La rápida evolución de la IA generativa ha situado los modelos fundamentales, que sirven de base para crear soluciones con diferentes propósitos, en el centro de las transformaciones digitales que las empresas están experimentando hoy en día.
Herramientas como ChatGPT y Gemini llaman la atención, pero son solo la punta de una base tecnológica mucho más amplia, capaz de crear, automatizar y escalar la inteligencia artificial de una manera sin precedentes.
Con las fundaciones, las organizaciones pueden redefinir los pasos para analizar datos, optimizar procesos e innovar en diferentes áreas.
A lo largo de este contenido, entenderás qué son las bases, cómo funcionan, las diferencias respecto a otros modelos de IA, ejemplos prácticos y cómo aplicarlas estratégicamente en el entorno empresarial. ¡Disfruta del contenido!
¿Qué son los modelos de cima?
Los modelos Foundation son modelos de inteligencia artificial entrenados a gran escala, capaces de servir como base para diversas aplicaciones.
También conocidos como modelos base, no se desarrollan para tareas específicas, sino para adaptarse a diferentes contextos. Para ello, aprenden patrones generales a partir de grandes volúmenes de datos.
A partir de este preentrenamiento, estos modelos pueden utilizarse para actividades como la generación de texto, el análisis de datos, la automatización de procesos y la interacción con los usuarios.
¿Cuáles son las principales características de los modelos de cimentación?
Los modelos Foundation destacan por su capacidad para aprender patrones amplios y generalizables, lo que permite aplicarlos en múltiples escenarios.
Combinan escala, flexibilidad y adaptabilidad, lo que la convierte en una base sólida para desarrollar soluciones de inteligencia artificial en diferentes áreas del negocio.
Aquí merece la pena conocer algunas características que diferencian este modelo de otros, tales como:
- Entrenamiento a gran escala: se entrenan con gran capacidad computacional y modelos complejos;
- Versatilidad para diferentes tareas: pueden aplicarse en múltiples casos de uso sin necesidad de crear desde cero;
- Uso de grandes volúmenes de datos: este modelo aprende de datos diversos, tanto estructurados como no estructurados;
- Base para aplicaciones especializadas: sirven como base para soluciones más específicas e integradas con los procesos empresariales;
- Adaptabilidad: permiten ajustes para contextos específicos, basados en técnicas como el ajuste fino o la ingeniería de prompts, que amplían el nivel de experiencia de la herramienta.
En la práctica, actúa como la “base” para la creación de herramientas más especializadas, como la IA generativa, por ejemplo.
¿Cómo funciona un modelo de cimentación?
Este modelo funciona a partir de un preentrenamiento en grandes bases de datos, en el que aprende patrones, relaciones, lenguaje y contexto de forma amplia. Con esta formación inicial, desarrolla una “base de conocimiento” generalista.
Tras este paso, el modelo puede adaptarse para usos específicos mediante técnicas como el ajuste fino, ajustes con datos propietarios, instrucciones dirigidas o integración con sistemas corporativos.
Este proceso permite a la IA aumentar la precisión de su rendimiento en ese contexto particular y, por tanto, volverse más relevante para la empresa.
Esto significa que, en lugar de crear un modelo desde cero para cada necesidad, puedes usar un modelo base como punto de partida, acelerando la implementación de soluciones y reduciendo la complejidad del desarrollo.
¿Cuáles son las diferencias entre los modelos de fundación y los modelos tradicionales de IA?
La principal diferencia es la forma de entrenamiento y el rendimiento de cada uno. Mientras que los modelos básicos se entrenan a gran escala para resolver múltiples problemas, los tradicionales se desarrollan para tareas específicas.
En los modelos tradicionales, cada nueva demanda requiere un nuevo modelo o una nueva adaptación para adaptarse. Los modelos de fundación, en cambio, funcionan como una base reutilizable, que puede adaptarse a diferentes contextos más rápidamente.
Aquí también merece la pena aclarar la diferencia entre modelos base y LLMs (Modelos de Lenguaje Grandes).
Son un tipo de modelo de fundación centrado en el lenguaje, y ahora son los más populares del mercado.
