Modelos de IA abiertos y cerrados: diferencias, ventajas y aplicaciones

La inteligencia artificial ofrece una variedad cada vez mayor de modelos capaces de interpretar instrucciones, generar contenido, analizar información y participar en procesos automatizados. Sin embargo, no todos funcionan bajo las mismas condiciones de acceso, utilización o distribución.

Algunos modelos se ofrecen principalmente mediante plataformas y servicios gestionados por sus desarrolladores, mientras que otros permiten descargar sus parámetros y ejecutarlos en infraestructuras propias. Estas diferencias pueden influir en los costes, la privacidad, las posibilidades de personalización y el control que tenemos sobre nuestras aplicaciones.

Además, conviene distinguir entre los modelos propietarios, los modelos de pesos abiertos y los proyectos verdaderamente abiertos, ya que disponer de los parámetros de un modelo no significa necesariamente tener acceso a su código de entrenamiento o poder utilizarlo sin restricciones.

En este artículo analizaremos las características de cada alternativa, sus ventajas y limitaciones, y los aspectos que debemos considerar al integrarlas en herramientas y agentes de inteligencia artificial.

¿Qué son los modelos de IA cerrados o propietarios?

Los modelos de inteligencia artificial cerrados o propietarios son aquellos cuyo desarrollo, distribución y condiciones de utilización están controlados por una empresa u organización. Generalmente, sus parámetros internos o pesos no están disponibles públicamente para que cualquier usuario pueda descargarlos, modificarlos o ejecutarlos en sus propios servidores.

Esto no significa que sean inaccesibles. Muchos modelos propietarios pueden utilizarse a través de aplicaciones, plataformas comerciales o interfaces de programación de aplicaciones (API), que permiten integrar sus capacidades en herramientas externas y agentes IA.

¿Cómo funcionan los modelos propietarios?

Cuando utilizamos un modelo cerrado mediante una API, normalmente enviamos una solicitud a los servidores del proveedor. El modelo procesa la información y devuelve una respuesta que nuestra aplicación puede utilizar.

Por ejemplo, un agente IA podría enviar documentos a un modelo de lenguaje para obtener un resumen, interpretar los resultados y preparar un informe. En este caso, el desarrollador del agente utiliza las capacidades del modelo sin necesidad de instalarlo ni administrar directamente la infraestructura que lo ejecuta.

El proveedor se encarga habitualmente del alojamiento, el mantenimiento y las actualizaciones del servicio, mientras que el usuario debe respetar las condiciones de acceso, los límites de utilización y las políticas de tratamiento de datos correspondientes.

Si quieres comprender mejor la tecnología que utilizan muchos de estos sistemas, puedes consultar nuestro artículo sobre los modelos de lenguaje LLM y su funcionamiento.

Ejemplos de modelos de IA propietarios

Entre las familias de modelos que se ofrecen mediante servicios comerciales se encuentran:

• GPT, de OpenAI: modelos utilizados para generar contenido, desarrollar aplicaciones, analizar información y construir sistemas basados en inteligencia artificial.
• Claude, de Anthropic: familia de modelos de lenguaje utilizada en aplicaciones conversacionales, programación, análisis documental y automatización de tareas.
• Gemini, de Google: familia de modelos con capacidades que pueden incluir el procesamiento de texto, imágenes y otros formatos, dependiendo de la versión y del servicio utilizado.

Es importante recordar que las condiciones de distribución pueden variar entre modelos de una misma empresa. Por ello, conviene comprobar la documentación y la licencia de cada versión antes de clasificarla como abierta o cerrada.

Ventajas de los modelos propietarios

Una de sus principales ventajas es la facilidad de acceso. Podemos utilizar modelos avanzados mediante aplicaciones o APIs sin adquirir equipos especializados ni encargarnos de mantener toda la infraestructura.

Además, los proveedores suelen ofrecer documentación, herramientas de desarrollo, actualizaciones y servicios complementarios que facilitan su integración en proyectos profesionales.

