¿Qué son los grandes modelos de lenguaje (LLM)?
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La IA generativa puede ayudar a las empresas a ser más eficientes y conectar mejor con sus clientes. Conoce los grandes modelos de lenguaje, la tecnología que la hace posible.
A medida que las empresas buscan maneras para atender a sus clientes de un modo más eficiente, muchas de ellas están empezando a ser conscientes de las ventajas de la IA generativa. Esta tecnología puede ayudarte a simplificar los procesos, organizar los datos y ofrecer servicios más personalizados, entre otras cuestiones. ¿En qué se basa la IA generativa? En grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) que le permiten crear nuevo contenido a partir de datos que ya posee.
Lo más importante es que la tecnología de IA generativa puede ahorrar tiempo en procesos tediosos, lo que le permitirá atender mejor a sus clientes y centrarse en estrategias generales. Vamos a ver cómo la IA generativa puede ayudar a tu empresa a aprovechar mejor el tiempo y descubra cómo funcionan los grandes modelos de lenguaje.
La IA que quiere
Descubra cómo una solución «Aportar su propio modelo» (BYOM, por sus siglas en inglés) puede ayudarle a utilizar los modelos de IA personalizados de su empresa para ajustarse a sus necesidades de ventas, servicios, marketing, comercio y TI.
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¿Qué son los grandes modelos de lenguaje?
La IA generativa se basa en grandes modelos de aprendizaje automático que se han entrenado con grandes cantidades de datos y que se van volviendo más inteligentes con el tiempo. Como resultado, pueden generar contenido nuevo y personalizado, como audio, código, imágenes, texto, simulaciones y vídeo, en función de los datos a los que pueden acceder y las solicitudes empleadas.
En otras palabras, los grandes modelos de lenguaje proporcionan respuestas en función de cómo se planteen las preguntas. Por ejemplo, «¿qué son los LLM y cómo pueden ayudar a mi empresa?« y «¿qué son los LLM y qué valor pueden aportar a mi empresa?» obtendrán distintos resultados. A pesar de que las preguntas son parecidas, las respuestas pueden variar según el contexto.
Dado que estos modelos utilizan procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático, los LLM responden de un modo coherente y próximo, de forma similar a como lo haría una persona. Como resultado, pueden destacar en tareas como la traducción de textos, la elaboración de resúmenes y las conversaciones.
Teniendo en cuenta que la IA generativa ayuda a las empresas a realizar estas tareas, debe centrar todos sus esfuerzos en la confianza. Para asegurarse de que está utilizando esta tecnología de manera responsable, puedes invertir en una plataforma de gestión de las relaciones con los clientes con una capa de confianza centrada en la IA que anonimice los datos para proteger la privacidad de los clientes.
Una capa de confianza integrada en el entorno de IA generativa puede cumplir los requisitos de seguridad, privacidad y conformidad de los datos. Con el fin de observar las exigentes normativas, también debe seguir unas directrices de innovación responsable para garantizar que está utilizando los datos de sus clientes de un modo seguro, preciso y ético.
¿Cómo funcionan los grandes modelos de lenguaje?
Los avances en infraestructura de computación e IA facilitan la integración de grandes modelos de lenguaje (LLM) en el entorno empresarial. Estos modelos, entrenados con grandes volúmenes de datos públicos, permiten generar respuestas de alta calidad mediante plantillas de solicitud de bajo código.
Además, es posible crear LLM privados, entrenados con datos específicos en entornos seguros de la nube. Al utilizar datos de sectores concretos, como el médico o farmacéutico, los LLM brindan respuestas especializadas, asegurando precisión y relevancia para los clientes. Estos modelos privados minimizan el riesgo de exposición de datos durante su entrenamiento y despliegue en producción.
La privacidad y seguridad de los datos se ven favorecidas mediante fuentes descentralizadas que no requieren acceso directo a los datos de los clientes, mientras que las plataformas empresariales con una capa de confianza mejoran la gobernanza y protegen los datos.
Por otro lado, los LLM pueden combinarse con otras IA para obtener mejores resultados: por ejemplo, utilizar IA tradicional para anticipar el comportamiento de los clientes y luego emplear un LLM para traducir esas predicciones en acciones específicas. La IA generativa permite tareas como redactar correos personalizados, crear campañas de marketing, resumir casos de servicio o generar código, optimizando procesos y liberando al equipo para realizar labores de mayor valor.
En conjunto, estos grandes modelos de lenguaje representan un ahorro de tiempo y recursos al automatizar tareas manuales, permitiendo que los empleados se enfoquen en actividades más estratégicas.