Comprendamos con más detalle las características de cada uno:
| Característica | Modelos de cimentación | Modelos tradicionales | LLMs |
| Ámbito de uso | Un solo modelo puede cubrir múltiples tareas (por ejemplo, atención al cliente, analítica, automatización) | Creado para una tarea específica (por ejemplo, ordenar correos electrónicos) | Centrado en tareas de idioma (texto, chat, resumen) |
| Formación | Preentrenado con grandes volúmenes de datos diversos (texto, imagen, código, etc.) | Entrenado con datos limitados y específicos de un problema | Preentrenado con grandes volúmenes de texto |
| Tipo de aplicación | Multimodal (texto, imagen, datos, automatización) | Aplicaciones aisladas y específicas | Aplicaciones basadas en lenguajes |
| Adaptación al negocio | Puede ajustarse con datos de la empresa o integrarse en sistemas para generar respuestas más contextualizadas | Requiere un nuevo modelo o una reestructuración para ajustarse según cada necesidad | Ajustado con instrucciones o datos para mejorar las respuestas del lenguaje |
Ejemplos de modelos de cimentación
Los modelos básicos ya están presentes en varias soluciones utilizadas en el mercado, tanto a nivel personal como corporativo.
Gracias a la capacidad de servir de base para diferentes aplicaciones, estos modelos se han vuelto cada vez más comunes y han permitido el desarrollo de herramientas de IA que aportan valor al negocio.
Destacamos algunas de las aplicaciones más conocidas hoy para que puedas comprender todo el potencial de este concepto para tu empresa.
ChatGPT
ChatGPT es uno de los ejemplos más conocidos de un modelo impulsado por el lenguaje. Se basa en un LLM entrenado a gran escala, capaz de generar textos, responder preguntas, resumir contenido y apoyar diferentes tareas.
La versatilidad de esta solución muestra cómo un único modelo puede aplicarse en múltiples escenarios.
Géminis
Gemini es un modelo desarrollado para actuar de manera multimodal, es decir, capaz de procesar y generar diferentes tipos de datos, como texto, imágenes y código.
Esto amplía sus posibilidades de uso y refuerza el concepto de modelo de cimentación como base para diversas aplicaciones.
Claude
Claude es otro ejemplo centrado en el lenguaje, diseñado para interacciones más seguras y contextualizadas.
Demuestra cómo estos modelos pueden ajustarse para cumplir diferentes objetivos, como el análisis de documentos, la generación de contenidos y el apoyo a la toma de decisiones.
LYNN
LYNN es la fundación B2B de IA desarrollada por TOTVS, creada para satisfacer las demandas específicas de las empresas.
Basada en inteligencia artificial especializada, permite la creación de agentes de IA altamente adaptados al contexto empresarial. Esto permite a los agentes apoyar tareas con mayor precisión y relevancia.
Este ejemplo refuerza el papel de las fundaciones como base para el desarrollo de soluciones corporativas cada vez más estratégicas.
¿Cuáles son los beneficios de aplicar modelos de base en empresas?
Mediante el uso de modelos preentrenados y adaptables, es posible acelerar la implementación de soluciones de IA, reducir los esfuerzos operativos y tomar decisiones más informadas, basadas en los datos y el contexto.
Como resultado, la aplicación de modelos base en las empresas aporta ganancias directas en eficiencia, escala y capacidad analítica.
Estos son solo algunos de los muchos beneficios de las fundaciones, que también contribuyen a:
- Automatización de tareas: Al automatizar actividades repetitivas, los modelos base liberan equipos para funciones más estratégicas;
- Analizar grandes volúmenes de datos con precisión: son capaces de identificar patrones y generar conocimientos a partir de datos complejos y variados;
- Ganancias de productividad y escalabilidad: los modelos permiten automatizar actividades y expandir operaciones sin aumentar proporcionalmente los recursos;
- Aceleración de la innovación: como ya cuentan con una base ya establecida, estos modelos facilitan el desarrollo más rápido de nuevas soluciones y aplicaciones;
- Personalización de experiencias: basándose en el análisis de datos, te permiten adaptar interacciones, productos y servicios según el perfil y comportamiento de cada cliente.
¿Cómo pueden aplicarse los modelos de fundación en la optimización de procesos de negocio?
Al integrarse en los procesos diarios, los modelos de fundación amplían el potencial para usar IA en las empresas. Y este movimiento refleja directamente la innovación empresarial.
No es casualidad, el 64% de las empresas afirma que la IA está impulsando su capacidad de innovación, según datos de McKinsey.
Como hemos visto, estos modelos ayudan a automatizar tareas, analizar datos con mayor profundidad y apoyar decisiones más rápidamente.
Veamos cómo se desarrolla esta aplicación en diferentes áreas de la operación.