Para quienes están comenzando a desarrollar agentes IA, esta modalidad puede simplificar las primeras pruebas y reducir las tareas técnicas relacionadas con la instalación y el mantenimiento de modelos.

Limitaciones de los modelos propietarios

La principal limitación es la dependencia del proveedor. Los precios, las condiciones de utilización, la disponibilidad del servicio y las características de los modelos pueden cambiar.

También existen restricciones de personalización, ya que normalmente no disponemos de acceso completo a los parámetros internos ni al proceso de entrenamiento.

Otro aspecto importante es la privacidad. Cuando utilizamos servicios externos, debemos comprobar cómo se procesan, almacenan y protegen los datos que enviamos, especialmente si trabajamos con información empresarial, personal o financiera.

Por último, aunque utilizar una API evita mantener servidores propios, su coste puede aumentar cuando una aplicación realiza numerosas solicitudes o procesa grandes cantidades de información.

Modelos de IA de pesos abiertos: ¿son realmente de código abierto?

Frente a los modelos propietarios, existen alternativas que permiten descargar sus parámetros y ejecutarlos en infraestructuras propias. Estos sistemas suelen conocerse como modelos de pesos abiertos (open-weight models).

Sin embargo, es importante distinguir entre un modelo de pesos abiertos y un proyecto de inteligencia artificial verdaderamente abierto. Aunque ambos conceptos están relacionados, no significan exactamente lo mismo y pueden implicar diferentes derechos de utilización, modificación y distribución.

¿Qué son los modelos de pesos abiertos?

Los modelos de pesos abiertos son aquellos cuyos desarrolladores permiten acceder a sus parámetros entrenados, conocidos como pesos. Estos parámetros contienen los valores numéricos que el modelo ha aprendido durante su entrenamiento y que utiliza para procesar información y generar resultados.

Disponer de estos archivos permite, siempre que la licencia y los recursos técnicos lo permitan, descargar el modelo y ejecutarlo en un ordenador personal, una estación de trabajo o un servidor privado.

Por ejemplo, podemos instalar un modelo de lenguaje compatible con nuestro equipo y conectarlo a un agente IA que procese documentos, consulte una base de datos o automatice determinadas tareas.

En estos casos, no necesitamos enviar necesariamente todas las solicitudes a los servidores del desarrollador original. No obstante, el funcionamiento local también requiere programas de ejecución, memoria y una capacidad de procesamiento adecuada.

¿Qué significa que un modelo de IA sea de código abierto?

En el ámbito del software tradicional, el código abierto permite acceder al código fuente y utilizarlo, estudiarlo, modificarlo y redistribuirlo conforme a los términos de su licencia.

En inteligencia artificial, la situación es más compleja. Un modelo no está formado únicamente por el programa que lo ejecuta: también intervienen su arquitectura, sus parámetros entrenados, los datos utilizados durante el entrenamiento y los procedimientos empleados para desarrollarlo.

La Open Source Initiative (OSI) ha desarrollado una definición específica de inteligencia artificial de código abierto que permite distinguir estos proyectos de los modelos que únicamente publican sus pesos.

Por este motivo, publicar los pesos de un modelo no equivale automáticamente a ofrecer un sistema de inteligencia artificial de código abierto.

Para evaluar el grado de apertura de un proyecto debemos considerar, entre otros aspectos, la disponibilidad de su código, la información sobre los datos de entrenamiento, la documentación técnica y los permisos establecidos en su licencia.

También conviene diferenciar entre el acceso público a determinados componentes y la posibilidad legal de utilizarlos o redistribuirlos sin restricciones adicionales.

