Machine Learning, qué es, cómo funciona y aplicaciones

Podríamos definir al Machine Learning es la capacidad que tienen las máquinas —computadoras o robots— de aprender sin haber sido programadas de forma explícita, al menos no en el sentido tradicional de la informática.

Arthur Lee Samuel, científico estadounidense y pionero en el campo de la inteligencia artificial, fue el primero en usar el término en 1959. Su definición sigue vigente, pero hoy el concepto se expandió: el Machine Learning ya no es solo una rama técnica de la inteligencia artificial, sino uno de sus motores más importantes.

Desde entonces, los avances en capacidad de procesamiento, almacenamiento de datos y diseño de algoritmos hicieron posible entrenar modelos con millones de parámetros. Así surgieron, por ejemplo, las redes neuronales profundas, base de lo que hoy se conoce como Deep Learning, y se aceleró el desarrollo de sistemas capaces de interpretar texto, voz, imágenes y video de forma simultánea.

Las últimas investigaciones están poniendo el foco en tres líneas centrales: el aprendizaje multimodal, que integra datos de distintas fuentes para una comprensión más rica; el aprendizaje federado, que permite entrenar modelos sin exponer datos personales ni moverlos de su lugar de origen; y el aprendizaje continuo, que busca que los sistemas no se “olviden” lo que ya aprendieron cada vez que incorporan nueva información.

En paralelo, aparecieron los modelos fundacionales y los Large Language Models como ChatGPT, Copilot o Gemini. No son solo chatbots: son arquitecturas entrenadas para entender y generar lenguaje natural, y ya se usan para programar, traducir, resumir, escribir notas o analizar información jurídica.

Estos modelos combinan técnicas de aprendizaje supervisado, refuerzo con retroalimentación humana y redes neuronales multicapa. Todo, bajo la lógica del Machine Learning.

También se volvió central la llamada IA generativa, que depende por completo del aprendizaje automático. Primero analiza miles de millones de datos. Después, genera contenido nuevo con coherencia y lógica. Textos, ilustraciones, simulaciones, música o videos: lo que sea. Sin ese primer paso de entrenamiento con algoritmos, simplemente no funcionaría.

Qué es el Machine Learning

• Arthur Lee Samuel, científico estadounidense y pionero en el campo de la inteligencia artificial, fue el primero en usar el término en 1959.

• El Machine Learning permite que las computadoras aprendan a partir de la experiencia.

• No se trata de una experiencia humana, sino del modo en que un programa informático mejora su rendimiento después de realizar una tarea o completar una acción. Incluso si se equivoca, hay aprendizaje.
• Al igual que las personas, los sistemas también pueden aprender de sus errores.

• En informática, el Machine Learning no sigue el método tradicional de escribir un código paso a paso para indicarle a la máquina qué hacer. En cambio, el programa recibe conjuntos de datos que procesa con algoritmos capaces de desarrollar su propia lógica para cumplir con una función, una actividad o una tarea específica. Por ejemplo, aprender a reconocer una imagen.

Definiciones de Machine Learning

• Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT): “El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial que otorga a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente”.

• Universidad Carnegie Mellon: “El aprendizaje automático se refiere a cómo los agentes informáticos pueden mejorar su percepción, cognición y acción con la experiencia. Se trata de que las máquinas mejoren a partir de datos, conocimiento, experiencia e interacción”.

• Universidad de Columbia: “El aprendizaje automático es una vía hacia la inteligencia artificial. Esta subcategoría de la IA utiliza algoritmos para aprender automáticamente conocimientos y reconocer patrones a partir de datos, aplicando ese aprendizaje para tomar decisiones cada vez mejores”.

Datos sobre el machine learning

Según Fortune Business Insights:

• El mercado global de aprendizaje automático (machine learning) alcanzó los US$ 35.320 millones en 2024.

• Se prevé un crecimiento significativo: de US$ 47.990 millones en 2025 a US$ 309.680 millones en 2032.

• Se observará una CAGR del 30,5% en el mercado durante el período de pronóstico de 2025 a 2032.

• Se espera que el segmento de TI y telecomunicaciones lidere el mercado durante el período de pronóstico.

• Es probable que el del aprendizaje automático crezca de manera considerable en la industria de la salud impulse el crecimiento del mercado.