Automatización de servicios y soporte
Los modelos base pueden utilizarse para automatizar llamadas a través de asistentes virtuales y chatbots más inteligentes.
Pueden interpretar preguntas, responder con contexto y evolucionar a medida que interactúan con los usuarios.
Esto mejora la experiencia del cliente y reduce el volumen de llamadas manuales, permitiendo a los equipos centrarse en casos más complejos.
Análisis de datos y generación de información
Como mencionamos antes, estos modelos pueden procesar grandes volúmenes de datos e identificar patrones que no siempre son visibles en la analítica tradicional.
A partir de esto, apoyan la generación de conocimientos para áreas como ventas, finanzas y operaciones, y contribuyen directamente a decisiones más rápidas e informadas.
Apoyo a la productividad del equipo y de las operaciones
Los modelos Foundation pueden ayudar a los equipos a realizar tareas diarias, como la redacción de contenidos, el análisis de información, la organización de datos y el apoyo a la toma de decisiones.
Esto reduce el tiempo dedicado a las actividades operativas y, en consecuencia, aumenta la eficiencia de los equipos en diferentes áreas de la empresa.
Automatización de los flujos administrativos
En la rutina administrativa, estas plantillas ayudan a automatizar procesos como el registro de información, la revisión de documentos, la gestión de contratos, la rellenación de datos y el seguimiento de tareas.
Es una forma de reducir errores, mejorar la organización y garantizar una mayor agilidad en la ejecución de procesos internos.
Personalizando experiencias y viajes
Basándose en datos de comportamiento e historial de interacción, los modelos permiten personalizar la experiencia del cliente en diferentes puntos de contacto.
Aquí hablamos de todo, desde recomendaciones y comunicaciones dirigidas hasta ofertas más alineadas con el perfil de cada persona, lo que aumenta la implicación y la satisfacción.
¿Qué precauciones deberían tomar las empresas al utilizar modelos de cimentación?
Para garantizar resultados fiables y eficientes, es necesario tomar algunas precauciones al utilizar los modelos base de IA. Aquí, cabe destacar que la supervisión humana sigue siendo esencial para validar respuestas, ajustar las solicitudes y evitar riesgos operativos.
Además, la adopción de estos modelos debe estar alineada con buenas prácticas de gestión, tecnología y estrategia.
Consulta algunas precauciones fundamentales:
- Gobernanza de datos: es importante definir políticas y procesos para garantizar la calidad, la organización y el control sobre los datos utilizados;
- Integración con el contexto empresarial: para lograr resultados más potentes, es necesario adaptar el uso de la inteligencia artificial a la realidad y los objetivos de la empresa;
- Sesgos y calidad de las respuestas: monitorizar posibles distorsiones e inconsistencias generadas por los modelos es la base para mantener la calidad de las respuestas;
- Elección de la solución: optar por tecnologías fiables, con soporte y cumplimiento de las necesidades empresariales, es el primer paso para garantizar el uso seguro de los modelos base.
Cómo las soluciones de IA de TOTVS integran los modelos fundamentales en la rutina de las empresas
El valor de los modelos de fundación no reside solo en la tecnología, sino en la forma en que se aplican al contexto empresarial.
Las soluciones de inteligencia artificial de TOTVS conectan estos modelos con la gestión, los procesos y los datos empresariales, haciendo que su uso sea más estratégico y eficiente.
En este escenario, LYNN, la base B2B de IA de TOTVS, permite crear agentes especializados que apoyan tareas con mayor precisión, contexto e integración con la operación.
Así, tu negocio gana más productividad, control y capacidad de toma de decisiones.
¿Quieres llevar esta evolución a tu negocio? ¡Conoce ahora mismo las soluciones de IA de TOTVS!
Conclusión
Los modelos Foundation representan una base para la inteligencia artificial en las empresas, ampliando las posibilidades de automatización, análisis de datos y ganancias de eficiencia.
A lo largo de este contenido, hemos visto qué son estos modelos, cómo funcionan, sus características principales, diferencias respecto a otros tipos de IA y cómo pueden aplicarse en la práctica, además de las precauciones necesarias en la adopción.
La ventaja competitiva no radica solo en adoptar esta tecnología, sino en aplicarla con contexto, de forma integrada y estratégica para tu operación, conectando los modelos con la realidad específica de tu negocio.
El consejo es entender las necesidades de tu empresa y luego evaluar cómo la IA puede ayudar con estos puntos, ya sea optimizando tareas, mejorando resultados o apoyando decisiones.