Cómo ayuda la IA generativa al servicio y las ventas
Recientemente pedimos a 2000 profesionales de ventas y servicio su opinión sobre la IA generativa. Consulta nuestro informe para estar al tanto.
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4 formas en que la IA generativa puede ayudar a su empresa
Cuando hablamos de modos en los que utilizar la IA generativa para su empresa, no existen los límites.
Los LLM reconocen patrones y conectan datos por sí mismos de una manera excelente. Por otra parte, la IA predictiva y la IA tradicional pueden precisar una gran cantidad de interacción humana para consultar datos, identificar patrones y probar suposiciones.
La IA generativa, que se alimenta de datos de clientes en tiempo real, puede traducir al momento conjuntos de datos complejos en información práctica fácil de comprender, lo que ayuda a contar con una visión más clara de los clientes y poder tomar medidas basadas en información actualizada.
Adentrémonos ahora en algunos casos de uso de los grandes modelos de lenguaje en su empresa.
Uso del análisis de opiniones para obtener contexto en las acciones posteriores a las compras
El análisis de opiniones puede ayudar a los especialistas de marketing, ventas y servicio a comprender el contexto de los datos de los clientes en las acciones posteriores a las compras. Así como puede utilizar los LLM para segmentar a los clientes en función de sus datos, por ejemplo, usar las malas opiniones publicadas en el sitio web de su marca. Esta información práctica puede ayudarle a actuar inmediatamente respecto a las opiniones negativas. Una estupenda estrategia de marketing sería enviar al cliente un mensaje personalizado con una oferta especial para una próxima compra. Así puede mejorar la lealtad a la marca, la confianza del cliente, la retención y la personalización.
Generación de texto de correos electrónicos para campañas de marketing
La generación de texto puede ayudar a los especialistas en marketing a reducir el tiempo que pasan preparando las campañas. La IA generativa puede generar recomendaciones, eventos de lanzamiento, ofertas especiales y oportunidades de interacción con los clientes en las plataformas de redes sociales. Además, puede pulir el texto para asegurarse de que está escrito con la voz y el tono de la empresa. Por ejemplo, puede utilizar el copy producido por la IA generativa para enviar correos electrónicos personalizados para informar a los clientes del lanzamiento de un nuevo producto. Todo ello mejora la personalización y ofrece a los clientes una experiencia más uniforme.
Recomendación de casos relacionados para los técnicos de servicio
La elaboración de resúmenes de casos puede ayudar a los técnicos de servicio a conocer rápidamente a sus clientes y sus interacciones previas con su empresa. Los casos ofrecen información sobre los clientes, como opiniones, historial de compra, problemas y soluciones. La IA generativa puede ayudarle con recomendaciones de casos de clientes similares, para que el técnico pueda ofrecer diversas soluciones rápidamente. De esta forma, los problemas se resolverán más rápido, lo que ahorrará tiempo y dinero, y los clientes estarán más contentos.
Automatización de la generación de código básico
La automatización ayuda a los desarrolladores y los especialistas de integración a generar código para tareas básicas fundamentales. Por ejemplo, puede utilizar código escrito por grandes modelos de lenguaje para activar tareas de automatización de marketing concretas, como el envío de ofertas y la generación de plantillas de mensajes para clientes. De este modo, el lenguaje en general es coherente, está personalizado para el cliente y está escrito con la voz de tu empresa. La automatización puede ahorrar tiempo y mejorar la productividad, lo que permite a los desarrolladores centrarse en tareas que precisan más atención y personalización.
La IA ofrece infinitas oportunidades para acercarle a sus clientes y asegurarle de que la empresa funciona de manera eficiente. En un estudio reciente realizado a más de 500 líderes de TI, un 33 % de ellos consideraban la IA generativa una prioridad para su empresa. Además, el 67 % planeaban priorizarla en los siguientes 18 meses.
Cuando se utilizan como parte de una estrategia de IA híbrida, los grandes modelos de lenguaje pueden complementar varias funciones de predicción y mejorar considerablemente la productividad. Aunque la IA generativa puede hacer muchas cosas, aún precisa la asistencia de una persona para ser eficaz para las empresas. La IA generativa puede extraer la información práctica que necesita para tomar decisiones que permitan el avance de su empresa.
Piense en un asistente inteligente y automático para su negocio, que se ocupe de tareas que llevan tiempo para que los empleados puedan ocuparse de resolver problemas complejos. Al juntar las posibilidades de la IA generativa con los conocimientos y la experiencia de la empresa, podrá hacer mucho más por sus clientes.
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