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    ¿Qué es un modelo de lenguaje grande (LLM)?

    Un modelo de lenguaje grande (LLM) es un tipo de inteligencia artificial entrenado con grandes cantidades de texto para reconocer patrones y predecir lo que viene después, generando respuestas similares a las humanas en el proceso. Las empresas se apoyan en los LLM para brindar a los equipos un acceso más rápido al conocimiento, lo que acelera la toma de decisiones, y para automatizar el trabajo rutinario de contenido.

    Definición ampliada

    Los LLM se construyen utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático, en especial aprendizaje profundo, y se entrenan con miles de millones de palabras de texto cotidiano. Esa capacitación les permite resumir, clasificar, traducir y generar contenido nuevo, captando patrones estadísticos en el lenguaje a lo largo del camino.

    A diferencia de los sistemas de IA tradicionales con conjuntos de reglas limitados, los LLM pueden adaptarse a muchos contextos, lo que los hace poderosos para el uso empresarial. Los modelos más grandes pueden captar matices y ambigüedades más sutiles en el lenguaje, lo que admite un razonamiento más complejo.

    El mercado de esta tecnología revolucionaria está creciendo, Grand View Research estima que el mercado global de LLM se expandirá de USD 5.62 mil millones en 2024 a USD 35.4 mil millones para 2030, una tasa de crecimiento anual compuesta de casi el 37 %.

    El costo de ejecutar estos modelos también está cayendo con rapidez. Gartner prevé que el costo de operar un LLM a gran escala caerá más de un 90 % para 2030, lo que hará que la tecnología sea mucho más accesible para implementar a medida. Esa es parte de la razón por la que los resultados de los LLM aparecen cada vez más dentro de las herramientas cotidianas de inteligencia de negocios, lo que permite a los equipos consultar datos de forma conversacional en lugar de escribir código.

    ¿Dónde encaja un LLM en el panorama de la IA?

    Con todos estos términos de IA circulando, es fácil perder de vista cómo encaja un LLM junto a otras tecnologías de IA.

    • IA generativa: un LLM es un tipo de IA generativa centrado en el lenguaje. La IA generativa en su conjunto también abarca herramientas que crean imágenes, video y audio.
    • Aprendizaje automático: el aprendizaje automático es el conjunto más amplio de técnicas que permite a las computadoras aprender de los datos en lugar de seguir reglas fijas. Los LLM se construyen mediante el aprendizaje automático, a una escala mucho mayor.
    • Procesamiento del lenguaje natural (PLN): el PLN es el objetivo general de lograr que las computadoras entiendan el lenguaje humano y trabajen con él. Actualmente, un LLM es la tecnología principal utilizada para lograrlo, lo que impulsa tareas como la traducción y el análisis de sentimiento.
    • Generación aumentada por recuperación (RAG): RAG permite que un LLM incorpore los datos propios de una organización al responder una pregunta, en lugar de depender únicamente de lo que aprendió durante la capacitación.
    • Agentes de IA: un agente de IA utiliza un LLM para razonar sobre un problema, pero también toma medidas independientes, al usar herramientas y memoria para completar tareas de varios pasos en lugar de simplemente generar una respuesta.
    • Chatbots: un chatbot es un tipo de aplicación basada en un LLM que utiliza el modelo para interpretar lo que escribe una persona y generar una respuesta conversacional. No todos los chatbots se ejecutan en un LLM.

    Cómo se aplican los modelos de lenguaje grande en los negocios y los datos

    Los LLM ya han dejado atrás las pruebas piloto puntuales para integrarse en los flujos de trabajo diarios. Ahora se encargan del trabajo repetitivo y cargado de lenguaje que solía consumir el tiempo de analistas y trabajadores del conocimiento, como resumir documentos extensos, responder preguntas rutinarias y convertir texto no estructurado en algo sobre lo que un equipo puede actuar, en lugar de simplemente leer.

    Los casos prácticos empresariales más comunes para los LLM incluyen la capacidad de:

    • Automatizar el servicio al cliente: impulsa chatbots y asistentes virtuales que resuelven solicitudes de rutina sin un agente en vivo.
    • Redactar contenido a medida: genera informes, textos de marketing, publicaciones en blogs y documentación técnica para reducir el tiempo de redacción manual.
    • Apoyar la gestión del conocimiento: haz que el texto no estructurado se pueda buscar y sea accionable, para que los equipos puedan encontrar respuestas en segundos en lugar de buscar entre archivos.
    • Mejorar los flujos de trabajo de analítica: traduce preguntas en lenguaje natural en consultas y modelos para que las personas puedan pedir insights en un inglés sencillo.
    • Mejorar la gobernanza de datos y el cumplimiento: escanea el texto en busca de riesgos, datos confidenciales o problemas normativos antes de que se conviertan en un problema.
    • Personalizar el contenido para clientes: produce descripciones de productos personalizadas y textos localizados para diferentes mercados.
    • Ampliar la accesibilidad de datos: permite a los equipos sin capacitación técnica consultar datos en lenguaje sencillo, lo que cierra la brecha entre los datos sin procesar y las personas que necesitan tomar medidas al respecto.