Principales diferencias entre pesos abiertos y código abierto

Aunque los términos suelen utilizarse indistintamente, presentan diferencias importantes:

• Acceso a los parámetros: un modelo de pesos abiertos permite obtener los archivos necesarios para ejecutar el modelo, mientras que un proyecto de IA de código abierto debe cumplir requisitos de apertura más amplios.
• Código y metodología: disponer de los pesos no garantiza el acceso al código de entrenamiento, a la preparación de los datos ni a los procedimientos utilizados para desarrollar el modelo.
• Licencias: algunos modelos descargables incorporan restricciones comerciales, condiciones de redistribución u otras limitaciones. Por tanto, cada licencia debe examinarse individualmente.
• Transparencia: conocer los parámetros de un modelo no permite reconstruir necesariamente su proceso de entrenamiento ni verificar todos los datos utilizados.
• Personalización: determinados modelos de pesos abiertos pueden adaptarse mediante técnicas de ajuste, pero las posibilidades reales dependen de su licencia, arquitectura y requisitos técnicos.

Estas diferencias resultan especialmente relevantes cuando queremos incorporar modelos de inteligencia artificial a proyectos comerciales, desarrollar aplicaciones propias o construir agentes que manejen información confidencial.

Antes de descargar o integrar un modelo en una aplicación, es importante revisar su licencia. Plataformas como Hugging Face permiten consultar las condiciones de distribución y utilización de los modelos publicados.

Ejemplos de modelos de pesos abiertos

Entre las familias conocidas que incluyen versiones con pesos disponibles para su descarga se encuentran:

• Llama, de Meta: una familia de modelos que cuenta con versiones descargables y condiciones de licencia específicas.
• Qwen, de Alibaba: una familia que incluye modelos con diferentes capacidades y modalidades de distribución, algunas de ellas bajo licencias abiertas.
• Mistral: esta empresa desarrolla tanto modelos distribuidos con pesos disponibles como servicios comerciales y modelos propietarios.

Es importante comprobar siempre la versión concreta que queremos utilizar. Una misma empresa puede ofrecer modelos con distintas licencias, requisitos técnicos y condiciones de acceso.

Ventajas y limitaciones de ejecutar modelos propios

Una de las principales ventajas de los modelos descargables es el mayor control sobre su ejecución. Podemos elegir dónde alojarlos, configurar el entorno técnico y, en determinados casos, adaptar su comportamiento a nuestras necesidades.

También pueden resultar interesantes cuando buscamos reducir la dependencia de proveedores externos o desarrollar aplicaciones que necesiten funcionar en una infraestructura privada.

Sin embargo, ejecutar un modelo propio implica asumir responsabilidades técnicas. Debemos disponer de equipos adecuados, gestionar las actualizaciones, configurar la seguridad y supervisar el funcionamiento del sistema.

Además, instalar un modelo localmente no garantiza por sí solo la privacidad de los datos: esta dependerá también de las aplicaciones conectadas, los permisos, las herramientas utilizadas y la configuración de nuestra infraestructura.

Por tanto, los modelos de pesos abiertos representan una alternativa interesante, pero no eliminan automáticamente los costes ni las dificultades técnicas asociadas al desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial.

Principales diferencias entre modelos de IA abiertos y cerrados

Elegir entre un modelo de inteligencia artificial propietario y uno de pesos abiertos no depende únicamente de sus capacidades. También debemos considerar aspectos como la privacidad, los costes, la personalización, la infraestructura necesaria y el mantenimiento.

Cada alternativa presenta características que pueden resultar más o menos adecuadas según el proyecto. Además, conviene recordar que un modelo de pesos abiertos también puede utilizarse mediante servicios comerciales, sin necesidad de instalarlo personalmente.

Privacidad y control de los datos

La privacidad es uno de los aspectos que debemos evaluar cuando trabajamos con información personal, empresarial o financiera.

Los modelos propietarios suelen ofrecerse mediante plataformas y APIs gestionadas por sus desarrolladores. En estos casos, los datos enviados se procesan de acuerdo con las condiciones del servicio y las políticas de privacidad del proveedor.

Por su parte, los modelos de pesos abiertos permiten, cuando sus características y licencias lo hacen posible, ejecutarlos en infraestructuras propias. Esto puede proporcionar un mayor control sobre el procesamiento y almacenamiento de la información.