• Amazon Web Services, Inc., Microsoft Corporation, IBM Corporation, Intel Corporation, Oracle Corporation, SAP SE, Databricks y Hewlett Packard Enterprise Development LP (HPE) son las principales empresas del mercado global.

Cómo funciona el Machine Learning y el aprendizaje de máquinas

El Machine Learning funciona, en principio, sobre la base de dos métodos distintos. El propio Arthur Samuel los identificó a fines de los años 50 y permiten dividirlo en dos subcategorías: una, cuando se le dan a la computadora ejemplos completos que usa como guía para realizar la tarea (supervisado); la otra, cuando el software trabaja sin ningún tipo de ayuda (no supervisado).

Más adelante vamos a ver que hay subconjuntos que permiten una clasificación todavía más detallada de los distintos modelos de Machine Learning, según su forma de operar.

A) Machine Learning supervisado

En esta categoría de Machine Learning, la computadora recibe conjuntos de datos como input, junto con la información sobre los resultados esperados. El objetivo es que el sistema identifique una regla general que relacione los datos de entrada con los de salida. Es decir, se le dan ejemplos concretos para que aprenda el vínculo entre ellos y pueda aplicar esa misma lógica en tareas parecidas.

“En el Machine Learning supervisado, el trabajo de resolución se deja en manos de la computadora. Una vez que entienda la función matemática y el reconocimiento de patrones que llevó a resolver un conjunto específico de problemas, será posible reutilizar la función para responder a cualquier otro problema similar”, escribe Adam Geitgey en su libro ¡El Machine Learning es divertido!.

B) Machine Learning no supervisado

En esta segunda categoría de Machine Learning, el sistema recibe únicamente conjuntos de datos, sin ninguna indicación sobre el resultado esperado. El objetivo es descubrir esquemas y modelos ocultos: identificar una estructura lógica dentro de los datos de entrada, sin que estén etiquetados y sin intervención externa.

C) Machine Learning con aprendizaje por refuerzo

En este caso, el sistema —ya sea una computadora, un software o un algoritmo— interactúa con un entorno que le proporciona datos de entrada y le plantea un objetivo. Al alcanzarlo, recibe una recompensa; si se equivoca, un castigo. El comportamiento y los resultados del sistema dependen de una rutina de aprendizaje que se basa en ese mecanismo de premio y castigo.

Con un modelo de este tipo, la computadora puede aprender, por ejemplo, a ganarle a un adversario en un juego o a manejar un vehículo. Para eso, concentra sus esfuerzos en cumplir una tarea concreta con el objetivo de obtener la mayor recompensa posible. En otras palabras, el sistema aprende mientras juega o maneja, toma nota de los errores y mejora el rendimiento según los resultados que logró antes.

D) Machine Learning con aprendizaje semisupervisado

En este caso se trata de un modelo híbrido, en el que la computadora recibe un conjunto incompleto de datos para el entrenamiento. Algunas de esas entradas vienen con sus respectivos ejemplos de salida, como ocurre en el aprendizaje supervisado. Otras, en cambio, no los tienen, como en el no supervisado.

El objetivo sigue siendo el mismo: identificar reglas y funciones para resolver problemas, y detectar modelos o estructuras de datos que sirvan para alcanzar ciertos objetivos.

Tipos de Machine Learning según su método de aprendizaje

Tipo de Machine Learning	¿Cómo funciona?	Ejemplos de aplicación
Supervisado	La computadora recibe ejemplos con datos de entrada y salida esperados, aprendiendo la relación entre ambos para aplicarla luego en casos similares.	Clasificación de correos como spam, predicción del precio de viviendas, reconocimiento facial.
No supervisado	La computadora recibe únicamente datos de entrada, sin ejemplos previos, para descubrir patrones o estructuras ocultas en esos datos.	Segmentación de clientes, detección de anomalías, análisis de mercado.
Aprendizaje por refuerzo	El sistema interactúa con un entorno que recompensa aciertos y penaliza errores, optimizando su comportamiento según esos resultados.	Juegos como ajedrez o Go, conducción autónoma de vehículos, robótica.
Semisupervisado	Es un método híbrido: el sistema recibe tanto datos etiquetados (supervisados) como no etiquetados (no supervisados), aprovechando ambas estrategias.	Reconocimiento de voz, clasificación automática de imágenes, análisis de texto cuando hay pocos ejemplos etiquetados.

