IA general frente a IA especializada: ¿cuál es la opción más adecuada para tu empresa?

Los modelos especializados de aprendizaje automático se adaptan a las necesidades empresariales específicas y a las preferencias de los clientes con un nivel de personalización que las soluciones genéricas de IA no pueden igualar. Aunque los modelos genéricos de IA son versátiles, sus aplicaciones potenciales son limitadas y es posible que deban optimizarse para una tarea o un ámbito concreto. En consecuencia, su rendimiento puede verse limitado en comparación con los modelos especializados diseñados para un caso de uso concreto.  

A medida que las empresas recurren cada vez más a estrategias basadas en datos e incorporan la inteligencia artificial en flujos de trabajo especializados, la adopción de soluciones de inteligencia artificial especializadas ha experimentado un aumento significativo; de hecho, una proyección reciente apunta a un crecimiento del mercado de varios miles de millones de dólares en los próximos años. 

IA híbrida 

En el centro de este auge se encuentra la IA híbrida, que combina los sistemas tradicionales basados en reglas con las técnicas modernas de aprendizaje automático. Esto se remonta a los inicios de la investigación en inteligencia artificial, cuando se hicieron evidentes las limitaciones de los enfoques puramente simbólicos o estadísticos.  

Al combinar la explicabilidad y el determinismo de los sistemas basados en reglas con la capacidad predictiva y la adaptabilidad del aprendizaje automático, los modelos híbridos de IA ofrecen lo mejor de ambos mundos. Los modelos especializados, un subconjunto de la IA híbrida, se diseñan pensando en un ámbito o una tarea concretos, lo que mejora el rendimiento y la eficiencia en contextos empresariales específicos.  

Aunque los modelos preentrenados y la IA generativa han contribuido a reducir el tiempo de comercialización de nuevas aplicaciones, a menudo se quedan cortos a la hora de dar respuesta a casos de negocio únicos y no son la solución para todos los casos de negocio relacionados con la IA. Por eso, la IA especializada se ha convertido en la opción preferida para muchas empresas; promete revolucionar los sectores mediante la automatización y ofreciendo soluciones inteligentes y a medida que son específicas, adaptables y escalables.  

Los diferentes tipos de modelos de IA 

Modelos de base 

Los modelos de IA de base son los que sustentan los sistemas de IA genéricos, capaces de adaptarse a una gran variedad de tareas que el desarrollador del modelo puede haber previsto o no, como el reconocimiento de patrones o la automatización de procesos básicos sin intervención humana. Funcionan aplicando algoritmos a los datos de entrada para llevar a cabo las tareas para las que han sido programados.  

Los modelos base se denominan a veces «modelos tradicionales» o «IA de uso general», y todos ellos parten de modelos generales preconfigurados que pueden perfeccionarse mediante un entrenamiento adicional.  

Modelos generativos 

Los modelos de IA generativa se centran en crear nuevos contenidos o datos basándose en lo que han aprendido a partir de enormes conjuntos de datos. Por el contrario, la IA híbrida hace hincapié en la integración del aprendizaje automático con reglas o lógicas específicas de cada ámbito.  

Esta distinción es fundamental para las empresas que no solo necesitan generar datos, sino también aplicar una lógica compleja basada en reglas que la IA generativa por sí sola quizá no pueda abordar de forma adecuada. La utilidad de la IA generativa en las aplicaciones empresariales también puede verse limitada por su carácter «único para todo», que a menudo carece de la flexibilidad necesaria para casos de negocio específicos. 

Modelos de lenguaje a gran escala 

Los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) se enmarcan dentro del ámbito del aprendizaje profundo y también constituyen un tipo de IA generativa. Un LLM es un modelo de lenguaje estadístico que calcula la probabilidad de que una secuencia de palabras aparezca junta en un contexto determinado, que suele presentarse en forma de diálogo hablado o de texto escrito.  

Modelos especializados 

Los modelos especializados están diseñados y entrenados para realizar una tarea concreta o funcionar en un ámbito específico de forma eficiente y precisa. A diferencia de los modelos de IA generales, cuyo objetivo es gestionar una amplia gama de funciones con distintos grados de competencia, los modelos de IA especializados se centran en un conjunto reducido de capacidades, a menudo adaptadas a las necesidades y retos específicos de un sector, una aplicación o una empresa concretos, con el fin de lograr un rendimiento superior.  

