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La adopción de modelos de idiomas grandes (LLM) avanza significativamente, impulsada por los modelos estatales -de modelos como Llama 3 (meta) , Claude 3 (antrópico) , Mixtral (Mistral) y las actualizaciones de OpenAI . Estas tecnologías han estado remodelando la forma en que las organizaciones tratan el lenguaje natural, la automatización de tareas y el análisis de datos.
Al mismo tiempo, el interés en las LLM privadas , cuyo objetivo es garantizar la confidencialidad, el cumplimiento y el control sobre los datos utilizados en estos modelos. En este artículo, explicaremos cuáles son los LLM, sus aplicaciones en el contexto corporativo y cómo soluciones como SkyOne Studio permiten el uso seguro y estratégico de estas tecnologías.
¿Qué son LLM (modelos de idiomas grandes)?
Los LLM son modelos de IA entrenados en volúmenes de texto masivos. De esta base, aprenden a identificar patrones en lenguaje humano y generar contenido coherente, responder preguntas, resumir, traducir e incluso programar.
Base técnica: las LLM operan en función de tokens , unidades de lenguaje mínimas que representan palabras o palabras de palabras. Detrás de estos modelos hay arquitecturas como Transformer , responsables de avances significativos en la capacidad de comprensión contextual.
Un párrafo típico consume alrededor de 100 tokens; Un artículo con 1,500 palabras, aproximadamente 2,000 fichas.
El rendimiento de un LLM depende de factores como:
- Volumen y diversidad del corpus de entrenamiento
- Capacidad de parametrización (número de parámetros )
- Eficiencia de inferencia (tiempo y costo para generar respuestas)
- Técnicas de ajuste fino y de refuerzo con retroalimentación humana)
¿Por qué los LLM están en evidencia?
En los últimos años, hemos visto tres tendencias converger para aumentar el LLM:
- El avance tecnológico de modelos fundamentales
que abren modelos como Llama, Falcon, Mistral y Gemini permitieron la personalización y uso en entornos privados. Al mismo tiempo, los modelos cerrados como GPT-4 y Claude evolucionaron hacia el razonamiento, la memoria y la seguridad. - El crecimiento general de la IA en
empresas adoptan LLM para la automatización de servicios, copilotas de ventas, análisis de documentos, generación de contenido y soporte técnico. - Las preocupaciones sobre la privacidad y la soberanía de los datos
surgen LLM privados , implementados localmente o en entornos de nube controlados, asegurando que los datos corporativos confidenciales no estén expuestos a los modelos públicos.
Lea también: "Fue en agentes autónomos: cuando la tecnología resuelve los conflictos solo".
LLMS privados y sus desafíos
Los LLM privados permiten a las empresas utilizar la capacidad de los modelos generativos con datos internos, manteniendo la confidencialidad. Sin embargo, su adopción requiere:
- Organización y estructuración de datos (en lagos de datos, casas de lago o almacenes de datos)
- Capas de seguridad y control de acceso
- Infraestructura de integración con sistemas heredados
- Capacidad de monitoreo y auditoría de las salidas generadas
Es un ecosistema que va más allá del modelo en sí, requiere una base de datos sólida, la interoperabilidad entre los sistemas y la integración con la operación.
Cómo aplicar LLMS de manera segura y escalabilidad: el caso de SkyOne Studio
SkyOne Studio es un producto completo que permite la aplicación de agentes de IA corporativos de una arquitectura sólida segura e integrada.
Componentes principales:
- IPAA (plataformas de integración un servicio) : permite la integración de más de 400 sistemas con bajo uso del código, creando flujos automatizados para conectar CRM, ERP, plataformas legales y sistemas en la nube.
- Lakehouse : estructura de datos moderna que une la escalabilidad de los lagos de datos con la confiabilidad de los almacenes de datos, preparada para apoyar el análisis avanzado y la inferencia de LLM.
- Agentes de IA : Creación de múltiples agentes inteligentes con soporte de LLM, inferencia de tiempo real e integración con canales como WhatsApp, Google Chat y paneles interactivos.
La capacidad del agente AI de SkyOne Studio para automatizar las integraciones es impulsada directamente por LLMS. El LLM es el motor que permite al estudio comprender las necesidades de integración, traducir las solicitudes en lenguaje natural y realizar las acciones necesarias para conectar los sistemas. La propuesta de "sin código" de Studio se amplifica con precisión por esta inteligencia: el modelo comprende lo que debe hacerse y automatiza el proceso de una manera contextual y segura.
- Publicación y conversación de datos : generación de ideas y puntos de vista que pueden activarse mediante comandos naturales en interfaces conversacionales.
Casos de uso:
- Empresas como Panasonic y pagan menos SkyOne Studio para reducir los costos operativos, acelerar la toma de decisiones y automatizar procesos de alto volumen.
- Un ejemplo de impacto: reducción del 40% en el tiempo de procesamiento de datos , con la estructura adecuada de la base informativa para el uso generativo de IA.
Conclusión
Los LLM son, sin duda, uno de los principales vectores de la transformación digital actual. Pero para que su uso corporativo tenga éxito, se necesita más que simplemente adoptar un modelo de idioma: es necesario crear un ecosistema de datos, integración y gobernanza .
Soluciones como SkyOne Studio Entrezan esta base: integración entre sistemas, Data Lakehouse, automatización inteligente y soporte completo para crear agentes basados en LLM.
Las empresas que estructuran este entorno ahora estarán listas para liderar la próxima generación de inteligencia artificial en los negocios.
