Grandes modelos lingüísticos en la empresa

Los grandes modelos lingüísticos (LLM ) son un tipo de modelo de inteligencia artificial diseñado para tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Se entrenan con grandes cantidades de datos de texto para comprender y generar respuestas o salidas similares a las humanas.

Este artículo explica qué son los modelos de lenguaje grande (LLM), por qué se han convertido en un elemento clave de las operaciones empresariales y cómo las organizaciones los están implementando, incluyendo las ventajas e inconvenientes y los enfoques de implementación más importantes para los responsables de la toma de decisiones.

En resumen: Los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) son sistemas de aprendizaje profundo entrenados con enormes conjuntos de datos de texto para comprender y generar lenguaje natural. En el ámbito empresarial, se utilizan para la recuperación de información, la atención al cliente, la generación de código, la automatización de contenidos y los flujos de trabajo automatizados. El mercado global de LLM para empresas se valoró en 6700 millones de dólares en 2024 y se prevé que alcance los 71 100 millones de dólares en 2034. Las empresas pueden acceder a los LLM a través de API, implementar modelos de código abierto en su propia infraestructura o trabajar con plataformas como TextCortex se encargan de la coordinación de múltiples modelos y del cumplimiento normativo en su nombre.

¿Qué son los grandes modelos lingüísticos?

Los grandes modelos lingüísticos son potentes algoritmos de aprendizaje profundo capaces de comprender y generar lenguaje natural.

¿Cómo funcionan?

Estos modelos usan algoritmos complejos y redes neuronales para entender el contexto, la semántica y la sintaxis del texto introducido y generar respuestas relevantes y coherentes. El mecanismo principal que hay detrás de los grandes modelos de lenguaje es el aprendizaje profundo, sobre todo el uso de transformadores, que han demostrado un éxito notable en NLP .

LLMs populares

El mercado de los modelos de lenguaje grande (LLM) ha cambiado rápidamente desde 2023. Los modelos más utilizados en entornos empresariales son ahora:

• OpenAI GPT-4o y o3: GPT-4o sigue siendo muy utilizado para tareas empresariales generales; o3 es el modelo de OpenAI centrado en el razonamiento para problemas complejos de varios pasos
• Anthropic Claude Sonnet 4 y Opus 4: Claude se consolidó como el modelo empresarial líder en 2025, con una cuota de mercado del 32 % en el sector de los modelos de lenguaje grandes (LLM) para empresas, según^{un estudio} de Menlo Ventures¹
• Google Gemini .0 y 2.5: la expansión de Google al sector empresarial a través de la integración con Google Workspace impulsó un uso por parte de los desarrolladores del 69 % a principios de 2025
• Meta Llama 3.x: la opción de código abierto más destacada, ampliamente adoptada por organizaciones que quieren ejecutar modelos en su propia infraestructura
• Mistral Large 2: una alternativa europea de código abierto, especialmente relevante para las empresas de la UE que se preocupan por la soberanía de los datos

Un cambio notable: el 37 % de las empresas ejecuta ahora cinco o más modelos de lenguaje grande (LLM) simultáneamente en entornos de producción, y elige modelos distintos para tareas diferentes en lugar de limitarse a un único proveedor^.2

Capacidades

Estos modelos realizan diversas tareas: responder preguntas, resumir textos, traducir, analizar opiniones, generar código y crear contenido original. Los modelos más recientes también admiten flujos de trabajo autónomos, lo que les permite planificar y ejecutar tareas de varios pasos de forma autónoma, con acceso a herramientas y memoria entre sesiones.

El papel de los LLM en la empresa

Ahora que ya sabes mejor qué son los LLM, echemos un vistazo al papel que desempeñan en las empresas.

Uso de las API de modelos

Hay diferentes formas de aprovechar un modelo de lenguaje grande (LLM) en la empresa, más allá de la simple interfaz web.

Podrías hacer una API a API de un modelo que se ofrece como servicio: hay varias empresas que ofrecen API públicas a las que los usuarios pueden conectarse fácilmente desde su software. Este proceso ofrece varias ventajas, como una mayor sofisticación y rapidez.

Ejecutar un modelo de código abierto

También podrías descargar y utilizar un modelo de código abierto en un entorno que gestiones personalmente.

Esta podría ser la solución adecuada para ciertas empresas o casos de uso. Estos modelos pueden ejecutarse en servidores propios de la empresa o en un sistema de computación en la nube gestionado por la empresa.

Contrapartidas

Por supuesto, las empresas deben tener en cuenta las contrapartidas que conllevan los LLM y aplicar medidas de precaución para reducir algunos de los peligros potenciales asociados a su uso:

• Complejidad: Configurar y mantener un modelo de lenguaje grande (LLM) es muy complicado. Las organizaciones siempre deberían valorar si cuentan con los conocimientos y la capacidad necesarios por parte de su personal de ciencia de datos e ingeniería para configurar y supervisar un LLM.
• Confidencialidad: Cuando uses modelos de lenguaje grande (LLM), ten en cuenta que pueden procesar y generar texto a partir de entradas que pueden contener información sensible o confidencial. Los datos confidenciales deben mantenerse seguros y no deben quedar expuestos durante las interacciones con los LLM, tanto para los usuarios individuales como cuando se integran en otros procesos.
• Privacidad de los datos: Aunque los modelos de lenguaje grande (LLM) no almacenan ni comparten explícitamente los datos que utilizan para su entrenamiento, sigue existiendo el riesgo de fugas de información involuntarias o de violaciones de la privacidad, sobre todo cuando se trata de información personal o sensible. Si un servicio se vuelve a entrenar periódicamente con las interacciones de los usuarios, es posible que otros usuarios puedan acceder a datos que se enviaron al servicio en algún momento.
• Cumplimiento normativo: Es fundamental respetar las normativas de protección de datos, como el RGPD y la Ley de IA de la UE, al utilizar modelos de lenguaje grande (LLM) en aplicaciones empresariales, ya que no hacerlo puede acarrear multas cuantiosas, consecuencias legales y daños a la reputación.

