Alberto Iglesias Fraga, Periodista especializado en innovación y economía digital
La inteligencia artificial ha alcanzado un punto de inflexión. Después de dos años de constante presencia en la agenda pública, muchos analistas comienzan a atisbar el principio del fin de la burbuja de expectativas en torno a esta tecnología. Pero, lo que es más importante, expertos de toda índole comienzan a alertar de las limitaciones inmediatas al crecimiento y escalabilidad de los actuales grandes modelos de lenguaje (LLM) en los que se sustentan algunas de las herramientas de IA generativa más conocidas, como ChatGPT, LlaMA o Gemini.
Nadie duda de que los grandes modelos de lenguaje han capturado la imaginación global y han sentado las bases de una nueva era en la carrera por la inteligencia artificial. Empero, las limitaciones técnicas y los enormes costes de su entrenamiento y operación hacen inviable su futuro a medio plazo. De ahí que estemos viendo un cierto viraje hacia modelos más pequeños, especializados y eficientes. Un cambio de paradigma que no solo abre nuevas oportunidades en el sector tecnológico, sino que coloca a Europa y España en una posición privilegiada para desarrollar alternativas a los colosos estadounidenses.
Y es que, los modelos de IA que todos conocemos, a pesar de sus impresionantes capacidades, requieren infraestructuras masivas para funcionar de manera óptima. El elevado consumo energético, la necesidad de GPU especializadas y el constante mantenimiento de estos sistemas plantean grandes desafíos. Según estimaciones de Accenture, el coste de procesamiento de estos modelos se duplicará en los próximos cinco años, dificultando su adopción por empresas de menor tamaño o en sectores donde el presupuesto es limitado.
Además de su alto coste, los LLM son limitados en otros muchos aspectos. En primer lugar, su “entrenamiento universal” impide una adaptación idónea a las necesidades específicas de una empresa u organismo, que debe reentrenar el modelo para que cumpla con sus expectativas. Por supuesto, con el consiguiente coste extra y el impacto medioambiental asociado. De no hacerlo, estos modelos pueden responder a un amplio espectro de preguntas, pero carecerían de la precisión y personalización que muchas organizaciones requieren para abordar problemas complejos o muy técnicos.
¿Cuál es la alternativa, pues? ¿Qué camino podemos seguir para mitigar estos frenos a la aventura de la IA? Como adelantábamos, surge en el mercado una demanda clara de soluciones de IA más ligeras y adaptadas a casos de uso concretos. Modelos de menor tamaño, también conocidos como edge models, que tengan el potencial de satisfacer estas demandas, permitiendo a las empresas implementar IA en dispositivos menos potentes, reducir costes operativos y, al mismo tiempo, ganar en adaptabilidad y precisión.
Dicho de otro modo: en lugar de tener que adaptar un LLM generalista a un contexto específico, las empresas pueden emplear modelos diseñados para sectores concretos, como el financiero, la sanidad, la logística o la industria. Esta capacidad de personalización resulta en una mejora significativa en precisión y eficiencia, lo cual es fundamental en aplicaciones críticas, como el diagnóstico médico o la detección de fraudes en tiempo real. Y siempre se pueden obtener resultados similares a cuestiones generales al unir diferentes modelos entre sí, a modo de red.
A nivel técnico, estos modelos especializados también pueden funcionar en dispositivos menos potentes, como móviles o tablets, y no necesitan de una infraestructura costosa de servidores para ejecutar operaciones básicas. Según un informe de Gartner, el mercado de IA para aplicaciones de bajo consumo crecerá un 40% para 2026. Ahí es nada.
Una oportunidad geopolítica
La promesa del siglo, podemos pensar. Y más si lo aterrizamos en clave geopolítica, donde estos nuevos modelos pueden encontrar un terreno fértil en Europa, donde la normativa regulatoria, los fondos públicos y la creciente demanda del mercado impulsan el desarrollo de soluciones de este tipo frente a los grandes LLM. No en vano, el ecosistema europeo de IA se ha distinguido por un enfoque en la privacidad, la sostenibilidad y la ética, en clara oposición a los entornos más desregulados de las potencias clásicas como Estados Unidos o China.
Así, la Unión Europea ha destinado recursos significativos para promover una IA segura, eficiente y respetuosa con la privacidad. Programas como AI4EU o el Digital Europe Programme están respaldando la investigación y el desarrollo de IA descentralizada y accesible para pequeñas y medianas empresas. En este contexto, los fondos de hasta 7.500 millones de euros de la UE para proyectos de IA y ciberseguridad buscan fomentar precisamente este tipo de modelos de nuevo cuño. También España está avanzando en esta dirección, en especial a través de la Estrategia Nacional en Inteligencia Artificial.
Y eso por la parte de la oferta, pero también se constata en el polo de la demanda: se estima que las empresas europeas gastarán más de 10.000 millones de euros en inteligencia artificial para 2030, con los modelos más pequeños convertidos en una solución viable y atractiva para nuestro tejido productivo.
Con todo ello, la transición hacia modelos más pequeños y especializados puede suponer un antes y un después en la estructura de la industria de la IA. Actualmente, este mercado está dominada por gigantes estadounidenses y chinos, como OpenAI, Google o Baidu, que operan con modelos de lenguaje masivos y con infraestructuras propias
Pero ante los muros que se van a encontrar de frente, empresas europeas como Aleph Alpha en Alemania o Mistral en Francia pueden aprovechar la oportunidad y desarrollar modelos más ligeros, aplicables a usos industriales y comerciales específicos. Estas startups pueden desafiar la hegemonía de los grandes modelos extranjeros. Y eso es, muy probablemente, lo más cerca que hemos estado jamás de situar al Viejo Continente a la vanguardia de esta revolución.
La sostenibilidad como reclamo
La sostenibilidad es una prioridad en Europa, y en especial en el ámbito de la inteligencia artificial. La normativa europea, liderada por el Green Deal y el AI Act, exige a las empresas desarrollar tecnologías con un bajo impacto energético y que cumplan con rigurosos estándares éticos y de privacidad. Según un estudio de Forrester, la demanda de IA sostenible y regulada en la UE generará un mercado de 35.000 millones de euros para 2027.
De nuevo, la respuesta a esta petición pasa por los modelos más pequeños, al requerir menos energía para operar. Una alternativa verde, que de surgir en Europa permitiría a nuestras empresas centrarse en un nicho de mercado que valora la adaptabilidad, el ahorro de recursos y la eficiencia en lugar de competir directamente con los gigantes tecnológicos.
El punto de inflexión ya está aquí. Ahora queda aprovechar la oportunidad que se nos presenta ante nuestros ojos.
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