La inteligencia artificial (IA) está transformando la forma en que trabajamos, innovamos y competimos. De acuerdo con un estudio de Microsoft e IDC, más del 70% de las empresas a nivel global ya utiliza IA y aquellas que lo hacen obtienen un retorno promedio de 3,5 veces por cada dólar invertido.
En el caso de Chile, un informe de PwC y ESE Business School revela que el 73% de las compañías ha adoptado la IA en algún nivel, aunque solo un 5% la aplica de forma integral.
Para las organizaciones chilenas, la pregunta ya no es si incorporar esta tecnología, sino cómo hacerlo de manera estratégica y rentable. Y aquí surge el dilema: ¿Desarrollar un modelo de IA desde cero o aprovechar los modelos pre-entrenados que ofrecen gigantes tecnológicos y startups?
Qué significa desarrollar desde cero vs usar modelos pre-entrenados
Modelo de IA desde cero
Un modelo de IA desarrollado desde cero implica construir el algoritmo, recolectar datos, entrenarlo y validarlo totalmente dentro de la organización. Supone contar con:
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Infraestructura: servidores, GPUs y almacenamiento masivo.
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Talento especializado: científicos de datos, ingenieros en machine learning y DevOps.
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Datos propios: millones de registros de calidad, bien etiquetados y relevantes.
La principal ventaja es el control total: desde la arquitectura del modelo hasta su precisión, escalabilidad y seguridad.
Modelos pre-entrenados
Los modelos pre-entrenados (también llamados modelos fundacionales) son algoritmos ya desarrollados por terceros y entrenados con enormes volúmenes de datos. Se ofrecen como API o servicios en la nube y pueden adaptarse a través de técnicas como fine-tuning o transfer learning. Ejemplos: GPT-4 de OpenAI, PaLM de Google o LLaMA de Meta.
Transfer learning y fine-tuning
El transfer learning permite reutilizar lo que un modelo ya aprendió en una tarea general y adaptarlo a un dominio específico. El fine-tuning consiste en entrenar el modelo pre-entrenado con datos propios de la empresa, logrando un equilibrio entre rapidez, costo y precisión.
Estado global y tendencias emergentes
Adopción global de IA
Según un estudio de oportunidades de Microsoft junto a IDC, más del 75% de las empresas en el mundo ya utiliza IA en alguna función. En 2023–2024, el uso de IA generativa pasó del 55% al 75%. Además, el retorno de inversión promedio se sitúa entre $3,5x y $3,7x, lo que refleja que la IA no solo es innovación, sino también rentabilidad.
Adopción en Chile
En Chile, el 73% de las empresas declara haber implementado proyectos de inteligencia artificial en algún grado, aunque solo un 5% lo ha hecho de manera integral, según el estudio de ESE Business School y PwC. Los sectores más activos en esta adopción son tecnología, telecomunicaciones, banca, retail y servicios profesionales.
Modelos fundacionales como servicio
La tendencia más marcada es la de los modelos fundacionales como servicio (foundation models as a service). Plataformas como AWS Bedrock, Azure OpenAI y Google Vertex AI ofrecen acceso inmediato a modelos de última generación, cobrando solo por uso. Esto reduce las barreras de entrada y acelera la democratización de la IA.
Comparativa: costos, tiempos y desempeño
Costos
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Desde cero: entrenar un modelo de gran escala puede superar los US $78 millones en costos de cómputo, como ocurrió con GPT-4, y en algunos reportes se estima que el costo total de desarrollo superó los US$100 millones.
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Pre-entrenados: al usarse con fine-tuning o personalización, suelen implicar costos significativamente menores, aunque dependen de la complejidad del caso y no hay un rango único validado.
Tiempos
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Desde cero: desarrollar y entrenar un modelo avanzado puede tomar meses o incluso años, debido a la necesidad de recolectar datos, entrenar iterativamente y ajustar la arquitectura.
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Pre-entrenados: con fine-tuning se puede reducir el tiempo de entrenamiento hasta en 90%, logrando un prototipo funcional en semanas.
Precisión y desempeño
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Desde cero: ofrece mayor exactitud en dominios muy específicos, siempre que se disponga de datos abundantes y de alta calidad.
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Pre-entrenados: alcanzan precisión alta desde el inicio, y el fine-tuning puede mejorar el desempeño en un 10–20% en tareas específicas.
Casos de uso destacados
Caso global: OpenAI
Diversos análisis estiman que entrenar modelos de frontera como GPT-4 requirió una inversión en cómputo superior a los US $100 millones, lo que lo convierte en un proyecto asumible únicamente por grandes corporaciones con acceso a infraestructura masiva y capital significativo.
Caso sector financiero
En el sector financiero, estudios de machine learning aplicados a detección de fraude muestran que el uso de modelos pre-entrenados adaptados con fine-tuning puede mejorar la precisión de las predicciones entre un 10 y 20%, reduciendo tiempos de entrenamiento y acelerando la puesta en marcha de soluciones en comparación con desarrollos desde cero.
Caso en retail
En Latinoamérica, empresas de retail han comenzado a aplicar modelos de visión pre-entrenados para tareas como gestión de inventario y análisis de clientes. Estas soluciones, al estar disponibles como servicio en la nube, permiten desplegar pilotos en cuestión de semanas y avanzar hacia una mejor experiencia de cliente sin los altos costos de entrenar modelos desde cero..webp?width=960&height=540&name=RPA%20(1).webp)
Factores clave para decidir
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Recursos internos: datos, infraestructura y talento en machine learning.
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Regulación y privacidad: sectores como salud o banca pueden requerir modelos internos.
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Escalabilidad y mantenimiento: un modelo propio exige reentrenamiento constante.
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Velocidad al mercado: lo pre-entrenado permite ganar agilidad.
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Ventaja competitiva: cuando la IA es el núcleo del negocio, desarrollar desde cero puede ser estratégico.
Estrategia híbrida
Cada vez más empresas optan por un enfoque híbrido: comenzar con un modelo pre-entrenado, validar su ROI y luego invertir en capacidades propias.
Checklist estratégico:
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Objetivos del proyecto.
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Presupuesto disponible.
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Calidad y volumen de datos.
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Tiempo esperado para resultados.
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Riesgos regulatorios y de privacidad.
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Qué es un modelo pre-entrenado?
Es una IA entrenada con datos masivos por un tercero. Permite ahorrar tiempo y costo, y adaptarse mediante fine-tuning.
¿Cuándo conviene desarrollar IA desde cero?
Cuando se busca ventaja competitiva única, se tienen datos abundantes y se deben cumplir regulaciones estrictas.
¿Qué tan precisos son los modelos pre-entrenados?
Con datos locales y fine-tuning, logran precisiones comparables o superiores a un modelo propio limitado.
¿Qué industrias en Chile lideran la adopción de IA?
Tecnología, banca, telecomunicaciones y retail.
La decisión entre desarrollar IA desde cero o usar modelos pre-entrenados depende de la estrategia de cada organización. En Chile, donde los presupuestos suelen ser limitados y la velocidad es clave, los modelos pre-entrenados ofrecen una opción más ágil y rentable. Sin embargo, cuando la IA será el corazón del negocio, desarrollar un modelo propio puede marcar la diferencia.
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