• 30 de noviembre de 2025

En las últimas décadas, la Inteligencia Artificial (IA) ha trazado una trayectoria de crecimiento sin precedentes, ha transformado nuestra relación con la tecnología y redefinido los límites de lo posible.

Hemos evolucionado desde las primeras etapas de los sistemas basados en reglas hasta las redes neuronales profundas. Cada salto tecnológico ha traído consigo nuevas posibilidades. Sin embargo, es en el dominio del lenguaje donde hemos presenciado algunos de los avances más asombrosos.

Los modelos de lenguaje a gran escala (LLM – Large Language Models) han emergido como colosos en el campo de la IA, cambiando nuestra percepción de lo que las máquinas pueden comprender y expresar. Estos modelos, impulsados por arquitecturas descentralizadas y vastos conjuntos de datos, no solo están decodificando la complejidad del lenguaje humano, sino también generando textos que, a menudo, son indistinguibles de las escrituras humanas.

Gracias a este Big Bang tecnológico, vamos a transformar gran parte de los aspectos de nuestra vida, aumentando la productividad hasta límites insospechados.

En este artículo, navegaremos a través del viaje evolutivo de la IA, con un enfoque particular en los LLM, explorando sus orígenes, capacidades y el impacto transformador que podrían tener en nuestra sociedad y cultura. Si quieres saber más sobre cómo Scalian está liderando esta transformación, visita nuestra página principal en Scalian.

¿Qué es un modelo LLM y para qué sirve?

Los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) son sistemas de inteligencia artificial entrenados con enormes corpus de datos para comprender, procesar y generar lenguaje natural. Su función es interpretar texto o instrucciones humanas y producir respuestas coherentes, contextualizadas y útiles para múltiples aplicaciones. Hoy se utilizan para automatizar documentación, generar contenido, resumir información, asistir en análisis de datos y habilitar interacciones avanzadas entre personas y sistemas.

Para qué sirven los modelos LLM hoy

Los LLM se han consolidado como una tecnología transversal capaz de transformar procesos, mejorar la productividad y optimizar la toma de decisiones en organizaciones de cualquier sector. Su capacidad para comprender, generar y estructurar lenguaje natural los convierte en un componente clave dentro de las estrategias de digitalización y automatización empresarial.

Además de los usos fundamentales que ya conocemos, hoy los LLM posibilitan casos de uso avanzados que están redefiniendo la interacción entre personas y sistemas. Entre sus aplicaciones más relevantes destacan:

Automatización documental

Los LLM permiten automatizar tareas que consumen un alto volumen de tiempo, como la redacción, consolidación y revisión de contenido técnico y administrativo. Facilitan:

• Generación de informes operativos y reportes ejecutivos.

• Síntesis de grandes volúmenes de información no estructurada.

• Elaboración de documentación contractual, manuales o propuestas.

• Creación de resúmenes ejecutivos de reuniones o conversaciones complejas.

Esta capacidad reduce significativamente los tiempos de ciclo y mejora la trazabilidad documental.

Asistentes conversacionales avanzados

La evolución de los LLM ha permitido construir asistentes que no solo responden preguntas, sino que entienden el contexto, analizan información interna y actúan como una interfaz natural entre usuarios y sistemas de negocio.
Estos asistentes pueden:

• Guiar procesos complejos paso a paso.

• Acceder a repositorios internos (documentales o técnicos).

• Generar respuestas alineadas con políticas corporativas.

• Automatizar la atención en primera línea, escalando solo los casos críticos.

Clasificación y análisis de datos

Los LLM destacan en la comprensión semántica. Esto les permite:

• Extraer entidades clave en documentos largos (personas, conceptos, cifras, normativas).

• Detectar patrones en grandes corpus documentales.

• Estandarizar terminología en sectores regulados (salud, banca, seguros).

• Identificar inconsistencias o duplicidades en información histórica.

En contextos corporativos, esta capacidad acelera auditorías, análisis de riesgos y procesos de control interno.

Búsqueda inteligente (RAG)

Los sistemas basados en Retrieval-Augmented Generation (RAG) combinan LLM + recuperación de información, permitiendo:

• Consultar repositorios internos con preguntas en lenguaje natural.

• Obtener respuestas basadas en documentos reales, no imaginación del modelo.

• Mejorar la calidad de las decisiones eliminando “alucinaciones”.

• Documentar automáticamente las fuentes utilizadas.