Entre los ejemplos de modelos especializados se encuentran SpaCy, una popular herramienta de NER conocida por su capacidad para gestionar una amplia variedad de idiomas, e IBM Granite, un modelo base compuesto únicamente por un decodificador destinado a tareas de IA generativa y listo para su uso empresarial.  

A continuación te mostramos cómo se integran todos estos tipos diferentes de modelos bajo el paraguas de la IA:

Análisis de las ventajas, las desventajas y los aspectos intermedios 

A la hora de decidir si implantar modelos especializados de inteligencia artificial, las empresas deben sopesar diversos factores, entre ellos las distintas ventajas e inconvenientes en el contexto de sus operaciones.  

Analizar el caso concreto de tu empresa en relación con la IA especializada te ayudará a determinar si los siguientes puntos se aplican a tu caso. Como siempre, contar con la ayuda de un experto externo puede ayudarte a tomar la decisión correcta sobre si los modelos especializados son la opción más adecuada para ti. 

Las ventajas 

Los modelos especializados se adaptan a las necesidades de las empresas 

La ventaja más evidente es que la IA especializada se adapta a un caso de uso o a una necesidad empresarial más concretos. Ofrece un grado de personalización sin igual, lo que permite a las empresas ajustar con precisión los parámetros y las funcionalidades para adaptarlos perfectamente a sus retos. Este enfoque a medida garantiza que el sistema de IA pueda gestionar los matices de las operaciones, la cartera de clientes o la oferta de productos de una empresa, lo que se traduce en resultados más eficaces y eficientes. 

Por ejemplo, una empresa minorista puede desarrollar un modelo de IA para predecir los patrones de compra de los clientes a partir de sus datos, lo que permite una gestión más precisa del inventario y estrategias de marketing más específicas. Este nivel de personalización no se puede alcanzar con soluciones de IA estándar, que suelen estar diseñadas para adaptarse a una amplia gama de aplicaciones. 

Los modelos especializados tienen un diseño más aerodinámico  

Los modelos de IA especializados suelen tener una arquitectura más simplificada y menos compleja que sus homólogos genéricos. Esta simplicidad se debe a que el modelo solo tiene que funcionar bien en un conjunto de tareas o datos muy concreto, lo que permite eliminar componentes y capas innecesarios que serían necesarios para un ámbito de aplicación más amplio. Una arquitectura más sencilla hace que el modelo sea más fácil de entender y mantener, y reduce el tiempo de desarrollo y depuración, lo que permite ciclos de implementación e iteración más rápidos. 

Los modelos especializados son más rentables 

El uso de modelos de IA especializados puede resultar considerablemente más económico que el de sus homólogos genéricos. Dado que estos modelos están diseñados para tareas específicas, requieren menos potencia computacional para su entrenamiento y ejecución, lo que se traduce en menores costes de computación en la nube y de procesamiento de datos. Además, la eficiencia de los modelos especializados permite alcanzar los resultados deseados con menos recursos, lo que reduce aún más los gastos operativos. Este ahorro de costes resulta especialmente beneficioso para las pymes con presupuestos limitados para la integración de la IA. 

Los modelos especializados también presentan menores costes de infraestructura en comparación con la implementación de modelos genéricos de gran tamaño, como el GPT-4. Los modelos de IA especializados están optimizados para tareas específicas, lo que les permite funcionar de manera eficaz en hardware menos potente o en entornos basados en la nube.  

Esto puede reducir considerablemente la necesidad de recurrir a recursos informáticos costosos y de alto rendimiento, lo que hace que la IA sea accesible para empresas de todos los tamaños. Por ejemplo, una IA de atención al cliente diseñada para comprender y responder a consultas en un sector específico puede ser mucho más pequeña y requerir menos recursos que un modelo diseñado para abarcar todos los sectores posibles. 

Aunque la implantación de modelos especializados pueda resultar más costosa al principio debido a sus requisitos de formación, estos costes se ven compensados por la rentabilidad a largo plazo.  

