1. Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs)
Los LLMs, como los que impulsan a Claude o GPT-4, son redes neuronales entrenadas con cantidades enormes de texto. Capaces de entender, generar y traducir lenguaje humano con fluidez impresionante.
- Atención al cliente con chatbots avanzados
- Generación de contenido — emails, artículos, descripciones
- Análisis de sentimiento sobre marca o producto
2. Visión por Computador
Estos modelos permiten a las máquinas "ver" e interpretar imágenes y videos. Reconocimiento de objetos, segmentación, detección de rostros.
- Retail: análisis de afluencia, control de calidad
- Salud: diagnóstico asistido por imagen
- Industria: inspección automatizada (ver caso Inspectron)
3. Modelos predictivos (Forecasting)
Analizan datos históricos para predecir resultados futuros. La base de la toma de decisiones basada en datos.
- Finanzas: predicción de riesgo crediticio
- Ventas: pronóstico de demanda
- HR: identificación de patrones de rotación
4. Modelos generativos
Más allá de texto, capaces de crear contenido nuevo en otros formatos: imágenes, música, video.
- Diseño: prototipos y variaciones automáticas
- Marketing: creatividades únicas para campañas
- Datos sintéticos para entrenar otros modelos
5. Aprendizaje por refuerzo
IA que aprende por prueba y error. Un agente toma decisiones para maximizar una recompensa.
- Logística: optimización dinámica de rutas
- E-commerce: recomendaciones altamente personalizadas
- Energía: gestión inteligente de redes eléctricas
¿Por dónde empezar?
La clave no es adoptar todos los modelos, sino identificar cuál resuelve un problema real para tu negocio. Empezá con un caso de uso claro, de alto impacto y con datos disponibles.