En nuestra era digital en constante evolución, la inteligencia artificial (IA) está reconfigurando innumerables sectores, desde la sanidad y las finanzas hasta el entretenimiento. A medida que la IA adquiere un papel cada vez más importante en las operaciones empresariales, las empresas se enfrentan a la decisión de utilizar modelos de IA de código abierto o sus alternativas de código cerrado. Pero la elección puede no ser tan sencilla, según un estudio reciente.
Al igual que los dólares ardiendo que representa la imagen simbólica de VentureBeat, las supuestas ventajas de la IA de código abierto en términos de rentabilidad podrían esfumarse. ¿Por qué? Porque estos modelos pueden consumir hasta diez veces más recursos informáticos que sus equivalentes patentados, lo que anula cualquier posible ventaja en costes.
Cuando las empresas deciden implantar soluciones de IA, los principales factores que las impulsan suelen ser la funcionalidad, la flexibilidad y, sobre todo, el coste. Muchas empresas se sienten atraídas por los modelos de código abierto debido a sus costes percibidos como más bajos y a la posibilidad de personalizarlos según sus necesidades específicas. Sin embargo, el concepto de "barato" en el ámbito de los modelos de IA puede ser engañoso: un sistema que ahorra dólares en la fase inicial puede acabar costando una fortuna en recursos informáticos.
El lado oscuro de la IA de código abierto
Si bien es cierto que los modelos de IA de código abierto carecen de los elevados costes de licencia asociados al software propietario, esto no significa necesariamente que sean más baratos en el gran esquema de las cosas. Los modelos de código abierto pueden necesitar muchos recursos y consumir grandes cantidades de potencia informática, y eso no es barato.
Según las investigaciones, estos modelos pueden utilizar hasta diez veces más recursos que sus homólogos cerrados. Esto significa que, aunque descargar e implantar un modelo de IA de código abierto sea gratis, el coste necesario para hacerlo funcionar con eficacia puede superar con creces las estimaciones iniciales. De ahí que el ahorro previsto se convierta en una sangría financiera, ya que estos sistemas requieren un hardware más potente -y más caro- para funcionar. Por no hablar del posible aumento de los costes energéticos y del impacto medioambiental.
Las ventajas de la IA de código cerrado
En la otra cara de la moneda, los modelos de IA de código cerrado suelen tener menores necesidades de recursos informáticos. Las empresas que desarrollan estos modelos suelen dedicar considerables recursos a optimizarlos para que consuman el mínimo de recursos. Como tales, suelen funcionar de forma más eficiente y, aunque pueden tener unos costes iniciales más elevados, su coste global puede ser menor a largo plazo si se tienen en cuenta los recursos informáticos.
Además, los modelos cerrados vienen con servicio de atención al cliente y actualizaciones constantes, lo que añade una capa adicional de valor y tranquilidad a su coste. Esto es algo que suele faltar o ser menos constante en los modelos de código abierto, que dependen de la asistencia de la comunidad.
¿Cuál es la conclusión? Aunque el atractivo del ahorro de costes atrae a muchos hacia los modelos de IA de código abierto, teniendo en cuenta los posibles costes ocultos, las empresas deben evaluar cuidadosamente el coste real de sus operaciones de IA. El precio real de un modelo de IA va más allá de su precio de etiqueta e incluye los recursos informáticos que necesitará a lo largo de su vida útil. Por tanto, antes de adoptar un modelo de IA únicamente por su coste inicial, es crucial tener en cuenta su consumo potencial de recursos para obtener una visión clara de los costes reales.
Para profundizar en estas ideas, no dude en consultar el artículo original en VentureBeat.
