{"id":131147,"date":"2025-05-16T01:21:59","date_gmt":"2025-05-16T06:21:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.quebakan.com\/v15\/?p=131147"},"modified":"2025-05-16T01:21:59","modified_gmt":"2025-05-16T06:21:59","slug":"fomo-ai-la-presion-de-subirse-a-la-conversacion-y-la-sabiduria-de-saber-cuando-hacerlo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.quebakan.com\/v15\/fomo-ai-la-presion-de-subirse-a-la-conversacion-y-la-sabiduria-de-saber-cuando-hacerlo\/","title":{"rendered":"FOMO AI: La presi\u00f3n de subirse a la conversaci\u00f3n y la sabidur\u00eda de saber cu\u00e1ndo hacerlo"},"content":{"rendered":"<p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-131148\" src=\"https:\/\/www.quebakan.com\/v15\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Foto-Weslley-Rosalem.jpg\" alt=\"\" width=\"467\" height=\"700\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><em>Por Weslley Rosalem, <\/em><em>L\u00edder de IA para Latinoam\u00e9rica en Red Hat<\/em><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Vivimos en una era en la que la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en el nuevo objeto brillante del mundo corporativo. Est\u00e1 en los titulares, en las reuniones de directorio y hasta en los pasillos de oficinas donde quiz\u00e1s nunca se hablaba de algoritmos. La velocidad con la que emergen herramientas y modelos ha despertado un fen\u00f3meno tan humano como contagioso: el <strong>FOMO AI<\/strong>, ese miedo a quedarse afuera <em>&#8211; o \u201cfear of missing out\u201d, como se lo conoce en las redes sociales &#8211;<\/em> de una revoluci\u00f3n que parece inevitable.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">En esa vor\u00e1gine de ser parte, no s\u00f3lo de la conversaci\u00f3n, sino de la narrativa, las empresas caen en la ansiedad de dar el siguiente paso en la innovaci\u00f3n. Pero, como ya pas\u00f3 con la migraci\u00f3n masiva a la nube, no todo lo que brilla es oro. Muchas compa\u00f1\u00edas han apostado todo por llevar sus cargas a la nube buscando escalabilidad y eficiencia, y luego descubrieron que no era la soluci\u00f3n m\u00e1gica a sus necesidades.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Entonces, antes de sumarse a la ola, es necesario &#8211; y prudente &#8211; hacerse una pregunta simple pero poderosa: <strong>\u00bfhe pensado bien la estrategia de inteligencia artificial que necesita mi empresa?<\/strong> Y si la respuesta es s\u00ed, \u00bfc\u00f3mo es? No todas las soluciones requieren IA generativa, y no todo problema se resuelve con un modelo de lenguaje de \u00faltima generaci\u00f3n. Algunas preguntas ayudan a ordenar el pensamiento: \u00bfQu\u00e9 problema espec\u00edfico busco resolver? \u00bfTengo los datos necesarios para entrenar o alimentar un modelo? \u00bfCuento con talento interno o necesitar\u00e9 apoyo de terceros? \u00bfCu\u00e1l es el impacto que espero lograr y en qu\u00e9 plazo?<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">No hay una respuesta \u00fanica. Por ejemplo, una empresa que necesita generar contenidos o automatizar prototipos visuales puede beneficiarse de modelos generativos. En cambio, una que busca predecir fallas o detectar fraudes podr\u00eda obtener m\u00e1s valor con IA predictiva. La clave es recordar que la IA debe ser un <strong>medio al servicio de un objetivo<\/strong>, no un fin en s\u00ed mismo.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Y si hablamos de <a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.redhat.com\/es\/topics\/ai\/what-is-generative-ai\">IA generativa<\/a>, hay que entender bien de qu\u00e9 se trata. Esta rama de la inteligencia artificial est\u00e1 dise\u00f1ada para <strong>crear contenido nuevo<\/strong> a partir de grandes vol\u00famenes de datos: desde textos y dise\u00f1os hasta c\u00f3digo y videos. Su potencial es enorme, sobre todo en \u00e1reas como marketing, atenci\u00f3n al cliente, desarrollo de producto y creatividad asistida. Sin embargo, tambi\u00e9n requiere un enfoque estrat\u00e9gico: los modelos generativos pueden ser costosos, dif\u00edciles de explicar y demandan una buena gesti\u00f3n de riesgos.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Y aqu\u00ed es donde se presenta otra de las grandes decisiones: <a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/developers.redhat.com\/articles\/2025\/04\/10\/road-ai-guide-understanding-aiml-models\">\u00bfusar modelos grandes o peque\u00f1os?