Sin embargo, instalar un modelo en un servidor privado no garantiza automáticamente la confidencialidad. La seguridad también depende de los permisos, las aplicaciones conectadas, la configuración del sistema y los procedimientos de protección de datos.

Costes de utilización e infraestructura

Los costes constituyen otra diferencia importante.

Cuando utilizamos un modelo mediante una API comercial, normalmente pagamos en función del consumo, de las características del servicio o del plan contratado. Esta modalidad permite comenzar sin realizar grandes inversiones en equipos informáticos.

En cambio, ejecutar un modelo de pesos abiertos en nuestra propia infraestructura puede requerir una inversión inicial en hardware, además de gastos de electricidad, alojamiento y mantenimiento.

También existen proveedores que ofrecen modelos de pesos abiertos mediante APIs de pago. Esta opción permite utilizar modelos descargables sin tener que administrar directamente los servidores.

Por tanto, no debemos asumir que los modelos abiertos son siempre gratuitos ni que los propietarios resultan necesariamente más caros. El coste real dependerá del volumen de utilización, del modelo elegido y de la infraestructura empleada.

Personalización y posibilidades de adaptación

La personalización permite adaptar un modelo de inteligencia artificial a las necesidades de una aplicación o proyecto.

Los proveedores de modelos propietarios pueden ofrecer instrucciones de sistema, herramientas de configuración y, en determinados casos, servicios de ajuste especializado. No obstante, las posibilidades disponibles dependen de cada plataforma.

Los modelos de pesos abiertos pueden proporcionar un mayor control sobre su ejecución y, cuando la licencia y la arquitectura lo permiten, facilitar técnicas de ajuste o modificación.

Esta flexibilidad puede resultar interesante para desarrollar agentes IA especializados, adaptar sistemas a tareas concretas o experimentar con diferentes configuraciones.

Sin embargo, una mayor capacidad de personalización también implica conocimientos técnicos y recursos adicionales.

Infraestructura y requisitos técnicos

Los modelos propietarios accesibles mediante servicios comerciales suelen simplificar la puesta en marcha. El proveedor administra la infraestructura necesaria para ejecutar el modelo, mientras que el desarrollador se concentra en construir su aplicación.

En los modelos de pesos abiertos, tenemos la posibilidad de elegir dónde ejecutarlos: desde determinados ordenadores personales hasta servidores especializados o infraestructuras en la nube.

Los requisitos varían considerablemente según el tamaño del modelo, su arquitectura y las técnicas utilizadas para optimizar su ejecución.

Algunos modelos compactos pueden funcionar en equipos relativamente modestos, mientras que otros requieren grandes cantidades de memoria y aceleradores especializados.

Antes de elegir una solución, conviene comprobar los requisitos técnicos y valorar si necesitamos administrar nuestra propia infraestructura o utilizar un servicio externo.

Mantenimiento, actualizaciones y dependencia del proveedor

Cuando utilizamos un modelo mediante una API comercial, el proveedor suele encargarse de mantener el servicio, gestionar la infraestructura y ofrecer actualizaciones.

Esto reduce las tareas técnicas, aunque también introduce cierta dependencia. Los cambios de precios, las modificaciones de los modelos o las condiciones del servicio pueden afectar al funcionamiento de nuestras aplicaciones.

En una instalación propia, disponemos de mayor control sobre las versiones del modelo y podemos decidir cuándo realizar determinadas actualizaciones.

A cambio, debemos asumir tareas relacionadas con el mantenimiento, la seguridad, la supervisión del rendimiento y la resolución de posibles incidencias.

En ambos casos, resulta conveniente diseñar nuestras aplicaciones de manera que podamos sustituir o actualizar los modelos sin tener que reconstruir todo el sistema.

Tabla comparativa: modelos propietarios y modelos de pesos abiertos

La siguiente tabla resume las principales diferencias prácticas entre ambas modalidades.