Se trata de una de las aplicaciones con mayor adopción empresarial en 2024–2025.

Traducción y localización

Los LLM soportan múltiples idiomas y se adaptan a:

• Especificidades culturales y lingüísticas.

• Términos técnicos o de nicho.

• Normativas sectoriales (p. ej., terminología clínica, financiera, o aseguradora).

Esto facilita la comunicación global sin depender de servicios externos.

Generación de código

Los LLM se han convertido en un apoyo directo para los equipos técnicos e IT, aportando:

• Generación de funciones y módulos completos.

• Refactorización y optimización de código existente.

• Conversión entre lenguajes de programación.

• Asistencia en testing, creación de casos y documentación técnica.

La adopción de estos modelos está acelerando el time-to-market en proyectos de desarrollo y permitiendo a los equipos centrarse en tareas de alto valor.

Nuevas aplicaciones emergentes

Además de los usos más extendidos, están creciendo nuevos casos de aplicación:

1. Elaboración y análisis de normativa

Los LLM pueden analizar reglamentos y compararlos, detectando obligaciones y discrepancias.

2. Generación de conocimiento a partir de datos internos

Permiten construir “memorias corporativas vivas” accesibles vía chat.

3. Automatización de procesos complejos con múltiples pasos

Los modelos más recientes pueden orquestar tareas combinando:
descripción → extracción → análisis → generación → validación.

4. Priorización y clasificación de incidencias

Muy utilizado en entornos de soporte y mantenimiento.

5. Asistencia inteligente en salud, industria o finanzas

Mediante modelos especializados entrenados con lenguaje de dominio.

Cómo funcionan los LLM

El funcionamiento de un modelo LLM se basa en cuatro pilares técnicos:

Pre-entrenamiento

El modelo aprende patrones lingüísticos a partir de grandes cantidades de texto mediante técnicas de aprendizaje profundo.

Arquitectura Transformer

Basada en mecanismos de atención que permiten identificar relaciones entre palabras, conceptos y contextos completos.

Representación mediante tokens y embeddings

El texto se convierte en unidades matemáticas que permiten al modelo comprender estructuras semánticas.

Ajuste (Fine-tuning) y especialización

Permite adaptar un modelo generalista a un dominio concreto, como salud, industria o ciberseguridad, garantizando precisión y reducción de errores.

1. La verdadera historia de la IA

La inteligencia artificial (IA) es un campo de estudio que ha experimentado un crecimiento exponencial en las últimas décadas. Sin embargo, sus raíces se remontan a mucho antes de lo que muchos podrían pensar. La verdadera historia de la IA comienza a mediados del siglo XX, con el desarrollo de las primeras máquinas de computación.

En 1950, el matemático británico Alan Turing propuso la ahora célebre Prueba de Turing, diseñada para determinar si una máquina podía demostrar inteligencia humana. Según Turing, si una máquina lograba suplantar a un humano haciéndole creer que estaba interactuando con otro humano, entonces esa máquina podía considerarse inteligente. Este concepto sentó las bases para el desarrollo futuro de la IA.

En 1956, durante la Conferencia de Dartmouth, se acuñó el término inteligencia artificial. Investigadores destacados como John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon declararon que «cada aspecto del aprendizaje o cualquier otra característica de la inteligencia puede, en principio, describirse con tanta precisión que una máquina puede hacerlo». Este evento marcó el nacimiento oficial de la IA como campo de estudio.

Los primeros avances: décadas de 1960 y 1970

Durante la década de 1960, la IA vivió un periodo de optimismo con el desarrollo de programas que podían imitar la inteligencia humana en tareas específicas. Entre los pioneros destaca «Logic Theorist», desarrollado por Alan Newell y Herbert Simon, capaz de demostrar teoremas matemáticos. Por su parte, el perceptrón, introducido por Frank Rosenblatt en 1958, se considera el precursor de las redes neuronales modernas, aunque enfrentó escepticismo debido a limitaciones identificadas por Marvin Minsky y Seymour Papert, como su incapacidad para resolver problemas no lineales.

Además, Newell y Simon desarrollaron programas de ajedrez que mostraron cómo las computadoras podían emular funciones cognitivas complejas. Sin embargo, pronto quedó claro que replicar la inteligencia humana no era solo una cuestión de cálculo, sino de entender y reproducir la complejidad del pensamiento humano.