    Alteryx permite a las empresas operacionalizar las capacidades de IA, incluidos los LLM, conectándolas a pipelines de datos gobernados, de modo que los resultados se mantengan precisos y auditables al tiempo que se escalan en toda la empresa.

    El caso de negocio para combinar los LLM con datos gobernados se está reflejando en los números. La encuesta El estado de la IA en 2025 de McKinsey reveló que el 88 % de las organizaciones ahora informa un uso regular de la IA en al menos una función de la empresa, un aumento respecto al 78 % del año anterior, y Gartner señala que el gasto empresarial solo en modelos de IA está en camino de más que duplicarse en 2026. Para la mayoría de las empresas, el cuello de botella ya no es el acceso a un LLM. Es asegurarse de que los datos que alimentan al LLM estén limpios, actualizados y sean algo en lo que los equipos realmente puedan confiar.

    Tipos de modelos de implementación de LLM

    Un LLM, como GPT-4 o Llama, es el modelo de IA en sí. Cómo una empresa accede a ese modelo o lo ejecuta es una decisión independiente, denominada su enfoque de implementación, y por lo general se reduce a una de tres opciones.

    • LLM públicos: modelos de uso general, como los que están detrás de los populares chatbots de consumo, a los que se accede a través de una interfaz de programación de aplicaciones (API). Estos son de rápida adopción, pero por lo general no conservan el contexto propietario de una organización entre sesiones.
    • LLM privados o autoalojados: el mismo tipo de modelo, implementado en la infraestructura propia de una organización o en un entorno de nube privada en lugar de una API pública, lo que brinda un mayor control sobre dónde residen los datos y cómo se protegen.
    • LLM ajustados: un modelo público o alojado en servidores propios que se ha capacitado más en el propio conjunto de datos de una empresa para mejorar la precisión en tareas específicas del dominio, como la revisión de contratos legales o el procesamiento de reclamaciones de seguros. A menudo, así es como las empresas obtienen resultados precisos y acordes con la marca sin entrenar un modelo desde cero.

    La plataforma Alteryx conecta cualquiera de estos enfoques con pipelines de datos gobernados, de modo que cualquier modelo que elija un equipo siempre trabaje con datos limpios y autorizados que se mantienen actualizados.

    Desafíos comunes con los LLM

    Todas las opciones de implementación anteriores siguen enfrentando algunos de los mismos desafíos, y vale la pena planificarlos con anticipación en lugar de hacerlo después del lanzamiento.

    • Sesgo: un LLM puede reflejar patrones y sesgos presentes en sus datos de entrenamiento, que pueden manifestarse en sus resultados si no se controlan.
    • Privacidad y seguridad de los datos: enviar información confidencial a una API pública de LLM puede generar inquietudes sobre el cumplimiento y la confidencialidad, razón por la cual muchas empresas eligen en su lugar una implementación privada o autohospedada.
    • Conocimiento desactualizado: el entrenamiento de un LLM tiene una fecha de corte, por lo que no tendrá conocimiento de nada que haya ocurrido después de ese punto, a menos que esté conectado a datos actuales, a menudo mediante RAG.

    Cómo funcionan los modelos de lenguaje grande

    Los LLM procesan el texto paso a paso: lo desglosan en piezas más pequeñas, aprenden las relaciones entre esas piezas y predicen lo que viene después. Conocer este flujo también explica por qué un LLM puede sonar totalmente seguro incluso cuando se equivoca.

    Así es como un modelo de lenguaje grande genera texto, paso a paso:

    1. El texto se divide en tokens: las palabras o los fragmentos de palabras se dividen en pequeñas unidades llamadas tokens.
    2. Los tokens se convierten en números: cada token se convierte en una representación numérica para que el modelo pueda procesarlo matemáticamente.
    3. El modelo aprende relaciones: mediante una arquitectura de transformador, el modelo identifica patrones y conexiones entre tokens, y aprende cómo se relacionan las palabras entre sí en el contexto.
    4. La predicción ocurre paso a paso: al generar una respuesta, el modelo predice el token más probable a continuación, uno a la vez, para construir oraciones y párrafos.
    5. La escala mejora el rendimiento: los modelos más grandes, con más parámetros y datos de capacitación más amplios, tienden a ofrecer resultados más exactos, especialmente una vez que se ajustan para una industria o tarea específica.

