7 Conceptos sobre la IA para quien toma las decisiones
Entiende la IA como CEO, no como programador: Conceptos actuales y vigentes sobre la IA que importan para ti y tu negocio
Todos hemos estado en ese momento que pensamos: "¿Otra jerga técnica de la IA que no entiendo?" No te preocupes, estás en el lugar correcto. Como líder de una empresa, enfrentas decisiones importantes todos los días, y ahora más que nunca, la inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo en una parte esencial de esas decisiones. Lo que a veces parece una caja negra de términos complicados, en realidad puede convertirse en una herramienta poderosa para hacer crecer tu negocio, mejorar la eficiencia y, sí, incluso para que puedas entender mejor a tu equipo y retarlos a ir más allá.
Esta guía no está hecha para técnicos, está diseñada para ti: un líder que necesita comprender cómo la IA puede generar resultados, sin tener que volverte un experto en programación. A lo largo de este artículo, vamos a desglosar siete conceptos clave de IA de manera sencilla y directa, para que puedas entenderlos y, más importante, aplicarlos. Saber de IA no solo te ayudará a tomar decisiones más inteligentes y estratégicas, sino que también evitará que alguien "te meta el dedo en la boca" cuando se trate de inversiones tecnológicas.
Así que vamos a ello. Al final de esta lectura, no solo tendrás un mejor entendimiento de la IA y de esos conceptos con mayor fuerza en actualidad, sino que tendrás una visión clara de cómo puede ayudarte en tu empresa, y a que nadie te tome por sorpresa cuando surja uno de estos conceptos en una de tus conversaciones.
1. Razonamiento y Planificación
Hoy en día, los modelos de IA pueden resolver problemas y realizar tareas utilizando patrones que han aprendido de datos históricos. Piensa en esto como una forma avanzada de razonamiento, similar a cómo lo haría una persona. Pero los modelos de IA más avanzados (cómo GPT-o1) van un paso más allá: no solo resuelven problemas, sino que también puede crear planes detallados y secuencias de acciones para alcanzar un objetivo.
Imagina que estás organizando una conferencia. Tienes una serie de actividades, desde presentaciones hasta mesas de negocio, y necesitas coordinar el tiempo de cada evento para que todo encaje a la perfección, incluso gestionando cambios imprevistos como demoras de los ponentes. Una IA con esta capacidad puede hacer este trabajo por ti, asegurándose de que todo fluya sin problemas, ajustando los horarios si surgen contratiempos, como una presentación que se extiende más de lo esperado, o una cancelación de último minuto. Es como tener un asistente hiperorganizado que no solo sigue las instrucciones al pie de la letra y realiza múltiples planes, sino que también prevé problemas antes de que ocurran y realiza ajustes sin que tengas que intervenir.
¿Por qué importa? Este tipo de capacidad de razonamiento y planificación de la IA puede ser un verdadero salvavidas. Automatiza la logística y la toma de decisiones en tareas complejas, permitiéndote delegar operaciones diarias mientras tú y tu equipo se enfocan en decisiones estratégicas. Esto no solo ahorra tiempo, sino que también mejora la eficiencia operativa y reduce errores costosos, lo que se traduce en menos preocupaciones y más resultados positivos para tu negocio.
2. Fine Tuning
El "Fine Tuning" es como entrenarte para ser un deportista de altísimo rendimiento. Después de un entrenamiento general, perfeccionas su habilidad para desempeñarse en tareas mucho más específicas. En IA, fine-tuning significa tomar un modelo preexistente, como un modelo de lenguaje o predicción, y ajustarlo con datos específicos de tu empresa, para que sea muy preciso en ello. Por ejemplo, puedes tomar un modelo general de lenguaje y afinarlo con los datos de tus clientes para que tu sistema de atención al cliente automatizado proporcione respuestas en el estilo y con la personalización que cada uno de ellos amerita.
¿Por qué importa? Fine tuning permite que las soluciones de IA se ajusten específicamente a las necesidades de tu empresa. En lugar de depender de modelos genéricos, puedes optimizar tu IA para tu industria y tu mercado, lo que resulta en interacciones más precisas con los clientes, mejores recomendaciones y, en última instancia, una experiencia más personalizada que refuerza la lealtad del cliente y mejora los resultados de negocio.