Otro hito importante de esta época fue el desarrollo de LISP, el primer lenguaje de programación de IA, por John McCarthy, considerado uno de los padres de la IA.

Sin embargo, las limitaciones computacionales y los excesivos niveles de expectativa llevaron a un periodo de desilusión conocido como el «invierno de la IA», a mediados de los años 70.

Resurgimiento en los años 80 y 90

A pesar del revés, en la década de 1980 la IA experimentó un resurgimiento con los sistemas expertos, capaces de emular la toma de decisiones humanas en áreas específicas mediante reglas y heurísticas.

En 1986, Geoffrey Hinton, junto con David Rumelhart y Ronald Williams, presentó el algoritmo de retropropagación, que permitía ajustar pesos en redes neuronales profundas. Este avance fue clave para entrenar modelos más complejos, sentando las bases del aprendizaje profundo (Deep Learning).

En los 90, surgieron mejoras en algoritmos como las máquinas de soporte vectorial y los árboles de decisión. En 1998, Yann LeCun y su equipo desarrollaron LeNet-5, una red neuronal convolucional que sentó las bases para la visión por computadora.

El boom de los 2000: datos y hardware

El auge de Internet y las redes sociales en los años 2000 trajo consigo una explosión en la generación de datos. Esta abundancia de datos, junto con la caída de los costos de almacenamiento y el avance en hardware como las GPUs, permitió a la IA abordar problemas más complejos.

En 2012, AlexNet, desarrollado por Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton, marcó un antes y un después al ganar la competición ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, demostrando la potencia del aprendizaje profundo.

Transformaciones recientes: IA generativa

En 2014, Ian Goodfellow introdujo las Redes Generativas Antagónicas (GANs), dando inicio a la era de la IA generativa (IAG). Este tipo de IA no solo analiza datos, sino que genera contenido nuevo, desde imágenes y música hasta texto.

Con la llegada de modelos como BERT (Google, 2018) y GPT-3 (OpenAI, 2020), la IA alcanzó un nuevo nivel, siendo capaz de comprender y generar lenguaje humano con una precisión sin precedentes.

En 2022, OpenAI lanzó ChatGPT, que rápidamente se convirtió en un referente de la inteligencia artificial generativa, marcando el comienzo de una carrera tecnológica con compañías como Google (BARD) y Meta (LlaMA).

Perspectiva hacia el futuro

A medida que los avances continúan, la comunidad open-source juega un papel clave. Modelos más ligeros como Falcon o HuggingChat están permitiendo democratizar el acceso a la IA, garantizando privacidad y adaptabilidad.

En Scalian, estamos comprometidos con la adopción de tecnologías innovadoras como la IA para transformar los procesos de nuestros clientes. Explora más sobre nuestras soluciones aquí.

2. ¿Qué son los Large Language Models (LLM)?

Los modelos grandes de lenguaje (LLM) son avanzados sistemas de inteligencia artificial diseñados para procesar y comprender el lenguaje natural. Estos modelos se entrenan utilizando técnicas de aprendizaje profundo y grandes volúmenes de datos con el objetivo de captar, en la medida de lo posible, todos los matices y complejidades inherentes al lenguaje humano.

Los LLM han demostrado ser altamente efectivos en tareas como:

• Generación de texto, donde producen contenido coherente y fluido.
• Traducción automática, que permite superar barreras lingüísticas.
• Reconocimiento de voz, transformando audio en texto con precisión.
• Análisis de sentimientos, útil para entender emociones en textos.
• Respuestas automáticas a preguntas, mejorando la interacción con sistemas.

Evolución técnica de los LLM

Tres hitos científicos sientan las bases de los LLM:

• Transformer: «Attention is All You Need» (2017)

Este artículo, escrito por Vaswani et al., introdujo la arquitectura Transformer, que revolucionó las tareas de procesamiento de lenguaje natural. El mecanismo de atención permitió a los modelos priorizar palabras clave en una frase, optimizando su comprensión. Esto allanó el camino para el desarrollo de modelos avanzados como GPT y BERT.

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

Desarrollado por investigadores de Google, BERT cambió la forma en que las máquinas comprenden el lenguaje. En lugar de procesar las palabras de manera secuencial, BERT analiza el contexto completo de una frase, considerando palabras anteriores y posteriores. Esto mejoró significativamente su capacidad para entender el lenguaje.