Los modelos especializados tienen una mayor vida útil 

Los modelos de IA especializados proporcionan a las empresas una mayor agilidad y la capacidad de adaptarse a los avances tecnológicos. Cuando surge una nueva tecnología o metodología, las empresas pueden actualizar o sustituir más fácilmente partes de sus sistemas de IA especializados sin tener que revisar todo el modelo.  

Este enfoque modular no solo garantiza que la solución de IA se mantenga a la vanguardia, sino que también prolonga la vida útil del modelo al permitir mejoras continuas y la adaptabilidad a entornos empresariales u objetivos cambiantes. Esta flexibilidad es una ventaja crucial en el mundo empresarial, donde adelantarse a las tendencias puede marcar la diferencia entre liderar el mercado o quedarse atrás. 

Las desventajas 

Los modelos especializados requieren una formación exhaustiva 

Los modelos de IA especializados requieren un entrenamiento considerable para alcanzar el nivel deseado de precisión y eficacia. Este proceso implica la selección de grandes conjuntos de datos que sean muy relevantes para el caso de negocio específico o el sector para el que se ha diseñado el modelo.  

El entrenamiento de estos modelos puede requerir muchos recursos, ya que no solo exige una gran potencia computacional, sino también tiempo y experiencia para gestionar el proceso de entrenamiento de forma eficaz. Esto puede suponer un obstáculo para una rápida implementación en el caso de las empresas que necesitan más conocimientos internos o acceso a los datos.  

Los modelos especializados tienen especificidad vertical 

Dedicarse a un sector específico conlleva la ventaja de una alta especialización, pero también la limitación de una menor flexibilidad. Los modelos de IA especializados están diseñados para destacar en un ámbito concreto, lo que significa que es posible que no funcionen bien fuera de su ámbito de aplicación previsto.  

Esta especificidad sectorial obliga a las empresas a invertir en múltiples modelos especializados para cubrir los distintos aspectos de sus operaciones, lo que aumenta la complejidad y los costes. Adaptar cada modelo a un sector específico implica un ciclo de desarrollo más largo, ya que cada modelo debe diseñarse, entrenarse y optimizarse de forma individual. 

Los modelos especializados requieren programación  

El desarrollo y el mantenimiento de modelos de IA especializados requieren conocimientos específicos de programación y un profundo conocimiento tanto de las tecnologías de IA como del ámbito concreto al que va destinado el modelo. Esta especialización puede suponer un reto para las empresas que no cuentan con experiencia interna en el desarrollo de modelos de IA.  

Esta carencia puede subsanarse contratando a consultores externos o proveedores de servicios. Aunque este enfoque puede aumentar el coste y la complejidad de la implantación de soluciones especializadas de IA, colaborar con el socio adecuado, que cuente con experiencia en el ámbito de la IA especializada, puede ayudarte a superar cualquier carencia de conocimientos o experiencia que exista en tu organización. 

La colaboración entre Getronics y WATsNEXT, que analizaremos con más detalle, es un ejemplo de cómo se puede aprovechar la experiencia especializada de proveedores externos para poner en marcha modelos especializados que ofrezcan resultados sólidos.  

Los modelos especializados dependen en gran medida de los datos 

La dependencia de los datos procedentes de modelos especializados de inteligencia artificial es un arma de doble filo. Por un lado, permite que estos modelos ofrezcan soluciones altamente personalizadas; por otro lado, exige unas prácticas sólidas de gobernanza de datos para garantizar la calidad, la privacidad y la seguridad de los mismos. 

La eficacia de los modelos especializados de IA está directamente relacionada con la disponibilidad y la integridad de los datos pertinentes, lo que convierte la gobernanza de los datos en un componente fundamental de su implantación. Las empresas deben invertir en sistemas y procesos para gestionar la recopilación, el almacenamiento, el tratamiento y el análisis de datos, garantizando el cumplimiento de los requisitos normativos y las normas éticas. Esto añade un nivel adicional de complejidad y coste a la implementación de la IA personalizada.  

Los que están en medio 

Los modelos especializados tardan más en implementarse 

La configuración de sistemas de IA especializados puede ser un proceso que requiere mucho tiempo, ya que exige un análisis detallado y una comprensión profunda de las tareas específicas que se pretende automatizar. Este nivel de detalle en el diseño y la implementación exige profundizar en los matices del proceso que se pretende mejorar, lo que se traduce en fases preliminares más largas.  