Aunque su costo puede ser elevado y su eficiencia ante los modelos más grande está en duda, sigue siendo una técnica usada en casos específicos.
3. SLM (Modelos de Lenguaje Pequeño)
Imagina que los LLM (Modelos de Lenguaje Grande) son como un experto muy completo, capaz de manejar desde las consultas más simples hasta las más complejas, pero que requieren mucho espacio y energía para funcionar. Es lo que usualmente encuentras en aplicaciones populares de IA como ChatGPT. Sin embargo, este poder tiene un costo: los LLM necesitan una gran infraestructura de servidores y un alto consumo de energía y agua, lo que los hace costosos de mantener, especialmente en contextos empresariales donde la mayoría de las consultas suelen ser sencillas.
Por otro lado, los SLM (Modelos de Lenguaje Pequeño) son como tener ese mismo experto, pero en una versión más compacta, enfocada en tareas más simples y específicas. Al ser más ligeros, requieren menos energía y recursos para funcionar. Imagina que en lugar de usar un enorme centro de datos para responder una simple consulta de clientes, puedes usar un SLM mucho más económico o incluso ejecutarlo desde una laptop o un dispositivo móvil para tareas rutinarias, sin necesidad de conexión a internet ni una infraestructura costosa.
¿Por qué importa? Los SLM son una solución mucho más eficiente en costos. Dado que no necesitan el mismo poder computacional que los LLM, son ideales para empresas que buscan implementar IA de manera sostenible y económica, especialmente frente al creciente costo de la energía. Al reducir el consumo de recursos, no solo ahorras dinero, sino que también puedes llevar IA a lugares o dispositivos donde antes no era viable, lo cual puede ser una fuente de innovación importante. Esto significa que podrás tener soluciones de IA funcionando en cualquier lugar, respondiendo rápidamente a consultas simples de tus clientes, lo que aumenta la eficiencia operativa y la accesibilidad de la tecnología.
4. Grounding (Anclaje)
Un problema común con los modelos de IA es que a veces generan respuestas inexactas, lo que se conoce como "alucinaciones". El Grounding es una técnica que busca resolver este problema al conectar el modelo con datos concretos y actualizados, asegurando que las respuestas sean correctas y basadas en hechos reales. Por ejemplo, si un cliente pregunta sobre el inventario de productos en tiempo real, un sistema de IA con grounding puede consultar la base de datos actual de la empresa para ofrecer una respuesta precisa, en lugar de dar una estimación basada en datos antiguos.
¿Por qué importa? Grounding es clave para garantizar que las respuestas de tu sistema de IA sean confiables y actualizadas, lo que es fundamental en áreas como la atención al cliente, la toma de decisiones internas y la generación de informes. Esto ayuda a evitar errores costosos y a construir una mayor confianza tanto dentro de tu equipo como con tus clientes.
5. RAG (Generación Aumentada por Recuperación)
El Grounding es el proceso mediante el cual una IA se conecta con datos reales y actualizados, garantizando que las respuestas sean precisas y relevantes. Aquí es donde entra RAG (Generación Aumentada por Recuperación), una técnica utilizada por los desarrolladores para lograr ese grounding de forma eficiente.
En lugar de entrenar completamente el modelo de IA con todos los datos de tu empresa (un proceso costoso y lento), RAG permite que la IA acceda a tus datos privados o específicos solo cuando los necesita. Por ejemplo, si tienes un asistente virtual que responde preguntas sobre tu inventario, en lugar de cargar todo tu catálogo en el modelo, la IA usa RAG para buscar esa información en tiempo real, proporcionando respuestas actualizadas y personalizadas sin necesidad de reentrenar todo el sistema.
¿Por qué importa? RAG ofrece a las empresas una forma inteligente y económica de integrar IA con datos internos, asegurando que las respuestas sean siempre precisas sin incurrir en los altos costos de entrenamiento de modelos. Esto es especialmente útil para atender consultas de clientes o generar reportes empresariales con información actualizada al momento, mejorando la eficiencia operativa sin sobrecargar los sistemas con datos innecesarios.