Característica	Modelos propietarios mediante API	Modelos de pesos abiertos ejecutados localmente
Acceso	Mediante plataformas y servicios del proveedor	Descarga y ejecución según la licencia
Privacidad	Depende del servicio y sus condiciones	Mayor control potencial sobre el procesamiento
Costes	Generalmente asociados al consumo o suscripción	Hardware, alojamiento, electricidad y mantenimiento
Personalización	Según las opciones ofrecidas por el proveedor	Posibilidades de adaptación según modelo y licencia
Infraestructura	Administrada por el proveedor	Administrada por el usuario o su organización
Actualizaciones	Gestionadas principalmente por el proveedor	Gestionadas por el responsable de la instalación
Dependencia externa	Del proveedor y de la disponibilidad del servicio	De las herramientas, componentes y servicios utilizados

Esta comparación representa dos formas habituales de utilización, pero no todas las posibilidades existentes. También podemos ejecutar modelos de pesos abiertos mediante proveedores externos o combinar diferentes modelos dentro de una misma aplicación.

En definitiva, la elección debe responder a las necesidades concretas del proyecto, considerando conjuntamente las capacidades del modelo, los costes, los requisitos técnicos, la privacidad y el mantenimiento.

Ejemplos de modelos de IA y sus aplicaciones prácticas

La elección de un modelo de inteligencia artificial depende tanto de sus características técnicas como de las tareas que queremos desarrollar. No existe un único modelo adecuado para todas las aplicaciones: algunos proyectos requieren procesar grandes cantidades de información, otros necesitan ejecutar tareas en servidores privados y otros buscan integrar diferentes herramientas mediante APIs.

Para comprender mejor estas posibilidades, vamos a analizar varios ejemplos de utilización de modelos propietarios y de pesos abiertos.

Modelos propietarios para asistentes y aplicaciones profesionales

Los modelos propietarios, como determinadas versiones de GPT, Claude y Gemini, pueden utilizarse mediante servicios comerciales para desarrollar asistentes inteligentes y aplicaciones profesionales.

Entre sus posibles aplicaciones encontramos:

• Asistentes empresariales: sistemas capaces de responder preguntas, resumir documentos y facilitar el acceso a información interna, siempre que dispongan de los permisos y las conexiones necesarias.
• Análisis documental: herramientas que procesan informes, contratos y otros documentos para identificar información relevante.
• Desarrollo de software: asistentes que ayudan a escribir código, detectar errores y documentar proyectos.
• Automatización de procesos: agentes IA que interpretan instrucciones y utilizan herramientas externas para ejecutar determinadas tareas.

Por ejemplo, una empresa podría desarrollar un asistente conectado a su documentación interna. El modelo interpretaría las preguntas de los empleados y utilizaría un sistema de búsqueda para localizar la información necesaria.

En este escenario, utilizar una API comercial permite concentrar el desarrollo en las funciones de la aplicación sin tener que administrar directamente la infraestructura del modelo.

Modelos de pesos abiertos para proyectos personalizados

Las familias de modelos que incluyen versiones descargables, como Llama, Qwen y determinados modelos de Mistral, ofrecen otras posibilidades de implementación.

Cuando su licencia y sus requisitos técnicos lo permiten, estos modelos pueden instalarse en equipos propios, servidores privados o infraestructuras contratadas.

Entre sus posibles aplicaciones destacan:

• Asistentes privados: herramientas que procesan información dentro de una infraestructura controlada por la organización.
• Agentes especializados: sistemas adaptados a tareas concretas mediante instrucciones, herramientas y, cuando procede, técnicas de ajuste.
• Automatización local: aplicaciones que utilizan modelos instalados en un ordenador o servidor sin depender necesariamente de una API externa para cada solicitud.
• Experimentación y desarrollo: proyectos que permiten probar distintas configuraciones y estudiar el comportamiento de los modelos.

Por ejemplo, un profesional podría instalar un modelo compatible con su equipo y desarrollar un asistente que organice documentos, consulte archivos locales y prepare borradores de informes.

La viabilidad de este proyecto dependerá del tamaño del modelo, de los recursos disponibles y de las condiciones de su licencia.