Sin embargo, la otra cara de este enfoque detallado es que la infraestructura necesaria para dar soporte a la IA especializada suele ser más reducida y específica que la que se requiere para aplicaciones de IA más generales. De hecho, esta especificidad puede suponer una reducción del tiempo y los recursos necesarios para la entrega y la implementación, una vez completada la configuración inicial.  

Colaborar con un proveedor que cuente con una amplia experiencia en la implementación de IA especializada puede acelerar considerablemente este proceso, ya que permite aprovechar sus conocimientos y experiencia para agilizar el proceso de configuración.  

Es posible que los modelos especializados no siempre funcionen 

Los modelos de IA generalizados ofrecen un amplio abanico de aplicaciones, pero pueden resultar insuficientes a la hora de satisfacer las necesidades específicas de cada organización. Si un modelo generalizado resulta inadecuado, no siempre es posible modificarlo para adaptarlo a requisitos concretos, lo que a menudo obliga a empezar de cero.  

Aquí es donde destacan los modelos de IA especializados; están diseñados de forma inherente para personalizarse y adaptarse a las necesidades específicas de una empresa. Sin embargo, esta adaptabilidad es un arma de doble filo. Si bien permite ajustar con precisión la IA a las necesidades actuales de una empresa, garantizando un alto grado de relevancia y eficacia, también implica que la empresa debe estar preparada para actualizar y ajustar continuamente el sistema de IA con el fin de mantenerse al día tanto con los cambios internos como con el rápido desarrollo de la propia IA.  

Esta necesidad constante de adaptación puede requerir una inversión considerable de tiempo y recursos, pero también ofrece al sistema de IA la oportunidad de mantenerse a la vanguardia de la tecnología, lo que proporciona una ventaja competitiva y garantiza que las inversiones de la empresa en IA sigan aportando beneficios tangibles. 

¿Es la IA especializada la opción adecuada? Depende del contexto.  

Un ejemplo especialmente interesante de IA especializada en acción es un proyecto reciente de inteligencia de mercado llevado a cabo por la empresa energética alemana ABO Wind, dedicada al desarrollo de fuentes de energía renovables.  

Con el objetivo de duplicar la capacidad eólica para 2028, ABO necesitaba un mejor seguimiento de las oportunidades de proyectos eólicos y fotovoltaicos, pero esto se estaba volviendo complejo y requería mucho tiempo debido al sistema de subastas de contratos vigente en Francia y a la fuerte competencia con los gigantes del sector energético.  

Con el fin de obtener una mejor información sobre el mercado, ABO Wind se ha asociado con WATsNEXT —un socio comercial de IBM— cuya solución incluye los programas IBM Watson Discovery e IBM Watson Knowledge Studio para recabar datos sobre la competencia.  

Esto automatiza la recopilación de todos los documentos de las páginas web institucionales, agilizando el proceso de extracción, estructuración y presentación de datos. El sistema está diseñado para agregar y organizar la información de manera eficiente, presentándola a través de una interfaz intuitiva que simplifica el acceso y el análisis. La implementación de la solución de inteligencia artificial de WATsNEXT también ofrece a ABO Wind una ventaja competitiva significativa, ya que permite una capacidad de respuesta única y proporciona una visión general completa del mercado. 

Las técnicas avanzadas de inteligencia artificial constituyen la base de la eficacia de este sistema. En concreto, la solución utiliza dos modelos distintos de reconocimiento de entidades nombradas (NER) para extraer con precisión datos fundamentales de los documentos. Uno de los modelos se dedica a extraer datos de los capítulos de texto, mientras que el otro está especializado en el tratamiento de datos contenidos en tablas. 

A pesar de haberse entrenado con tan solo unas pocas docenas de documentos, los modelos especializados alcanzan un alto nivel de eficiencia, lo que elimina la necesidad de recurrir a modelos de lenguaje a gran escala (LLM), basándose en su lugar en dos modelos Transformer preentrenados sin necesidad de recursos de GPU durante la inferencia. Desde la implementación de la solución, ABO Wind ha mejorado su eficiencia en un 80 %, eliminando tareas como la búsqueda y la extracción manual de datos. 