• GPT (Generative Pre-trained Transformer)

OpenAI desarrolló esta familia de modelos con un enfoque diferente: generar texto. Desde GPT-2 hasta GPT-4, estos sistemas han demostrado habilidades sorprendentes para tareas como redacción de ensayos, generación de código y creación de contenido creativo.

¿Qué define a un LLM?

• Modelo: Un modelo matemático probabilístico que calcula las probabilidades de que una palabra siga a otra en una secuencia.
• Grande: Se refiere a su capacidad de aprendizaje gracias al uso de grandes corpus de datos, como la totalidad de Wikipedia en inglés o millones de páginas web.
• Datos masivos y parámetros:
  • GPT-3.5, por ejemplo, se entrenó con un corpus de 570 GB y cuenta con 175 mil millones de parámetros.
  • Su sucesor, GPT-4, aumentó esta capacidad hasta los 1,760 mil millones de parámetros.

El número de parámetros es directamente proporcional a la capacidad del modelo de aprender patrones y generar contenido.

El desafío de los grandes modelos

El desarrollo de modelos tan complejos requiere enormes recursos computacionales y energéticos. Esto ha llevado a la búsqueda de soluciones más eficientes, tanto en términos de consumo como de implementación:

• Modelos más ligeros: Herramientas como Falcon o la familia LlaMA (Meta) han permitido democratizar el acceso a la IA, reduciendo los requerimientos de hardware.
• Comunidad open-source: Gracias a los esfuerzos de esta comunidad, se han creado alternativas que combinan efectividad y eficiencia, garantizando además la privacidad de los datos en entornos específicos.

En el siguiente gráfico se aprecia la evolución en tamaño (número de parámetros) y eficiencia de los modelos actualmente desarrollados y en proceso de desarrollo:

Modelos de LLM en 2025: ¿Qué podemos esperar?

En el horizonte de 2025, los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) siguen evolucionando rápidamente, con enfoques que priorizan tanto la eficiencia como la accesibilidad. Uno de los desarrollos más relevantes es el avance de los modelos de código abierto, que están redefiniendo el panorama de la inteligencia artificial.

Modelos destacados actualmente

Entre los modelos de código abierto, los desarrollados por Meta, como los de la familia LLaMA, destacan por su eficiencia. Según análisis recientes, estos modelos ofrecen un excelente equilibrio entre rendimiento y consumo de recursos, haciéndolos ideales para múltiples aplicaciones, desde generación de texto hasta tareas analíticas.

1. LLaMA-2:
2. Aunque LLaMA-2 no alcanza el nivel de sofisticación de GPT-4, su diseño más ligero y adaptable lo hace una opción eficiente para muchos casos de uso. Un informe de investigación de Meta admite que aún existe una brecha significativa en rendimiento comparado con GPT-4, pero también señala que no siempre se requiere un modelo tan grande y complejo como GPT-4 para obtener resultados efectivos en tareas específicas.
3. Tendencias hacia la especialización y la optimización:

Los modelos más recientes buscan ser multipropósito, ajustándose a tareas específicas mediante técnicas como el fine-tuning. Esto permite a empresas e investigadores personalizar modelos como LLaMA para necesidades concretas sin tener que construirlos desde cero.

Modelos en desarrollo y evolución a diciembre de 2025 (versión actualizada)

El ecosistema de modelos de lenguaje continúa avanzando de forma acelerada. Durante 2024 y 2025, las principales organizaciones de investigación han anunciado nuevas generaciones de modelos centrados en eficiencia, multimodalidad, seguridad y capacidad de razonamiento. La evolución ya no se basa únicamente en aumentar parámetros, sino en lograr modelos más accesibles, escalables y adaptables a entornos corporativos.

A continuación se presenta la actualización del estado real a diciembre de 2025:

LLaMA-3 y línea evolutiva open-source de Meta

Meta consolidó la familia LLaMA-3, posicionándola como uno de los modelos open-source más utilizados del mundo. Aunque no se han revelado cifras exactas de parámetros en los modelos mayores, sí se ha confirmado:

• Mejoras en razonamiento y comprensión contextual.

• Versiones ligeras optimizadas para despliegues locales y entornos privados.

• Modelos multimodales dentro del propio ecosistema LLaMA.

• Integración más fácil con arquitecturas empresariales híbridas.

LLaMA-3 sigue siendo la referencia principal para organizaciones que requieren privacidad, control del dato y capacidad de fine-tuning propio.

