala aportan valor a los equipos de TI de las empresas.

Atención al cliente. Los modelos de lenguaje grande (LLM) alimentan los chatbots y los asistentes virtuales que gestionan las consultas de los clientes en lenguaje natural, ofreciendo una asistencia rápida sin necesidad de que intervenga una persona en cada interacción.

Análisis de opiniones. Los modelos analizan a gran escala los comentarios y las reseñas de los clientes, identificando automáticamente patrones de opinión y aspectos que se pueden mejorar a partir de miles de puntos de datos.

Traducción. Los modelos de lenguaje a gran escala ofrecen traducciones de alta calidad en tiempo real en más de 25 idiomas, lo que facilita el trabajo de equipos multinacionales y las comunicaciones con los clientes sin la carga que supone la traducción manual.

Creación de contenido. Los modelos de lenguaje grande (LLM) generan descripciones de productos, documentación, blog y comunicaciones internas de forma rápida y coherente, lo que permite a los equipos de contenido dedicarse a tareas de mayor valor.

Riesgos que hay que gestionar

Los modelos de lenguaje a gran escala conllevan riesgos que requieren una gestión cuidadosa. Pueden aprender y perpetuar sesgos a partir de los datos de entrenamiento, lo que da lugar a resultados injustos o inexactos. También pueden generar información falsa pero que suena plausible (lo que se conoce comúnmente como «alucinaciones»), lo cual es especialmente peligroso en contextos en los que el cumplimiento normativo es fundamental o en los relacionados con la salud. Y como requieren grandes cantidades de datos, hay que tener muy en cuenta cuestiones reales de privacidad y seguridad de los datos en lo que respecta a lo que entra y sale de estos sistemas.

Grandes modelos lingüísticos y TI empresarial

Con el auge de la IA y el aprendizaje automático, los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) se están convirtiendo en un elemento habitual de la infraestructura informática de las empresas. Veamos más de cerca cómo los procesos empresariales están incorporando capacidades de IA.

Ejemplos actuales y casos de uso

Microsoft 365 Copilot combina el potencial de los modelos de lenguaje a gran escala con los datos de tu organización almacenados en Microsoft Graph y las aplicaciones de Microsoft 365, convirtiendo tu contenido, tus correos electrónicos y tus reuniones en resultados prácticos generados por IA.

Adobe Firefly utiliza IA generativa para crear imágenes, está entrenado con contenido con licencia y ahora está integrado en todos los productos de Creative Cloud para equipos creativos.

Entre los modelos de lenguaje grande (LLM) más utilizados actualmente en entornos empresariales se encuentran GPT-4o (OpenAI), Claude 3.5 y 3.7 Sonnet (Anthropic), Gemini 1.5 Pro y 2.0 (Google), Llama 3 (Meta) y Mistral Large. La elección del modelo adecuado depende de la tarea, los requisitos de latencia y las necesidades de soberanía de datos.

Uso comercial

Las empresas que integran los modelos de lenguaje grande (LLM) automatizan eficazmente los procesos, mejoran la calidad de las decisiones y extraen información valiosa de grandes conjuntos de datos. El resultado es un aumento de la productividad y una ventaja competitiva para los equipos dispuestos a invertir en una implementación y una gestión adecuadas.

Según la encuesta sobre IA de McKinsey de 2024, el 78 % de las empresas ya usa la IA en al menos una función empresarial, frente al 55 % del año anterior. Los modelos de lenguaje grande (LLM) son el núcleo de la mayoría de esas implementaciones.

Buenas prácticas para implementar modelos de lenguaje grande (LLM)

Estos son los cuatro pasos que las empresas pueden seguir para poner en marcha su implementación de LLM de forma eficaz.

Elige el modelo adecuado. Selecciona un modelo de lenguaje grande (LLM) en función de los requisitos específicos de la tarea, teniendo en cuenta la complejidad, la latencia, la compatibilidad con los idiomas y las restricciones de residencia de datos. Las plataformas multimodelo como TextCortex esta carga al dirigir las tareas automáticamente al mejor modelo.

Prepara y perfecciona tus datos. Recopila los datos que servirán de base para tu modelo. Antes de utilizarlos, comprueba que sean precisos, que sean relevantes para tu ámbito y que cumplan con los requisitos de privacidad de datos.

Planifica la integración con los sistemas que ya tienes. Conecta el LLM a tu infraestructura tecnológica actual con el mínimo impacto. Las mejores plataformas empresariales se integran con más de 30 000 herramientas a través de API extension de navegador, sin necesidad de un proyecto de integración aparte.

