Comenzó el año y los modelos de IA de código abierto han generado un gran revuelo en la industria de tecnología. Este viene siendo un tema de interés no solo en Argentina sino en el mundo entero, ¿Y a qué se debe? Simple: las compañías están migrando hacia modelos de IA pequeños y abiertos que requieren menos recursos y resultan más económicos. 

Durante años, la conversación en torno a la IA se centró en cómo entrenar y desplegar modelos más grandes, suponiendo que mayor tamaño equipara a mejores resultados.

Sin embargo, los tiempos están cambiando. Modelos más pequeños y especializados han demostrado ser igual de efectivos, ofreciendo soluciones rentables sin comprometer la eficiencia. Aunque los modelos de IA no son nuevos, su popularidad ha crecido significativamente. Contar con la capacidad de visualizar la información y garantizar total transparencia en el modelo que se utiliza es clave. 

En este contexto, los modelos abiertos están cobrando relevancia, mostrando su valor e incluso generando un retorno positivo sobre la inversión (ROI) en IA, según un estudio de IBM. Bienvenidos los distintos puntos de vista; no existen verdades absolutas, solo perspectivas y modelos de pensamiento.

Entonces, ¿cuál es el modelo de IA generativa más avanzado? La respuesta varía según las necesidades específicas de cada empresa. En IBM, creemos en la optimización de dos factores clave: rendimiento y costos. Desarrollamos nuestro modelo Granite para reducir los costos de inferencia de la IA en hasta 30 veces, haciéndola más accesible y eficiente.

El futuro de la IA radica en la innovación abierta, en el uso de datos correctos y en la aplicación de soluciones personalizadas para un impacto tangible en los negocios. En ese sentido, nuestro enfoque está en integrar la inteligencia en las estrategias de datos, transformando la información patentada en retornos tangibles y mensurables a través de herramientas empresariales diseñadas específicamente para ese fin. La evidencia que respalda la IA de código abierto es convincente. 

Hay algunos indicadores claves que pueden ser útiles para navegar exitosamente por este panorama competitivo en la adopción e implementación de la IA en 2025:

Priorizar casos de uso relevantes: identificar casos de uso de alto impacto es crucial para el desarrollo y la aplicación efectiva de modelos de IA. Esto garantiza que la aplicación sea rentable y entregue resultados cuantificables.

La innovación abierta es clave: no se trata solo de una tendencia; la innovación en IA abierta es una necesidad estratégica. Al adoptar esta perspectiva, las empresas pueden fortalecer sus capacidades de IA, mejorar la eficiencia operativa y, en última instancia, abrir nuevas vías para el crecimiento.

Diseñar una estrategia de IA: a medida que las empresas avanzan en su viaje hacia la  inteligencia artificial y validan los casos de uso más relevantes para ellas, también deben mirar más allá y comenzar a diseñar un mapa que incluya el almacenamiento y la gestión adecuados de los datos, la automatización de procesos y flujos de trabajo derivados de una interpretación correcta de los datos, y, finalmente, la gobernanza de los datos para construir confianza entre todos los usuarios, tanto internos como externos.

Un estudio reciente de IBM revela un aumento del 67% en la adopción de IA en América Latina durante el año pasado. Es el momento adecuado para que las empresas en Argentina comiencen a aprovechar este impulso, pasando de la retórica de la IA a un retorno real sobre la inversión.

El futuro de la IA es abierto, eficiente y accesible. Y en IBM nos comprometemos a hacer realidad este futuro.

* Por Agustín Bellido, Gerente General de IBM para Argentina, Paraguay y Uruguay