Gemini 2 y Gemini 3 (Google DeepMind)

Google ha seguido evolucionando la línea Gemini con mejoras enfocadas en:

• Multimodalidad nativa (texto, imagen, audio, vídeo).

• Interpretación más avanzada de documentos y contenidos audiovisuales.

• Capacidad de contexto ampliado para tareas complejas.

• Optimización del tiempo de inferencia y mayor eficiencia energética en comparación con generaciones anteriores.

Gemini 3 refuerza la tendencia hacia modelos diseñados para trabajar con diferentes tipos de contenido dentro de una misma arquitectura, especialmente útiles en:

• Procesamiento audiovisual.

• Tareas académicas y científicas.

• Análisis de información multimedia corporativa.

Claude 3 y evolución hacia modelos más seguros (Anthropic)

Anthropic continúa centrando sus esfuerzos en modelos seguros, alineados y orientados a minimizar riesgos de uso. La serie Claude 3.x ha reforzado:

• Consistencia argumental.

• Razonamiento estructurado en textos extensos.

• Evaluación más cuidadosa de instrucciones ambiguas.

• Enfoque fuerte en “constitutional AI” y mitigación de sesgos.

Claude es especialmente relevante en sectores que requieren:

• Alta fiabilidad en análisis documental.

• Trazabilidad en la generación de contenido.

• Normativas estrictas de gobernanza del dato.

Modelos multimodales avanzados: PalM-E y descendencia

Google mantiene la línea PaLM-E como investigación clave para integrar texto, visión y acción en un único modelo. Aunque su evolución pública se ha integrado en el ecosistema Gemini, ha impulsado capacidades como:

• Interacción con sensores y dispositivos físicos.

• Interpretación contextual de imágenes y vídeos.

• Soporte a sistemas robóticos y análisis industrial.

La fusión entre visión + lenguaje + acción es una de las líneas que más están creciendo en 2025.

Mistral, Falcon y ecosistema open-source europeo y de Oriente Medio

La comunidad open-source continúa expandiéndose con:

• Mistral Large y Mixtral, basados en arquitecturas mixtas (Mixture of Experts – MoE) altamente eficientes.

• Falcon 2/3, centrados en rendimiento y adaptabilidad para despliegues privados.

Estos modelos se adoptan por su equilibrio entre coste, rendimiento y posibilidad de entrenamiento propio sin enviar datos a terceros.

Tendencias clave de 2025

A diciembre de 2025, la evolución avanza en cinco direcciones claras:

1. Modelos multimodales como estándar

El futuro inmediato está marcado por arquitecturas capaces de procesar texto, imagen, audio y vídeo de forma integrada.

2. Eficiencia y reducción del coste computacional

El objetivo ya no es solo “más grande”, sino “mejor ajustado”:

• Inferencias más rápidas.

• Modelos optimizados para dispositivos locales o entornos híbridos.

• Uso de técnicas de compresión, cuantización y MoE.

3. Especialización y modelos verticales

LLM entrenados para sectores concretos:
salud, industria, jurídico, financiero o asegurador.

4. Privacidad y despliegues empresariales controlados

El open-source (LLaMA-3, Mistral, Falcon) consolida su papel en entornos regulados donde la gobernanza del dato es fundamental.

5. Alineamiento seguro

Los grandes laboratorios refuerzan mecanismos de seguridad, trazabilidad y reducción de alucinaciones.

Comparativa de modelos LLM a diciembre de 2025

En Scalian, nos mantenemos al día con estos desarrollos para ofrecer a nuestros clientes soluciones que combinen innovación y eficiencia.

4. Momento Actual de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG)

Avances de la generación de texto con LLM

Con la introducción de los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM), la generación de texto ha alcanzado niveles impresionantes. Estos modelos pueden producir:

• Ensayos, poesía, historias y guiones con calidad cercana a la escritura humana.
• Contenido para noticias, películas y más.

Sin embargo, la capacidad de generar texto realista también plantea desafíos éticos significativos, ya que puede ser utilizada para:

• Desinformación: Difusión de información falsa o manipulada.
• Spam: Creación masiva de contenido irrelevante o dañino.

Desafíos éticos y de calidad

A pesar de su potencial, la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) enfrenta importantes retos:

• Originalidad y propiedad intelectual:

1. 1. Si un algoritmo crea una obra o diseño, surgen preguntas como:

¿Quién es el propietario de los derechos?

1. El creador del algoritmo.
2. El usuario que lo emplea.
3. El propio sistema.

Estas cuestiones aún no tienen una respuesta clara en términos legales.

