El “hype” de los modelos gigantes (como GPT-5) está dando paso al pragmatismo de los modelos especializados. Las empresas se están dando cuenta de que, para los negocios, el tamaño no importa.
El Problema de los Generalistas
Un modelo entrenado en “todo internet” es genial para escribir poemas, pero peligroso para dar consejos legales o médicos específicos. Alucina porque intenta llenar vacíos con probabilidad, no con hechos técnicos.
La Solución: Small Language Models (SLMs)
Los Modelos de Dominio Específico se entrenan (o ajustan/finetuned) exclusivamente con datos de una industria o empresa.
- Legal: Entrenado en 50 años de jurisprudencia local.
- Médico: Entrenado en diagnósticos y protocolos hospitalarios.
- Ingeniería: Entrenado en manuales técnicos y normas de seguridad.
Ventajas Competitivas
- Precisión: Menos alucinaciones, más hechos.
- Privacidad: Pueden ejecutarse localmente (on-premise), sin enviar secretos industriales a OpenAI o Google.
- Costo: Mucho más baratos y rápidos de ejecutar.
En 2026, la pregunta no es “¿qué LLM usas?”, sino “¿qué tan bien entrenado está tu LLM?”.