Cómo empezar 

El primer paso en cualquier proyecto de automatización de procesos es identificar cuáles de tus procesos realmente necesitan automatizarse. ¿Cuáles de tus procesos son recurrentes y requieren mucho tiempo y personal? Esos son los que están listos para automatizarse, al igual que aquellos que son repetitivos, consumen mucho tiempo y exigen un esfuerzo humano considerable, pero que, por su naturaleza, son relativamente rutinarios. 

Una vez identificados los procesos adecuados para la automatización, el siguiente paso consiste en determinar cuál es el modelo de IA más adecuado para automatizarlos. Este proceso de toma de decisiones presenta matices y requiere un análisis minucioso de varios factores clave: 

• Volumen de datos: La cantidad de datos disponibles y necesarios para el proceso influye de manera significativa en la elección del modelo de IA. Por ejemplo, en los procesos con un volumen reducido de datos, puede que no resulte justificado el gasto que supone entrenar un modelo altamente especializado, debido a consideraciones de rentabilidad. 
• Alojamiento y accesibilidad de los datos: Las decisiones sobre dónde deben alojarse los datos y qué nivel de accesibilidad deben tener también son importantes. La organización de los datos y la compatibilidad de la plataforma con los sistemas existentes de la empresa desempeñan un papel crucial a la hora de seleccionar un modelo de IA. Algunos modelos pueden requerir que los datos se alojen en plataformas específicas o en determinados formatos para obtener un rendimiento óptimo. 
• Seguridad y cumplimiento normativo: Los requisitos de seguridad y normativos pueden reducir considerablemente las opciones. Por ejemplo, si los datos son muy sensibles, podría ser preferible optar por modelos que ofrezcan funciones de seguridad mejoradas o que puedan implementarse en las propias instalaciones, en lugar de soluciones SaaS, con el fin de cumplir con la normativa y proteger la integridad de los datos. 

Getronics colabora con socios de confianza para ofrecer soluciones especializadas en inteligencia artificial 

Como hemos mencionado anteriormente, trabajar con el proveedor externo adecuado puede ayudarte a determinar si los modelos especializados son la opción más adecuada para tu empresa. Además, puede marcar la diferencia entre una implementación exitosa o fallida de la IA especializada.  

Cuando se trabaja con un proveedor externo, es importante que este cuente con las habilidades y los conocimientos necesarios para llevar a cabo tu proyecto de IA desde la idea inicial hasta su finalización. Ahí es donde entra en juego la colaboración entre Getronics y WATsNEXT.  

Getronics se ha asociado recientemente con WATsNEXT para ofrecer soluciones de inteligencia artificial sólidas y especializadas a aquellos clientes que no disponen de los recursos necesarios para desarrollar sus propios modelos.  

Gracias a nuestra colaboración, las empresas pueden trabajar con nosotros para encontrar soluciones que se adapten a una amplia variedad de casos de negocio, con el fin de aprovechar las ventajas que hemos comentado anteriormente y minimizar los inconvenientes.  

Recuerda que no es necesario utilizar soluciones líderes en el mercado ni modelos basados en IA excesivamente complicados para alcanzar tus objetivos comerciales; solo tienes que adaptar el tamaño de tu modelo de IA a tu caso de negocio. De eso se trata precisamente la colaboración entre Getronics y WATsNEXT.  

Si quieres saber más, ponte en contacto con uno de nuestros expertos. 

Acerca de Getronics 

Getronics se posiciona como un referente mundial en soluciones tecnológicas y cuenta con un formidable equipo de más de 4.000 profesionales repartidos en 22 centros de todo el mundo. Esta amplia red permite a Getronics ofrecer servicios integrales de principio a fin a nivel mundial, garantizando que los clientes puedan acceder al soporte y a las soluciones que necesitan, independientemente de su ubicación.  

Acerca de WATsNEXT 

WATsNEXT se especializa en inteligencia artificial y automatización de procesos empresariales, y ofrece soluciones a medida que aprovechan las mejores tecnologías de código abierto y de IBM. Con un enfoque centrado en la practicidad y la eficiencia, WATsNEXT adopta un enfoque pragmático y lleva a cabo los proyectos en plazos reducidos.