La velocidad de la innovación en el ámbito de la inteligencia artificial (IA) avanza a un ritmo impresionante. A medida que las organizaciones buscan optimizar procesos y mejorar la experiencia del cliente, el uso de modelos de lenguaje gana relevancia.
¿Qué ocurre cuando el tamaño del modelo se reduce? ¿Cuáles son los beneficios de trabajar con Small Language Models (SLM) frente a los tradicionales Large Language Model (LLM)? ¿Es posible conseguir el mismo nivel de automatización y precisión con modelos más pequeños?
Las respuestas a todas estas cuestiones redefinen la forma en que la IA se aplica en el mundo real. Así que, veamos cómo tu empresa puede aprovechar esta tecnología sin incurrir en grandes costes ni comprometer la privacidad de los datos.
SLM vs. LLM: principales diferencias entre modelos de lenguaje
Primero que nada, los SLM son una versión compacta de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM). Han sido diseñados para realizar tareas similares pero con mayor eficiencia en términos de recursos computacionales. Sus diferencias son (Alija, 2024):
- Por un lado, los LLM requieren grandes cantidades de datos y poder de procesamiento.
- Mientras que los SLM son más pequeños, rápidos y económicos, lo que les permite operar en entornos con limitaciones de recursos.
Una de sus principales ventajas radica en la capacidad para ejecutar tareas de procesamiento de lenguaje natural (PLN) sin necesidad de una infraestructura de alto coste. Esto es posible gracias a técnicas específicas que permiten reducir la cantidad de parámetros.
Actividades como el análisis de texto, la generación de contenido y la traducción automática se benefician de dicho proceso. Cabe destacar que todo se enmarca dentro del campo de la modelación del lenguaje (Business Analytics, 2025).
El impacto de los modelos de lenguaje en las empresas
Sean grandes o pequeños, los algoritmos de generación de texto consiguen impulsar la transformación digital dentro de las organizaciones. Para ello, los SLM destacan por su potencial para optimizar la eficiencia interna de las empresas y mejorar la experiencia del cliente.
A continuación, veremos algunas de las áreas donde los SLM marcan la diferencia (Delgado, 2024; Caballar, 2024):
- Optimización de procesos. Los modelos de lenguaje pequeños facilitan la automatización de tareas repetitivas. Por ejemplo, la clasificación de correos, la generación de informes y la gestión de consultas frecuentes. De esta forma, las organizaciones mejoran su rendimiento operativo y liberan recursos para el desarrollo de actividades estratégicas.
- Reducción de costes. Tales modelos requieren menos infraestructura. Esto minimiza la inversión en hardware y consumo energético. Las pequeñas y medianas empresas pueden aprovechar la inteligencia artificial sin incurrir en altos gastos operativos.
- Mejora de la privacidad y seguridad. Al procesar datos de forma más eficiente y localizada, se mitigan los riesgos de filtración. También garantizan un mayor control sobre la información sensible.
Foro de Davos: el auge de los SLM en el contexto empresarial
El World Economic Forum (WEF) de Davos es un espacio en el que se debaten las principales tendencias tecnológicas. Recientemente ha sido un escenario importante para la discusión de los SML.
Durante el evento, se destacó el creciente interés por estos modelos más pequeños y sus aplicaciones empresariales de IA. A medida que la inteligencia artificial se integra profundamente en el mundo corporativo, los SLM ganan relevancia. De hecho, se perfilan como una opción asequible y efectiva para las organizaciones.
Teniendo presente esto, el WEF mostró cómo son útiles en la mejora de la productividad y en la creación de nuevas oportunidades de negocio. Tienen aplicaciones en áreas como la atención al cliente y el análisis de grandes volúmenes de datos. Estas funciones los convierten en una herramienta valiosa para las empresas del futuro (Whiting, 2025).
Aplicaciones reales de SLM en empresas: ejemplos concretos
Cada día más organizaciones aprovechan las ventajas de los pequeños modelos de lenguaje para transformar sus procesos y servicios. A continuación, se presentan algunos ejemplos de cómo se implementan en la práctica (Mearian, 2024; Savov, 2024):
- Servicio al cliente. Optimiza la atención al crear chatbots más eficientes y cercanos que resuelven consultas comunes rápidamente. De esta forma, se produce una mejora en la experiencia del usuario y se alivia la carga de los agentes de soporte.
- Por otro lado, está su papel en la automatización de procesos. Transforman la automatización de tareas que antes requerían intervención humana. Siendo algunas de las más destacadas la clasificación de documentos, generación de resúmenes y predicción de tendencias.
- Análisis de datos. Analizan grandes volúmenes de datos textuales. De esta forma, ayudan a las empresas a obtener información específica de correos y archivos. Además, consiguen comprender mejor las necesidades del cliente y ajustar sus estrategias.
Modelos de lenguaje en el presente y futuro corporativo
En resumen, los SLM tienen la capacidad de transformar la eficiencia empresarial. Conforme las organizaciones buscan soluciones más económicas, esta solución se convierte en una alternativa poderosa frente a los modelos de lenguaje grandes.
Dichas tecnologías están transformando la manera en que las organizaciones operan y se relacionan con sus clientes. Al ser más asequibles y rápidos, los SLM ofrecen oportunidades a empresas de todos los tamaños para optimizar sus recursos y avanzar en su digitalización.