Aplicaciones híbridas: combinar modelos abiertos y cerrados

Una aplicación no tiene por qué depender exclusivamente de un único modelo.

En determinados proyectos, podemos combinar modelos propietarios accesibles mediante APIs con modelos de pesos abiertos ejecutados en infraestructuras propias.

Esta arquitectura permite asignar diferentes tareas a distintos modelos, teniendo en cuenta factores como el coste, la privacidad, la velocidad de respuesta y las capacidades necesarias.

Por ejemplo, un sistema podría utilizar un modelo local para clasificar documentos y recurrir a un modelo externo para realizar tareas que requieran capacidades adicionales.

No obstante, una arquitectura híbrida también introduce nuevos desafíos. Es necesario gestionar las conexiones, establecer permisos, supervisar los costes y controlar qué información se envía a cada servicio.

Ejemplo práctico: un agente IA para analizar información financiera

Imaginemos que queremos desarrollar un agente de inteligencia artificial capaz de recopilar información financiera y preparar informes periódicos.

Este agente podría realizar las siguientes tareas:

1. Consultar fuentes de información financiera mediante APIs autorizadas.
2. Organizar los datos obtenidos y comprobar su formato.
3. Utilizar un modelo de lenguaje para elaborar un resumen de los acontecimientos relevantes.
4. Generar un informe estructurado y enviarlo al usuario mediante una herramienta de mensajería.

Para implementar este proyecto podríamos utilizar un modelo propietario mediante una API, instalar un modelo de pesos abiertos en un servidor privado o combinar ambas alternativas.

La elección dependería de los requisitos del sistema, del presupuesto disponible, del volumen de información y de las necesidades de privacidad.

En cualquier caso, el modelo de lenguaje no debería considerarse una fuente independiente de datos financieros verificados. Los precios, los cálculos y cualquier información utilizada para tomar decisiones deben proceder de fuentes fiables y someterse a mecanismos de validación.

Este ejemplo demuestra que el valor de un agente IA no depende únicamente del modelo elegido, sino también de las herramientas, las fuentes de datos, las reglas de funcionamiento y los mecanismos de supervisión que lo acompañan.

Cómo elegir un modelo de IA para desarrollar agentes inteligentes

Elegir un modelo de inteligencia artificial es una de las decisiones técnicas más importantes al desarrollar un agente IA. Sin embargo, no debemos comenzar seleccionando el modelo más conocido o el que presenta mejores resultados en una prueba determinada.

Lo primero es definir qué queremos que haga nuestro agente, qué herramientas necesitará utilizar, dónde se ejecutará y qué nivel de autonomía tendrá.

A partir de estos requisitos podremos evaluar si nos interesa utilizar un modelo propietario mediante una API, instalar un modelo de pesos abiertos o combinar ambas alternativas.

1. Definir las tareas que realizará el agente

Antes de elegir un modelo, debemos identificar las funciones que queremos automatizar.

Un agente que resume documentos no necesita necesariamente las mismas capacidades que otro diseñado para desarrollar software, analizar imágenes o coordinar diferentes herramientas.

Entre los aspectos que conviene definir se encuentran:

• El tipo de información que procesará: texto, imágenes, documentos o datos estructurados.
• La complejidad de las instrucciones que deberá interpretar.
• La necesidad de utilizar herramientas externas y ejecutar acciones.
• La frecuencia y el volumen de las tareas.
• Los mecanismos de validación y supervisión humana.

Definir estos requisitos nos ayudará a evitar soluciones excesivamente complejas o modelos que no respondan adecuadamente a nuestras necesidades.

2. Evaluar las capacidades y la compatibilidad con herramientas

Un agente IA necesita algo más que generar respuestas. En muchos proyectos debe interactuar con APIs, consultar bases de datos, ejecutar funciones o comunicarse con otras aplicaciones.

Por ello, es importante comprobar si el modelo y la plataforma elegidos permiten integrarse con las herramientas que necesitamos.

También debemos valorar su capacidad para seguir instrucciones, generar resultados estructurados y mantener un comportamiento suficientemente consistente durante tareas de varios pasos.