<\/a> En los \u00faltimos a\u00f1os, los Large Language Models (LLM) como GPT-4 o Gemini han capturado la imaginaci\u00f3n colectiva. Son potentes, vers\u00e1tiles y capaces de hacer de todo: escribir, programar, traducir, explicar. Pero tambi\u00e9n son caros, demandan mucha infraestructura y plantean desaf\u00edos de privacidad y control.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Por eso, los Small Language Models (SLM) est\u00e1n ganando terreno. Son una especie de versi\u00f3n \u201cultraliviana\u201d que, sin tener la potencia de sus hermanos mayores, resuelve tareas espec\u00edficas de forma m\u00e1s r\u00e1pida, segura y con un costo menor. Hay que pensar en ellos como una caja de herramientas especializada: no tienen todo, pero lo que tienen, lo hacen bien. En muchos casos no es necesario un modelo que hable otros idiomas, como alem\u00e1n, italiano o japon\u00e9s. All\u00ed es donde definir una estrategia clara al principio del camino, toma mayor relevancia. Un modelo m\u00e1s grande puede significar simplemente un mayor costo, sin realmente agregar m\u00e1s calidad o beneficios a su caso de uso comercial o desaf\u00edo. Si una empresa, por ejemplo, solo necesita clasificar correos, automatizar respuestas internas o analizar formularios, un SLM entrenado con sus propios datos puede ser mucho m\u00e1s efectivo que un modelo enorme alojado en la nube.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Con la adquisici\u00f3n de<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.redhat.com\/es\/blog\/future-ai-open-source\"> Neural Magic<\/a>, en Red Hat nos enfocamos en proporcionar recursos clave, tanto humanos como t\u00e9cnicos, para desarrollar modelos de inteligencia artificial optimizados y efectivos (ya sean LLM o SLM), con el beneficio adicional de poder ejecutarse en cualquier plataforma.\u00a0 El open source y su visi\u00f3n de \u00abdemocratizar la IA\u00bb justamente apuntan a hacer estos modelos m\u00e1s accesibles y flexibles para diversas infraestructuras tecnol\u00f3gicas.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Lo que podemos afirmar es que el futuro ser\u00e1 h\u00edbrido. Los modelos grandes y peque\u00f1os van a convivir y las estrategias van a adaptarse. Algunos procesos necesitar\u00e1n potencia bruta; otros, precisi\u00f3n quir\u00fargica. Lo importante es saber cu\u00e1ndo se requiere de uno, cu\u00e1ndo del otro, y cu\u00e1ndo no se necesita ninguno. Porque, como en tantas otras cosas en la vida y los negocios, no se trata de hacer lo que todos hacen, sino lo que tiene sentido para la organizaci\u00f3n. En esa diferencia, est\u00e1 la verdadera inteligencia.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Adoptar inteligencia artificial no debe ser un fin en s\u00ed mismo, sino un medio para generar valor sostenible. Las empresas que adoptan la IA de manera responsable y alineada con sus objetivos pueden mejorar procesos, tomar decisiones m\u00e1s inteligentes y beneficiar tanto a sus colaboradores como a sus clientes. En lugar de dejarse llevar por la ansiedad del momento, la clave est\u00e1 en fortalecer capacidades internas, formar talentos y crear una cultura organizacional que libere todo el potencial de la tecnolog\u00eda.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Uno de los errores m\u00e1s frecuentes al incorporar inteligencia artificial en los negocios es hacerlo sin un prop\u00f3sito claro, lo que conduce a soluciones opacas, dif\u00edciles de auditar y mal integradas con los sistemas existentes, generando confusi\u00f3n, resistencia y hasta abandono. La clave no es implementar IA por presi\u00f3n externa o por miedo a \u201cquedarse atr\u00e1s\u201d de la tendencia de moda, sino analizar las alternativas disponibles y el plazo de ejecuci\u00f3n m\u00e1s conveniente para que definitivamente sea una herramienta alineada con los objetivos del negocio.\u00a0<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Por Weslley Rosalem, L\u00edder de IA para Latinoam\u00e9rica en Red Hat Vivimos en una era en la que la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en el nuevo objeto brillante del mundo corporativo. 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