Modelos de IA

“Los modelos de IA no son magia; son matemáticas, datos y arquitectura trabajando en armonía.” - Andrew Ng, cofundador de Google Brain y Coursera

En 2025, el panorama de modelos de inteligencia artificial es vasto y, sobre todo, dinámico. Como desarrollador, no necesitas conocer todos los modelos, pero sí entender las categorías principales y cómo elegir el modelo correcto para tu proyecto.

• Modelos Generales: Modelos de lenguaje de propósito general (LLMs) diseñados para chat, generación de texto creativa y razonamiento lógico complejo.
• Modelos de Código: Especializados y afinados (fine-tuned) con repositorios de código para entender sintaxis, generar funciones y documentar software.
• Modelos de Embeddings: Transforman texto (u otros datos) en vectores numéricos, permitiendo a las máquinas “entender” la similitud semántica. Son el motor de las arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Matriz de decisión (Trade-offs)

No existe el “mejor modelo universal”. Elegir el modelo adecuado es un ejercicio de equilibrio entre restricciones y requisitos.

Regla de oro

Si la privacidad de los datos es tu máxima prioridad (ej. datos médicos o financieros), opta por modelos Open Source desplegados en tu propia infraestructura. Si buscas la máxima capacidad de razonamiento y rapidez de implementación, los modelos Propietarios vía API suelen llevar la delantera.

Aquí tienes una guía rápida para evaluar tus opciones:

Factor Clave	API Propietaria (SaaS)	Open Source (Self-Hosted)
Privacidad	Los datos salen de tu red. Requiere acuerdos legales estrictos.	Los datos nunca salen de tu control. Ideal para RGPD/Compliance.
Costo	Variable (pago por uso/token). Escala linealmente.	Fijo (hardware/nube). Rentable a gran escala o uso intensivo.
Latencia	Variable, depende de la red y carga del proveedor.	Predecible. Optimizable con hardware dedicado.
Mantenimiento	Cero. El proveedor gestiona la infraestructura.	Alto. Requiere gestión de GPUs, drivers y actualizaciones.
Capacidad	Generalmente SOTA (State of the Art).	Muy competitivo, alcanzando a los propietarios rápidamente.

Preguntas para definir tu stack

Antes de escribir una sola línea de código, responde a estas preguntas para filtrar tus opciones:

• ¿Cuál es la tarea específica? (¿Necesito generar SQL? -> Modelo de Código. ¿Necesito resumir noticias? -> Modelo General).
• ¿Qué latencia es aceptable? (¿Chatbot en tiempo real o análisis de documentos en batch?).
• ¿Tengo datos sensibles? (¿Puedo enviarlos a una API de terceros?).
• ¿Cuál es mi presupuesto de ingeniería? (¿Tengo equipo para mantener un clúster de Kubernetes con GPUs?).