Entre la sostenibilidad y el riesgo: por qué los CIO se plantean modelos lingüísticos pequeños

“Por los primeros experimentos, parece que no solo se reduce el consumo de energía, sino también la probabilidad de alucinaciones“, afirma. “Al fin y al cabo, los modelos de IA de las empresas no tienen por qué saberlo todo, sino responder sólo a determinadas aplicaciones. Los SLM pueden seguir haciendo traducciones, realizar análisis de tendencias de mercado, automatizar el servicio de atención al cliente, gestionar tickets de TI, crear un asistente virtual empresarial y mucho más. Me parece más eficiente limitar el dominio y especializarlo, manteniéndolo bajo control de TI”.

Sopesando los negocios de IA generativa y los modelos pequeños

El control es clave. Alessandro Sperduti, director del Centro de Aumento de la Fundación Bruno Kessler (FBK), afirma que en IA corremos el riesgo de que las empresas privadas dominen. “En el pasado, los sistemas de IA más importantes del mundo se desarrollaban en las universidades, mientras que hoy no es así porque han surgido gigantes tecnológicos privados con un poder adquisitivo con el que lo público no puede competir”, afirma.

En la comunidad científica, de hecho, algunos preferirían una intervención política para que la IA volviera a estar bajo control, como ocurrió con la física de altas energías y la creación del CERN, el organismo que reúne a varios países para colaborar en la teoría y experimentación de la física de partículas. Pero otros investigadores no ven riesgos en la hegemonía de algunos actores privados, siempre y cuando los gobiernos regulen el uso de las herramientas de IA, como se ha hecho en la Unión Europea con la Ley de IA.