• Calidad y coherencia:

1. 1. 1. Aunque los algoritmos generan contenido realista, muchas veces carecen de:

• Profundidad semántica.

• Coherencia narrativa.

1. 1. Es común que produzcan textos gramaticalmente correctos pero con errores de sentido o lógica.

Limitaciones actuales de los LLM: alucinaciones, sesgos y calidad de datos

Los LLM, pese a su potencial, presentan limitaciones importantes:

• Alucinaciones: generación de información plausible pero incorrecta cuando los datos no son suficientes o el contexto es ambiguo.

• Sesgos: los modelos replican sesgos presentes en los datos de entrenamiento.

• Dependencia del contexto: requieren datos precisos, actualizados y ajustados al dominio.

• Privacidad y seguridad: su uso debe integrarse en entornos controlados y alineados con la gobernanza del dato.

Estas limitaciones refuerzan la necesidad de arquitecturas responsables y supervisión experta.

Preocupaciones sobre el mal uso

El mal uso de la IAG ha generado preocupaciones globales:

• Geoffrey Hinton, conocido como el «padre de la IA», ha advertido sobre los riesgos de tecnologías no reguladas.
• En Europa, algunos países han restringido el acceso a ChatGPT por problemas de privacidad relacionados con el uso de datos personales en el entrenamiento de los modelos.
• Google ha lanzado herramientas como marcas de agua que identifican imágenes generadas por IA, buscando mayor transparencia.

Privacidad y propiedad de los datos

El avance de la tecnología ha hecho que la recopilación y análisis de datos sean omnipresentes, pero esto ha planteado importantes desafíos:

• Privacidad de los datos:

1. 1. 1. ¿Cómo se protegen los datos frente a accesos no autorizados?
      2. Muchas empresas utilizan términos ambiguos en sus políticas para recolectar datos.

• Propiedad de los datos:

1. 1. 1. ¿Quién tiene el derecho de usar y controlar los datos recopilados?
      2. La rápida evolución de la tecnología ha superado la capacidad de las leyes para garantizar la seguridad de los datos.

• Soluciones de código abierto:

1. 1. Modelos como LLaMA ofrecen alternativas que no dependen de compartir datos sensibles con terceros.
   2. Esto permite a las empresas aprovechar las ventajas de la IA generativa sin riesgos de filtración.

Un enfoque multidisciplinario para el futuro

El manejo responsable de los datos y la tecnología requiere:

• Colaboración entre la ciencia de datos, la ética y el derecho.

• Regulaciones claras que acompañen los avances tecnológicos.
• Desarrollo de soluciones seguras y transparentes para garantizar que los datos se utilicen de manera ética y responsable.

5. ¿Cómo usamos estos modelos en Scalian?

Desde el Centro de excelencia de Scalian Spain nos esforzamos por situarnos como early adopters de las tecnologías de creemos que van a transformar la forma de trabajar de nuestros clientes. Por ello desde temprano empezamos a evaluar la diferente diversidad de modelos LLM y sus aplicaciones.

Gracias a este esfuerzo contamos con varios casos de uso para clientes tanto del sector financiero, acero, asegurador y automación. Estos casos de uso los podríamos clasificar en:

• Implementación de modelos LLM: en un entorno bastionado que garantice la privacidad de los datos que se comparte con la IA Generativa
• Indexación de bases de datos: documentales que te permitan acceder a la información que contiene a través de un lenguaje natural
• Interacción a través de canales comunicativos tanto auditivos como textuales para generar documentos de auditoría, partes de asistencia en carretera…
• Generación de documentos y presentaciones a partir de toda la información con la que se reentrenan los modelos
• Generación de código fuente con objetivo de acelerar el time2market en proyectos de desarrollo.

Para ello, dependiendo del caso de uso, usamos modelos preentrenados como:

•  ChatGPT
• Falcon
• Llama2
• Vicuña
• Etc

6. ¿Hacia dónde vamos?

Reducción de la demanda computacional

El futuro de los modelos de lenguaje se orienta hacia el desarrollo de soluciones más eficientes que reduzcan la demanda de recursos computacionales necesarios para su uso. Las principales áreas de investigación incluyen:

• Evolución en las técnicas de entrenamiento y afinado: Nuevas metodologías como LoRA (Low-Rank Adaptation) están optimizando el entrenamiento sin comprometer el rendimiento.
• Reducción del tamaño de los modelos: Se busca mantener niveles de rendimiento similares a los grandes LLM, como GPT-4 o PALM-2, con un menor costo computacional.