Gobierna de forma responsable. Aborda de forma proactiva las cuestiones éticas y de privacidad. Asegúrate de cumplir con las leyes de protección de datos y las normativas pertinentes en materia de IA, incluida la Ley de IA de la UE para las organizaciones europeas.

TextCortex: plataforma empresarial de IA multimodelo

TextCortex es una infraestructura de IA empresarial con sede en la UE diseñada para equipos que necesitan acceso multimodelo, integración segura de conocimientos y pleno cumplimiento normativo sin la complejidad de tener que gestionarlo ellos mismos. La usan empresas de la lista Fortune 500 y del DAX 40, y cuenta con certificación ISO 27001, certificación SOC 2, cumple con el RGPD y con la Ley de IA de la UE.

Acceso multimodelo

TextCortex los equipos acceder a GPT-4o, Claude, Gemini y otros modelos desde una única plataforma. Las tareas se asignan al modelo más adecuado para cada caso, sin necesidad de gestionar suscripciones independientes ni relaciones con distintos proveedores.

Integración segura del conocimiento

Conecta Notion, Google Drive, SharePoint, OneDrive y repositorios personalizados con un solo clic. Los empleados pueden buscar en todo el conocimiento de la empresa utilizando lenguaje natural. Los resultados se basan en tus datos, lo que reduce significativamente el riesgo de información errónea.

Flujos y agentes de IA

TextCortex permite a los equipos automatizar flujos de trabajo de varios pasos entre distintos sistemas. Los procesos repetitivos se convierten en agentes que se ejecutan sin intervención humana, lo que ahorra tiempo a gran escala.

Personalizado Templates

Crea plantillas reutilizables con campos dinámicos para tareas específicas del equipo. Compártelas con toda la organización a través del Marketplace para estandarizar el uso de la IA en tu equipo.

Resultados de la empresa

Del caso práctico de b2venture: la empresa de inversión creó más de 10 agentes especializados basados en LLM en TextCortex usando Gemini para los memorandos de inversión, y Claude y GPT-4o para el contenido—, logrando multiplicar por siete el uso de la IA y una adopción del 70 % por parte del equipo. Ahora, los asociados de inversión ahorran entre 5 y 10 horas por oportunidad en la redacción de memorandos.

Preguntas frecuentes

¿Qué es un modelo de lenguaje a gran escala?

Un modelo de lenguaje a gran escala (LLM) es un sistema de IA entrenado con enormes cantidades de datos de texto mediante algoritmos de aprendizaje profundo. Aprende patrones y relaciones en el lenguaje, lo que le permite generar, resumir, traducir y analizar texto en respuesta a indicaciones.

¿Cómo están utilizando las empresas los modelos de lenguaje a gran escala?

Los casos de uso más comunes en las empresas son la automatización del servicio de atención al cliente, el análisis de opiniones a gran escala, la traducción multilingüe, la generación de contenidos y documentación, y la gestión del conocimiento. Según McKinsey, el 78 % de las organizaciones utiliza actualmente la IA en al menos una función empresarial.

¿Cuáles son los principales riesgos de usar los modelos de lenguaje grande (LLM) en las empresas?

Sesgos en los resultados, alucinaciones (generación de información falsa pero que parece verosímil), riesgos para la privacidad de los datos de entrenamiento y vulnerabilidades de seguridad si la plataforma no está bien gestionada. Usar una plataforma certificada (ISO 27001, SOC 2, RGPD) y basar los resultados en datos verificados de la empresa reduce considerablemente estos riesgos.

¿Cómo elijo el LLM adecuado para mi empresa?

Ten en cuenta los requisitos de las tareas, la precisión del modelo para tu ámbito, la latencia de respuesta, la compatibilidad con los idiomas y los requisitos de residencia de datos. Las plataformas multimodelo como TextCortex la necesidad de limitarte a un único modelo, ya que dirigen las tareas de forma dinámica a la mejor opción disponible.

¿Cuál es la diferencia entre usar un modelo de lenguaje grande (LLM) a través de API usar una plataforma de IA empresarial?

API ofrece las capacidades básicas del modelo, pero tu equipo tiene que encargarse de desarrollar la integración, gestionar la seguridad, ocuparse del cumplimiento normativo y mantener la infraestructura. Una plataforma empresarial como TextCortex todo eso, además de la integración de conocimientos, los flujos de trabajo de los agentes y la incorporación estructurada de los equipos.

TextCortex cumple con TextCortex ?

Sí. TextCortex la certificación ISO 27001 y SOC 2, cumple con el RGPD y con la Ley de IA de la UE. Tiene su sede en la UE, lo que significa que cumple de forma predeterminada con los requisitos de residencia de datos para las empresas europeas.