    Casos prácticos

    El caso práctico correcto de un LLM se ve diferente según el equipo que lo esté utilizando. Un equipo de marketing quiere contenido más rápido, mientras que un equipo legal quiere una revisión de contratos más rápida, pero ambos recurren a la misma tecnología subyacente.

    Los casos prácticos comunes de LLM por función empresarial incluyen:

    • Marketing: redacta textos para campañas y localiza los mensajes para diferentes mercados, generando variaciones para probar en una fracción del tiempo habitual.
    • Servicio de asistencia al cliente: potencia chatbots y herramientas de asistencia a agentes que resuelven tickets de rutina y resumen hilos de conversación largos.
    • Ventas: resume transcripciones de llamadas y redactar correos electrónicos de seguimiento, para que los representantes dediquen menos tiempo al papeleo y más tiempo a vender.
    • Legal y cumplimiento: revisa contratos y marca el lenguaje de riesgo, lo que reduce los ciclos de revisión de documentos regulatorios.
    • Recursos humanos: redacta descripciones de puestos y resume currículums, y luego deja que un asistente interno responda preguntas sobre las políticas de los empleados.
    • Equipos de TI y datos: genera documentación y explica flujos de trabajo en lenguaje sencillo, al traducir solicitudes en lenguaje natural en consultas sobre la marcha.

    Ejemplos de industrias

    Las industrias muy reguladas y con un gran volumen de documentos suelen ver los beneficios más rápidos de los LLM, ya que gran parte del trabajo diario implica leer, resumir o responder a grandes volúmenes de texto.

    Así es como diferentes sectores industriales utilizan los LLM:

    • Sistema de salud: ayuda a los médicos con búsquedas en literatura médica y resume los historiales de los pacientes.
    • Seguros: automatiza el procesamiento de reclamaciones a través del análisis de documentos.
    • Sector público: ayuda a las agencias a responder a las consultas de los ciudadanos a través de portales de autoservicio en lenguaje natural.
    • Finanzas: simplifica la detección de fraudes, las decisiones de crédito, la gestión de riesgos y las revisiones de cumplimiento.

    Preguntas frecuentes

    ¿Los LLM siempre son precisos o alucinan?

    Los LLM pueden generar resultados plausibles, pero incorrectos, a menudo, llamados alucinaciones. Las empresas mitigan esto al combinar los LLM con fuentes de datos verificadas y revisión humana.

    ¿Los LLM reemplazan a los analistas humanos?

    Mejoran el trabajo humano al acelerar las tareas rutinarias y liberar tiempo para dedicar al análisis más profundo y el pensamiento estratégico. Las personas aún son necesarias para evaluar la corrección y el sesgo de los resultados de los LLM, y para mantener la gobernanza.

    ¿Cuánto cuesta usar un LLM?

    Depende del enfoque de implementación. Las API públicas de LLM suelen cobrar por uso, por lo que los costos empiezan siendo bajos, pero aumentan a medida que crece el volumen de consultas. Alojar o ajustar un modelo desplaza el gasto hacia la infraestructura y la configuración en lugar de las tarifas por consulta, lo que puede resultar rentable a medida. Sin embargo, para la mayoría de las empresas, el mayor generador de costos no es el modelo en sí. Es el tiempo dedicado a limpiar y preparar los datos que lo alimentan, que es exactamente el problema que un pipeline de datos gobernado está diseñado para resolver.

    ¿Cuáles son algunos ejemplos de modelos de lenguaje grande?

    GPT-4, Gemini, Claude y Llama se encuentran entre los LLM más conocidos, aunque la mayoría son modelos de frontera creados por un puñado de grandes laboratorios de IA. Las empresas no necesitan construir uno desde cero. Pueden acceder a estos modelos a través de una API o ejecutar versiones de código abierto dentro de su propia infraestructura.

    Recursos adicionales

    Fuentes y referencias

    Sinónimos

    • Modelo fundacional
    • Modelo de lenguaje generativo
    • Modelo basado en transformadores

    Términos relacionados

    Última revisión: agosto de 2026

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    Esta entrada del glosario se creó y revisó por el equipo de contenido de Alteryx para garantizar la claridad, precisión y alineación con nuestra experiencia en la automatización del análisis de datos.