Estas características pueden variar entre modelos y versiones. Conviene realizar pruebas con situaciones representativas de nuestro proyecto antes de tomar una decisión.

3. Determinar dónde se ejecutará el modelo

El entorno de ejecución condiciona tanto la arquitectura del agente como sus necesidades de mantenimiento.

Si utilizamos una API comercial, normalmente no tendremos que administrar directamente la infraestructura del modelo. Esta modalidad puede simplificar el desarrollo inicial y facilitar el acceso a diferentes capacidades.

Si elegimos un modelo de pesos abiertos, podemos valorar su instalación en un ordenador personal, un servidor privado o una infraestructura en la nube.

En este segundo escenario debemos comprobar los requisitos de memoria, procesamiento, almacenamiento y compatibilidad con las herramientas que utilizaremos.

También existe la posibilidad de contratar servicios externos que ejecutan modelos de pesos abiertos, evitando así la administración directa del hardware.

4. Analizar la privacidad y la seguridad

La información que manejará nuestro agente es otro factor fundamental.

Si el sistema necesita procesar documentos internos, datos personales o información financiera, debemos estudiar cómo se transmiten, almacenan y utilizan esos datos.

En los servicios comerciales, conviene revisar las condiciones contractuales, las políticas de tratamiento de datos y las opciones de seguridad disponibles.

En las instalaciones propias, debemos establecer controles de acceso, proteger las comunicaciones, mantener los sistemas actualizados y supervisar las herramientas conectadas.

Además, un agente capaz de ejecutar acciones necesita permisos cuidadosamente delimitados. Independientemente del modelo elegido, no debería disponer de más acceso del necesario para realizar sus funciones.

5. Calcular los costes reales del proyecto

El precio del modelo es solo una parte del presupuesto necesario para desarrollar un agente IA.

Cuando utilizamos servicios comerciales, debemos considerar el coste de las solicitudes, el volumen de información procesada y los posibles gastos de las herramientas externas.

En una instalación propia, debemos incluir los recursos informáticos, el alojamiento, la electricidad, el mantenimiento y el tiempo dedicado a la administración.

También es importante calcular los costes derivados de las pruebas, los errores, la supervisión y las futuras ampliaciones.

Una opción económica durante las primeras pruebas no tiene por qué mantener esa ventaja cuando aumenta el volumen de trabajo. Por eso resulta conveniente estimar distintos escenarios de utilización.

6. Realizar pruebas antes de tomar una decisión

La elección definitiva debería basarse en pruebas prácticas relacionadas con las tareas reales del agente.

Podemos comenzar desarrollando un prototipo sencillo y comparar diferentes modelos utilizando las mismas instrucciones, herramientas y conjuntos de datos de prueba.

Durante esta fase conviene evaluar:

• Calidad de los resultados: precisión, utilidad y cumplimiento de las instrucciones.
• Uso de herramientas: capacidad para seleccionar funciones y generar los argumentos adecuados.
• Velocidad: tiempo necesario para completar cada tarea.
• Coste: recursos económicos y técnicos utilizados.
• Fiabilidad: frecuencia de errores y necesidad de intervención humana.
• Seguridad: comportamiento ante instrucciones inesperadas y respeto de los permisos establecidos.

Los resultados nos permitirán identificar las características y limitaciones de cada alternativa dentro de nuestro proyecto concreto.

¿Es mejor utilizar un modelo abierto o cerrado para un agente IA?

No existe una respuesta universal. Ambas modalidades permiten desarrollar agentes inteligentes, aunque ofrecen diferentes posibilidades de implementación y control.

Un servicio comercial puede resultar adecuado cuando buscamos simplificar la infraestructura y utilizar las capacidades que ofrece su plataforma.

Un modelo de pesos abiertos puede interesarnos cuando necesitamos controlar su ejecución, experimentar con configuraciones propias o desarrollar una solución adaptada a determinados requisitos técnicos.