Aparición de modelos multimodales

El tipo de modelos también está evolucionando. Pasaremos de sistemas conversacionales basados únicamente en texto a modelos multimodales, capaces de procesar:

• Texto.
• Imágenes.
• Videos.
• Voz.

Un ejemplo destacado es PALM-E, que marca la tendencia hacia una IA más versátil y adaptable.

Impacto transformador en los próximos 5 años

La irrupción de estos modelos tendrá un impacto significativo tanto en la vida cotidiana como profesional. Entre las principales áreas de transformación destacan:

• Mejora de la productividad:

1. 1. 1. Automatización de tareas repetitivas como redacción de correos, informes y resúmenes.
      2. Mayor enfoque en actividades creativas y estratégicas.

• Asistencia en la toma de decisiones:

1. 1. 1. Análisis de grandes cantidades de datos en tiempo real para respaldar decisiones en empresas, gobiernos y la vida personal.

• Educación personalizada:

1. 1. 1. Tutorías adaptadas al ritmo y necesidades de cada estudiante, revolucionando el aprendizaje.

• Traducción instantánea:

1. 1. 1. Comunicación fluida entre personas de diferentes idiomas en contextos profesionales y de turismo.

• Atención médica mejorada:

1. 1. 1. Análisis de datos médicos para ofrecer diagnósticos preliminares y personalización de tratamientos.

• Generación de contenido creativo:

1. 1. 1. Producción asistida de música, arte y escritura, impactando la industria del entretenimiento.

• Automatización de servicios al cliente:

1. 1. 1. Sistemas de respuesta automática más sofisticados que mejorarán la experiencia del usuario.

• Personalización de recomendaciones:

1. 1. 1. Optimización de plataformas online para mejorar la satisfacción del usuario y las tasas de conversión.

• Avances en la investigación científica:

1. 1. Análisis de grandes conjuntos de datos para generar hipótesis y acelerar descubrimientos.

Un futuro equilibrado entre innovación y regulación

Estamos en un momento apasionante de la evolución de la Inteligencia Artificial. Sin embargo, es imperativo equilibrar el progreso tecnológico con la regulación, para:

• Garantizar un uso responsable y ético de estas tecnologías.
• Construir un futuro en el que la IA no solo potencie nuestras capacidades, sino que también refleje los valores de nuestra sociedad.

En Scalian, estamos comprometidos con la integración de soluciones innovadoras que promuevan la eficiencia, la seguridad y el impacto positivo en nuestras comunidades. 【Visítanos para más información】.

Referencias

• Learning representations by back-propagating errors https://www.nature.com/articles/323533a0
• GradientBased Learning Applied to Document Recognition http://vision.stanford.edu/cs598_spring07/papers/Lecun98.pdf
• LONG SHORT-TERM MEMORY https://www.bioinf.jku.at/publications/older/2604.pdf
• RANDOM FORESTS https://www.stat.berkeley.edu/~breiman/randomforest2001.pdf
• ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf
• Generative Adversarial Networks https://arxiv.org/abs/1406.2661
• Attention Is All You Need https://arxiv.org/abs/1706.03762
• Falcon https://falconllm.tii.ae/
• LlaMA https://ai.meta.com/llama/
• Hugging Face https://huggingface.co/
• LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models https://arxiv.org/abs/2106.09685
• LLaMA-Adapter: Efficient Fine-tuning of Language Models with Zero-init Attention https://arxiv.org/abs/2303.16199
• Quantized Distributed Training of Large Models with Convergence Guarantees https://arxiv.org/pdf/2302.02390.pdf
• Dr Alan D. Thompson, LifeArchitect.ai (Sept/2023) https://lifearchitect.ai

Autores del artículo:

• Bartolomé Manobel: Data Scientist & Technical Leader en Scalian Spain.
• Javier Piqueras: Technical Director del Centro de Excelencia de Scalian Spain.
• Jose Arcos: Lead Data Scientist, Big Data Architecture & AI Expert en Scalian Spain.

Preguntas Frecuentes sobre Modelos LLM

¿Qué es un LLM?