Asegurarse de que el uso que hace tu organización de los modelos de lenguaje grande (LLM) se ajuste a las normas éticas y no dé lugar a la generación de contenido inexacto o perjudicial es un requisito básico para cualquier implementación empresarial.

TextCortex, IA empresarial para la implementación de modelos de lenguaje grande (LLM)

TextCortex una plataforma de infraestructura de IA para empresas con sede en la UE que permite a las organizaciones acceder a múltiples modelos de lenguaje grande (LLM), como GPT-4o, Claude, Gemini y otros, desde una única plataforma regulada. En lugar de gestionar API , revisiones de seguridad y controles de acceso por separado para cada modelo, las empresas lo gestionan todo a través de TextCortex.

TextCortex con los datos de tu empresa, SharePoint, Google Drive, Confluence y otras fuentes, y permite a los empleados recuperar esa información y actuar en consecuencia mediante el lenguaje natural. Los controles de acceso, los registros de auditoría y la gestión de permisos se gestionan a nivel de la plataforma, no por modelo. Esta es una diferencia fundamental para las empresas que manejan datos confidenciales en varios departamentos.

Resultados de b2venture, una empresa de inversión con más de 800 millones de euros en activos bajo gestión:

• El uso de la IA se ha multiplicado por siete en el equipo de inversiones
• Se ha alcanzado un 70 % de adopción por parte del equipo
• Entre 5 y 10 horas ahorradas por cada oportunidad de inversión evaluada
• Más de 10 agentes de IA especializados distribuidos en distintas funciones de investigación y flujos de trabajo

TextCortex las certificaciones ISO 27001 y SOC 2, cumple plenamente con el RGPD y se ajusta a la Ley de IA de la UE. Presta servicio a clientes de las listas Fortune 500 y DAX 40 en todo el mundo, e incluye un programa de formación en IA de tres meses con cuatro talleres, certificación para el equipo y un gestor de cuentas dedicado para impulsar la adopción desde el principio.

Preguntas frecuentes

¿Qué es un modelo de lenguaje a gran escala (LLM)?

Un modelo de lenguaje a gran escala es un algoritmo de aprendizaje profundo entrenado con enormes cantidades de datos de texto para comprender y generar lenguaje natural. Estos modelos utilizan arquitecturas de transformador para entender el contexto, la semántica y la sintaxis, y pueden realizar tareas que van desde responder preguntas y resumir textos hasta escribir código y ejecutar flujos de trabajo autónomos de varios pasos.

¿Qué modelos de lenguaje grande (LLM) se usan más en entornos empresariales?

En 2025, los principales modelos de lenguaje grande (LLM) para empresas serán el GPT-4o y el o3 de OpenAI, el Claude Sonnet 4 y el Opus 4 de Anthropic, y el Gemini 2.0 y el 2.5 de Google. Según un estudio de Menlo Ventures, Anthropic habrá alcanzado una cuota de mercado del 32 % en el sector de los LLM para empresas a mediados de 2025. Llama 3.x de Meta es la opción de código abierto más utilizada por las organizaciones que quieren tener el control in situ.

¿Cómo implementan las empresas los modelos de lenguaje grande (LLM)?

Hay tres enfoques principales: utilizar API públicas de proveedores de modelos, ejecutar modelos de código abierto en la infraestructura interna o implementarlos a través de una plataforma como TextCortex se encarga de la coordinación de múltiples modelos, la integración de datos empresariales y el cumplimiento normativo en tu nombre. La mayoría de las empresas que se dedican seriamente a la IA combinan al menos dos de estos enfoques.

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

Los principales riesgos son la privacidad de los datos (los modelos de lenguaje grande pueden procesar información confidencial), el cumplimiento normativo (especialmente en el marco del RGPD y la Ley de IA de la UE), la inexactitud de los modelos (alucinaciones o resultados incorrectos) y la complejidad de la configuración y el mantenimiento. La mayoría de estos riesgos se pueden gestionar con la plataforma adecuada, controles de acceso y un marco de gobernanza.

¿Qué tamaño tiene el mercado de los modelos de lenguaje grandes (LLM) para empresas?

El mercado global de modelos de lenguaje grande (LLM) para empresas se valoró en 6.700 millones de dólares en 2024 y se prevé que alcance los 71.100 millones de dólares en 2034, con un crecimiento anual compuesto del 26,1 %. Gartner prevé que más del 80 % de las empresas habrán implementado aplicaciones de IA generativa o API para 2026, frente a menos del 5 % en 2023, lo que supone una de las curvas de adopción tecnológica más rápidas de la historia.

¿Cuál es la diferencia entre usar una API de LLM API ejecutar un modelo de código abierto?

Los modelos API, como GPT-4o o Claude, los gestiona el proveedor y se accede a ellos a través de la nube. Son más rápidos al principio y se actualizan con frecuencia, pero tus datos pasan por la infraestructura del proveedor. Los modelos de código abierto, como Llama 3.x, se ejecutan en tus propios servidores, lo que te da un control total sobre los datos, pero requieren muchos más conocimientos de infraestructura para implementarlos y mantenerlos.

¹ Menlo Ventures. «Actualización del mercado de los LLM a mediados de 2025: panorama y aspectos económicos de los modelos base». Julio de 2025. menlovc.com

² Kong Inc. «¿Cuál es el futuro de la IA generativa en la empresa?». 2025. konghq.com