El futuro son los modelos de lenguaje pequeños; LLM fallan y son costosos

Las empresas están implementando soluciones de inteligencia artificial a través de modelos de lenguaje grande, una tendencia que pronto comenzará a revertirse para dar paso a los modelos de lenguaje pequeño (SLM).

“Mi punto de vista, tal vez, resulte un poco controvertido. Las tecnologías actuales de estos modelos de lenguaje grandes son muy ineficientes y sumamente costosas, tanto desde una perspectiva monetaria como medioambiental. De hecho, no constituyen la mejor opción tecnológica para resolver muchos problemas”, afirmó el director de análisis de FICO, Scott Zoldi.

Explicó que una gran parte de las organizaciones están utilizando los modelos de lenguaje grandes de empresas como Meta, Google, Amazon o OpenAI sólo porque es la tendencia. Derivado de esto, sólo 25% de las empresas que están experimentando con esta tecnología han logrado tener un retorno de inversión.

Creo que lo que va a suceder es que la gente empezará a tomar conciencia del hecho de que es posible construir un modelo mejor, mucho más pequeño y que consume mil veces menos energía”, resaltó.

Además, también es una opción desde el punto de vista de costos para el negocio porque depende de un modelo de lenguaje grande requiere de un mayor presupuesto, ya que el precio de los tokens sigue subiendo.

Seremos testigos de su proceso de maduración. Durante mucho tiempo, todos hemos estado sumamente entusiasmados con la inteligencia artificial generativa, todo el mundo experimenta con ella y reina un ambiente de gran expectación. Sin embargo, ese entusiasmo está empezando a menguar, pues la realidad indica que resulta difícil extraer un valor sostenido”, añadió.

Los modelos de lenguaje pequeños permiten enfocarse en un solo problema, tienen menor huella computacional y, por consiguiente, menores costos.

Rowan Curran, analista principal de Forrester, coincidió en que esta tendencia crecerá próximamente entre las organizaciones.

Lo que hemos observado en el mercado es una especie de curva de madurez necesaria, por la que las empresas deben transitar para poder percibir el valor de estos modelos más especializados”, añadió durante FICO World 2026.

Lo que se refleja en que varias tecnológicas ahora estén desarrollando más de estos modelos dirigidos a flujos de trabajo y tareas concretas, aunque lo importante es que la empresas definan el caso de uso concreto.