42 Modelos open source vs Modelos comerciales 323q

La Escuela Viva de Periodismo presenta Ingeniería de Prompts para Inteligencia Artificial.

Módulo 9. Futuro de la Ingeniería de Prompts.

Hola, ¿qué tal? Bienvenido, bienvenida una vez más a este curso de Ingeniería de Prompts.

Hoy vamos a detenernos a pensar en algo que tal vez no suena tan emocionante como generar una imagen espectacular o escribir un poema con inteligencia artificial, pero que es absolutamente fundamental si quieres moverte con autonomía, criterio y claridad en este mundo que estás aprendiendo a habitar. Hoy vamos a hablar de modelos, más concretamente de la diferencia entre los modelos open source y los modelos comerciales. Y te pido que me acompañes con atención, no porque vayamos a entrar en detalles técnicos, sino porque lo que vamos a hacer es construir comprensión. Y cuando uno comprende lo que hay detrás de las herramientas que usa, entonces puede elegir mejor, trabajar mejor y sobre todo pensar mejor.

Empecemos por una idea sencilla, pero poderosa. No toda la inteligencia artificial que usamos es igual. Aunque desde fuera parezca que todos los modelos hacen más o menos lo mismo, responden preguntas, generan texto, ayudan con tareas... Lo cierto es que el modo en que han sido creados, entrenados, compartidos y gobernados marca una diferencia profunda.

Una diferencia que no se ve a simple vista, pero que afecta cómo diseñamos nuestros PROMS, qué podemos hacer con ellos, qué control tenemos sobre los resultados y qué tipo de relación establecemos con las inteligencias que usamos. Cuando hablamos de modelos comerciales nos referimos a aquellos que han sido desarrollados por grandes empresas tecnológicas, con enormes inversiones de recursos, infraestructura y datos, y que suelen estar disponibles a través de plataformas cerradas.

Estos modelos, como ya habrás notado, suelen tener un rendimiento muy alto, capacidad impresionante para seguir instrucciones complejas, mantener contextos largos, generar respuestas coherentes y adaptarse a una gran variedad de tareas. Son accesibles al público, sí, pero bajo ciertas condiciones. No podemos ver cómo están hechos por dentro, ni sabemos del todo con qué datos han sido entrenados. No tenemos control total sobre su funcionamiento interno y su uso puede estar limitado por licencias, políticas de contenido y estructuras de pago.

Eso no los hace malos, ni peligrosos, ni poco confiables. Solo quiere decir que su lógica responde a intereses privados, económicos y que forman parte de un ecosistema cerrado donde las reglas no las ponemos nosotros. Por otro lado, tenemos los modelos de código abierto o modelos open source. Estos modelos están construidos con una filosofía diferente, la de compartir el conocimiento, permitir el al código fuente, hacer público el proceso de entrenamiento e invitar a la comunidad a colaborar en su mejora.

En lugar de estar escondidos detrás de una interfaz comercial, los modelos open source pueden ser descargados, modificados, desplegados en servidores propios y adaptados a necesidades específicas. Aquí sí que hablamos de transparencia, de autonomía, de independencia, pero también de responsabilidad, porque tener al interior del modelo también implica hacerse cargo de su uso, de su mantenimiento e incluso de su comportamiento. No hay una gran empresa que resuelva detrás por ti todos los problemas, que actualice automáticamente, que filtre los contenidos.

En los modelos open source la libertad viene con un precio, el de saber lo que haces. Entonces, ¿cuál es mejor? Esa es la pregunta que muchos se hacen. ¿Debería usar un modelo comercial o un open source? Hay una opción correcta y la respuesta, como casi siempre en la vida, no es simple. Depende de lo que quieras hacer, de lo que necesites, de tus valores, de tus recursos, de tus conocimientos técnicos, del contexto en el que estás trabajando.