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6. Modelos Transformers y Modelos de Difusión
Dentro del mundo de la IA, existen varios tipos de modelos, y entre los más importantes destacan los Transformers y los Modelos de Difusión. Aunque ambos son fundamentales, tienen enfoques distintos y se aplican a problemas diferentes.
Los Transformers son, probablemente, los más conocidos y usados. Se especializan en el procesamiento del lenguaje natural, lo que significa que pueden leer, interpretar y generar texto de manera coherente y eficiente. El ejemplo más común es ChatGPT, que usa transformers para comprender el contexto de una conversación y responder de manera lógica. Estos modelos son perfectos para tareas como la generación de contenido, traducción automática, redacción de correos electrónicos personalizados o chatbots de atención al cliente, ya que pueden manejar y generar grandes volúmenes de texto con precisión. También los encuentras en asistentes virtuales como Siri o Alexa, que responden a preguntas complejas en tiempo real.
Por otro lado, los Modelos de Difusión tienen un enfoque completamente distinto. Son más conocidos por su capacidad para generar imágenes a partir de descripciones. En lugar de trabajar con texto, los modelos de difusión funcionan como artistas, descomponiendo y componiendo imágenes paso a paso hasta que llegan al resultado final. Un ejemplo de esto son herramientas como DALL·E o Stable Diffusion, que pueden crear imágenes basadas en una breve descripción (o "prompt"). Estos modelos son extremadamente útiles en áreas como el diseño gráfico, la creación de imágenes para campañas publicitarias o la producción de contenido visual único.
¿Por qué importa? Para una empresa, comprender estos dos tipos de modelos es clave. Los transformers pueden mejorar drásticamente la automatización de tareas que requieren procesamiento de texto, como atención al cliente o marketing de contenidos, mientras que los modelos de difusión pueden transformar el proceso creativo, generando visuales impactantes y personalizados sin necesidad de un diseñador gráfico. Cada modelo aborda una necesidad específica, y juntos amplían las posibilidades de la IA en el entorno empresarial, facilitando tanto la generación de lenguaje como de imágenes, optimizando recursos y mejorando la calidad del trabajo generado por la IA.
7. Modelos de Frontera
Los modelos de frontera representan lo último en innovación en IA. Son capaces de manejar una amplia gama de tareas complejas, desde el procesamiento del lenguaje natural hasta la predicción de eventos futuros. Son tan avanzados que pueden hacer cosas que antes parecían imposibles, como crear planes de negocio detallados basados en datos históricos y tendencias del mercado, o identificar oportunidades ocultas en el mercado en función de los patrones de comportamiento de los clientes.
Cada vez que escuches el termino la persona se está refiriendo a “lo último” disponible en el mercado, ya que normalmente estos modelos sirven cómo referente a todos los demás modelos.
¿Por qué importa? Los modelos de frontera son el futuro de la IA. Te permiten estar un paso adelante en la competencia al utilizar tecnología que puede analizar grandes volúmenes de datos y ofrecer soluciones o predicciones más allá de lo que los sistemas tradicionales podrían lograr. Implementar estos modelos en tu empresa puede darte una ventaja competitiva significativa.
Estos siete conceptos son parte de la base necesaria para navegar el mundo de la IA con confianza, que hoy más que nunca se sigue inundando de más y más ruido. Ya sea que estés considerando implementar un chatbot inteligente, incluir información de tu empresa en un asistente a través con RAG, o explorar las posibilidades que le dan a tu empresa los modelos de frontera, ahora tienes unas nuevas bases que te permiten entender mejor estos conceptos y evaluar distintas opciones y discutirlas con tu equipo y tus aliados tecnológicos en sus propios términos.
La pregunta ya no es si deberías incorporar IA en tu negocio, sino cómo hacerlo de manera inteligente y estratégica. En 123Lab entendemos que cada empresa tiene su propio camino hacia la innovación, y estamos aquí para guiarte en ese proceso.
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