¿Cómo elegir un modelo de IA?

Elegir un modelo de IA no es como elegir un videojuego por la portada bonita. No basta con “el más popular” o “el más reciente”: depende de lo que quieras que haga, con qué datos cuentas, cuánto tiempo puedes esperar y qué riesgos estás dispuesto a asumir.

Para que lo pensemos juntos, aquí te va una guía sencilla —y práctica— para decidir qué modelo usar (o descartar) según cada tarea.

1. Define bien tu tarea: no todas las IAs son iguales

Primero, pregunta: ¿qué quieres que haga la IA?

• ¿Generar texto creativo?

• ¿Resumir documentos largos?

• ¿Analizar datos?

• ¿Reconocer imágenes/fotos?

• ¿Responder preguntas especializadas (medicina, leyes, finanzas)?

• ¿Trabajar en tiempo real (chat, asistentes)?

La “mejor” IA para cada caso puede variar mucho. Algunas están afinadas para creatividad, otras para precisión factual o razonamiento.

Por ejemplo, Google sugiere que al elegir un modelo generativo vs otros modelos, consideres las compensaciones entre costo, latencia y personalización.

2. Mira lo que tienes: datos, recursos y contexto

Una gran IA sin datos adecuados puede fallar estrepitosamente. Antes de elegir, analiza:

• Disponibilidad y calidad de los datos: ¿tienes suficientes ejemplos relevantes? ¿limpios y bien organizados? Si no, un modelo muy potente puede “alucinar” (inventar cosas).

• Latencia aceptable / procesamiento en tiempo real: si vas a usar IA en un chat o aplicación que responde al instante, necesitas un modelo que no tarde demasiado en inferencia.

3. Evalúa la “capacidad” del modelo vs el costo

Aquí entra el dilema clásico: modelos grandes suelen dar mejores resultados, pero cuestan más —en recursos, tiempo y dinero—.

Aspectos a comparar:

• Precisión vs velocidad: un modelo más “pesado” puede responder mejor, pero puede demorarse. Puedes preferir uno más ligero si el retraso afecta la experiencia.

• Flexibilidad / personalización: algunos modelos permiten afinarlos (fine-tuning), incorporar tus datos, ajustar estilos; otros no.

• Contexto / tamaño de entrada: ciertos modelos pueden procesar más “texto de entrada” (más contexto), lo que es útil si trabajas con documentos largos o conversación extensa.

4. Haz pruebas pequeñas, mide, ajusta

No te lances con el modelo más potente sin antes experimentar. Un buen camino:

1. Prueba 2 o 3 modelos en un conjunto de casos representativos.

2. Compara resultados (precisión, errores, velocidad, costos).

3. Ajusta prompts, hiperparámetros, recorta contexto, haz versiones ligeras.

4. Monitorea rendimiento constante conforme cambien tus datos o uso.

A veces vale la pena fijarse

Elegir una IA no es una “decisión única”. A medida que tus necesidades cambien, podrías migrar de un modelo ligero a otro más poderoso, o combinar varios modelos para distintas etapas del trabajo.

¿Te ha pasado que usaste un modelo “top” y igual generó respuestas extrañas? ¿O que cambiaste de modelo porque el original ya no daba para lo que necesitabas?

👉 ¿Qué tarea estás explorando hacer con IA ahora y qué modelo piensas usar?

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🖼️ Imagen del día

¿Necesitas un logo para ese proyecto que quieres empezar sin invertir mucho dinero? La IA ya te puede ayudar a generar uno… o al menos a inspirarte para descubrir qué estilo te gusta y qué quieres transmitir.

En esta ocasión usamos este prompt para generar este ejemplo:

Crea una imagen de un logo con inspiración vintage que muestre [tema principal o símbolo], diseñado con un estilo tipográfico retro. El logo debe usar líneas limpias y audaces, con colores tierra apagados para dar un aire auténtico clásico. La composición debe ser centrada, clara y versátil, pensada tanto para impresión como para branding digital. Relación de aspecto 1:1.

Si llegaste hasta aquí, te agradezco por leer este newsletter, espero que inicie nuevas conversaciones e ideas en tu mente sobre la Inteligencia Artificial y el futuro.

_{Esta publicación fue escrita con ayuda de la Inteligencia Artificial, siempre supervisado por un humano.}