Un LLM (Large Language Model) es un modelo de lenguaje entrenado con grandes volúmenes de datos para comprender, generar y transformar texto de manera contextual y coherente. Utiliza arquitecturas avanzadas —principalmente Transformers— capaces de identificar relaciones semánticas, interpretar instrucciones complejas y producir respuestas alineadas con el contenido solicitado.
En la práctica, un LLM actúa como un sistema capaz de razonar sobre información textual, automatizar tareas y asistir en procesos que antes requerían intervención humana.

¿Para qué sirve un LLM?

Los LLM se utilizan para automatizar documentación, generar contenido, responder preguntas, resumir información y asistir en análisis complejos. Además, en 2025 su uso se amplía a:

• Búsqueda inteligente (RAG) sobre repositorios internos.

• Clasificación y estructuración de datos no estructurados.

• Análisis de normativa y documentación técnica.

• Asistentes corporativos capaces de interpretar instructivos, procedimientos y políticas internas.

• Generación y refactorización de código en entornos de desarrollo.

• Soporte en procesos regulados, gracias a la capacidad de alinearse con terminología sectorial.

Su valor principal reside en acelerar procesos, mejorar la calidad de la información y reducir tiempos de ciclo en organizaciones de cualquier sector.

¿Cuál es el LLM más avanzado en 2025?

A diciembre de 2025:

• GPT-5 lidera la categoría de modelos propietarios por su capacidad de razonamiento, manejo de contexto extendido y rendimiento en tareas complejas.

• Gemini 3 destaca en capacidades multimodales (texto, imagen, audio y vídeo) y en integración con su ecosistema.

• Claude 3.x ofrece un enfoque sólido en seguridad, consistencia y alineamiento.

• LLaMA-3 se mantiene como el modelo open-source más adoptado por organizaciones que requieren privacidad, control del dato y despliegues locales.

Cada modelo sobresale en un ámbito distinto (razonamiento, multimodalidad, seguridad o despliegue privado), y la elección depende del caso de uso empresarial.

¿Qué diferencia hay entre un LLM y la IA generativa?

La diferencia principal está en su alcance:

• LLM (modelo de lenguaje): trabaja exclusivamente con texto. Es capaz de comprender, resumir, generar y clasificar información textual.

• IA generativa: abarca múltiples modalidades como imagen, audio, vídeo o modelos 3D. Puede crear contenido nuevo más allá del texto: imágenes sintéticas, voz, animaciones, vídeos o simulaciones.

En términos estructurales:
Los LLM son una categoría dentro de la IA generativa, pero la IA generativa incluye modelos multimodales más amplios capaces de operar en varios tipos de datos simultáneamente.

¿Cuáles son las limitaciones de los LLM?

Aunque su desempeño ha mejorado significativamente, los LLM presentan limitaciones relevantes que deben gestionarse en entornos empresariales:

• Alucinaciones: respuestas plausibles pero incorrectas si la información de entrada es ambigua o insuficiente.

• Sesgos: reproducen sesgos existentes en los datos con los que fueron entrenados.

• Dependencia del contexto: requieren instrucciones claras y datos precisos para evitar desviaciones.

• Privacidad y seguridad: si se usan en plataformas externas sin control, pueden exponer información sensible.

• Coste computacional: algunos modelos requieren infraestructuras especializadas para un rendimiento óptimo.

Por ello, su uso debe integrarse con una arquitectura robusta de gobernanza del dato, control de accesos, trazabilidad y auditoría continua, especialmente en sectores regulados.

¿Cómo elige una organización el LLM adecuado? (Nueva FAQ sugerida para SEO)

La elección depende de cuatro factores:

1. Requisitos de privacidad: modelos open-source (LLaMA-3, Mistral) para entornos privados; modelos propietarios para máxima capacidad de razonamiento.

2. Tipo de tarea: textos largos → Claude; multimodalidad → Gemini; razonamiento complejo → GPT-5.

3. Coste y arquitectura IT: modelos ligeros para despliegues en edge o on-premise.

4. Regulación del sector: salud, banca o seguros requieren trazabilidad, auditabilidad y control del dato.

¿Pueden los LLM sustituir procesos humanos? (Nueva FAQ sugerida para capturar búsquedas)

Los LLM no sustituyen la toma de decisiones humanas, pero sí permiten automatizar tareas repetitivas y estructurales, liberando tiempo para actividades críticas. Se utilizan como sistemas de apoyo que mejoran la eficiencia y reducen errores, especialmente en documentación técnica, análisis documental y consultas sobre grandes repositorios.