En un contexto donde la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un elemento crucial para las empresas, IBM ha presentado cifras que podrían cambiar la forma en que se evalúan los modelos de IA. Durante la reciente presentación de resultados financieros, el CEO de IBM, Arvind Krishna, destacó que los modelos de pesos abiertos están logrando una eficacia comparable a la de los modelos más avanzados, pero a un costo mucho más bajo.
Comparativa de rendimiento y costes
Krishna argumentó que, a finales de 2024, un modelo de frontera podría obtener 70 puntos en una evaluación, mientras que una alternativa de pesos abiertos alcanzaría entre 20 y 30 puntos. Sin embargo, para finales de 2025, esta brecha se reduciría a 70 frente a 50. Según Krishna, los modelos de pesos abiertos podrían alcanzar aproximadamente el 90% de la eficacia de los modelos cerrados, pero costar entre el 10% y el 25% de lo que cuestan estos últimos por token.
El impacto del coste en la adopción de IA
La forma en que se cobra por el uso de estos sistemas es fundamental para entender el ahorro que implica optar por modelos de pesos abiertos. Un token es una unidad que representa fragmentos de texto y muchos proveedores facturan según la cantidad procesada. Krishna planteó una pregunta clave: "¿Prefiere algo que cuesta el 10% si alcanza el 90% del rendimiento del mejor, o quiere pagar un coste diez veces superior?" Esta comparación resalta la importancia de considerar no solo el rendimiento, sino también el coste en la toma de decisiones empresariales.
Consideraciones sobre el uso de modelos de IA
Krishna también abordó la cuestión de qué trabajos realmente requieren el modelo más avanzado. Afirmó que muchas tareas empresariales, como resumir correos electrónicos o atender llamadas de clientes, pueden realizarse de manera efectiva con opciones más económicas. Sin embargo, advirtió que la elección del modelo adecuado depende de la complejidad de cada tarea y de la fiabilidad necesaria.
Contexto del mercado de IA
Las afirmaciones de IBM sobre los modelos de pesos abiertos no son aisladas. Un informe de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) de mayo de 2026 indicó que estos modelos alcanzan aproximadamente el 90% del índice de calidad de las alternativas cerradas, pero a un coste equivalente al 20% en servicios en la nube. Sin embargo, es importante señalar que el AI Index 2026 de Stanford reveló que, en evaluaciones comparativas, el mejor modelo cerrado superaba en un 3,3% la puntuación del mejor modelo de pesos abiertos.
IBM, que desarrolla su propia familia de modelos llamados Granite, también tiene intereses comerciales en este mercado, lo que añade una capa de complejidad al debate. La discusión sobre la elección entre modelos de IA avanzados y alternativas más económicas es relevante para muchas empresas que buscan equilibrar capacidades, costes y control sin comprometer la calidad de los resultados.
Fuente: Información elaborada a partir de la publicación original.