También podemos combinar modelos y asignarles diferentes funciones dentro de un mismo sistema.

Lo fundamental es comprender que el funcionamiento de un agente IA depende de toda su arquitectura, no únicamente del modelo de lenguaje. Las herramientas, las fuentes de información, la gestión de permisos y los mecanismos de supervisión son igualmente importantes para construir aplicaciones útiles y fiables.

Para conocer cómo se integran los modelos de lenguaje con herramientas, APIs y otros componentes, puedes consultar nuestra guía completa sobre agentes de inteligencia artificial.

Conclusión: modelos de IA abiertos y cerrados

Los modelos de inteligencia artificial abiertos y cerrados ofrecen diferentes posibilidades para desarrollar aplicaciones, automatizar procesos y construir agentes inteligentes. Comprender sus características nos permite elegir una solución adaptada a las necesidades técnicas y económicas de cada proyecto.

Los modelos propietarios accesibles mediante APIs facilitan el acceso a servicios gestionados por sus proveedores, mientras que los modelos de pesos abiertos permiten explorar alternativas de ejecución y personalización, siempre de acuerdo con sus respectivas licencias.

También hemos visto que disponer de los pesos de un modelo no significa necesariamente que sea de código abierto. Esta distinción es importante para comprender qué podemos hacer con cada tecnología y cuáles son nuestras responsabilidades al utilizarla.

En el desarrollo de agentes IA, la elección del modelo constituye únicamente una parte del proyecto. Las herramientas, las fuentes de datos, la infraestructura, la seguridad y la supervisión humana también determinan el funcionamiento del sistema.

Por tanto, antes de elegir una alternativa, conviene definir nuestros objetivos, evaluar los recursos disponibles y realizar pruebas prácticas. Conocer las diferentes modalidades de acceso y distribución nos permitirá diseñar aplicaciones más flexibles y comprender mejor el ecosistema de la inteligencia artificial.

Preguntas frecuentes sobre modelos de IA abiertos y cerrados

¿Cuál es la diferencia entre un modelo de IA abierto y uno cerrado?

La principal diferencia está en las condiciones de acceso, utilización y distribución. Los modelos cerrados suelen ofrecerse mediante servicios controlados por sus proveedores, mientras que determinados modelos abiertos permiten descargar sus componentes y ejecutarlos en infraestructuras propias. No obstante, el grado de apertura depende de la licencia y de los recursos publicados por sus desarrolladores.

¿Un modelo de pesos abiertos es lo mismo que un modelo de código abierto?

No necesariamente. Un modelo de pesos abiertos permite acceder a sus parámetros entrenados, pero esto no garantiza que también estén disponibles el código de entrenamiento, la información sobre los datos utilizados o los permisos necesarios para modificarlo y redistribuirlo libremente. Es importante revisar la documentación y la licencia de cada modelo.

¿Los modelos de IA abiertos son gratuitos?

No siempre. Algunos modelos pueden descargarse sin pagar una licencia, pero su ejecución requiere recursos informáticos, electricidad y mantenimiento. Además, determinadas licencias establecen condiciones o restricciones de utilización. También existen servicios comerciales que permiten acceder a modelos de pesos abiertos mediante APIs de pago.

¿Se puede ejecutar un modelo de inteligencia artificial en un ordenador personal?

Sí. Algunos modelos de pesos abiertos pueden ejecutarse en ordenadores personales utilizando programas compatibles. Sin embargo, los requisitos dependen del tamaño del modelo, de la memoria disponible y de la capacidad de procesamiento del equipo. Los modelos de mayor tamaño pueden necesitar servidores o aceleradores especializados.

¿Se pueden combinar modelos abiertos y cerrados en un mismo agente IA?

Sí. Un agente IA puede utilizar diferentes modelos según las tareas que necesite realizar. Por ejemplo, podría ejecutar un modelo local para determinadas operaciones y utilizar una API externa para otras funciones. Esta arquitectura requiere gestionar adecuadamente las conexiones, los permisos, los costes y el tratamiento de los datos.