E) Otros enfoques prácticos del Machine Learning: desde los modelos probabilísticos hasta el Deep Learning

Existen otras subcategorías de Machine Learning que permiten una clasificación más práctica. En este caso, lo que se identifica son formas concretas de aplicar los algoritmos, a partir de las cuales se pueden definir distintos tipos de “aprendizaje” dentro de los sistemas.

Árboles de decisión

Un ejemplo son los llamados árboles de decisión, estructuras basadas en gráficos que permiten desarrollar modelos predictivos. Con ellos es posible anticipar las consecuencias (output) de ciertas decisiones (input).

Clustering

Otro ejemplo concreto es el clustering, una técnica que agrupa datos, información u objetos con características similares. Esta forma de uso del Machine Learning se basa en distintos modelos de aprendizaje profundo. Permite identificar patrones y estructuras —es decir, qué define a un grupo y cuál es su lógica interna—, y reconocer qué elementos deben integrar un conjunto y no otro.

Modelos probabilísticos

Luego está la subcategoría de los modelos probabilísticos, que basa el proceso de aprendizaje del sistema en el cálculo de probabilidades. El más conocido, quizá, es la red de Bayes: que representa en un gráfico el conjunto de variables aleatorias y las dependencias condicionales entre ellas.

Por último, están las conocidas redes neuronales artificiales, que utilizan algoritmos inspirados en la estructura, el funcionamiento y las conexiones de las redes neuronales biológicas, es decir, las del ser humano. En el caso de las llamadas redes neuronales multicapa, eso ya forma parte del campo del Deep Learning.

Cómo se clasifican las IAs conversacionales como ChatGPT, Bing o DeepSeek

Las IA conversacionales como ChatGPT, Bing o DeepSeek entran en la categoría del Machine Learning con redes neuronales artificiales, más precisamente en el terreno del Deep Learning.

Se trata de modelos desarrollados sobre redes neuronales multicapa que procesan enormes volúmenes de texto para aprender patrones, relaciones y estructuras del lenguaje.

En particular, estos sistemas están entrenados con un método supervisado, al menos en sus primeras etapas. Reciben entradas (texto) junto con las salidas esperadas (respuestas) y aprenden a replicar ese comportamiento.

Sin embargo, también incorporan técnicas de aprendizaje por refuerzo en fases más avanzadas, como ocurre con ChatGPT, cuyo entrenamiento se refinó a través de un proceso llamado Refuerzo con Retroalimentación Humana (RLHF, por sus siglas en inglés). En esa etapa, personas reales evalúan las respuestas del modelo y ayudan a ajustarlas para mejorar la calidad de las interacciones.

Si la pregunta es en qué parte del esquema encajan estos modelos conversacionales, la respuesta es que combinan varios elementos:

• Aprendizaje supervisado, en la etapa inicial de entrenamiento.
• Aprendizaje por refuerzo, para afinar el comportamiento conversacional.
• Redes neuronales artificiales multicapa, como estructura principal del sistema.
• Todo eso dentro del marco general del Deep Learning.

Cómo se relaciona la IA generativa con el machine learning

La inteligencia artificial generativa y el machine learning se relacionan de forma estructural: una no puede existir sin la otra. Es decir, la IA generativa necesita modelos que hayan sido entrenados con algoritmos de machine learning para poder funcionar. Esos algoritmos le permiten aprender a partir de grandes volúmenes de datos.

Una vez que el sistema incorpora ese conocimiento, puede generar contenido nuevo que no es una copia, sino una creación basada en patrones y estructuras que ya detectó.

El machine learning, entonces, es la etapa de aprendizaje: el modelo analiza textos, imágenes, sonidos, secuencias numéricas o cualquier tipo de dato. A partir de ahí, la IA generativa entra en juego para producir algo distinto, con coherencia y utilidad según el contexto. En el caso del lenguaje, por ejemplo, puede redactar un informe, escribir código o resumir información compleja. En imágenes, puede crear ilustraciones o simular escenarios.

Ambas tecnologías avanzan juntas. Cuanto más sofisticado es el aprendizaje, mejores y más precisos son los resultados generativos. Por eso, los desarrollos actuales en inteligencia artificial combinan mejoras en la arquitectura de los modelos con bases de datos cada vez más robustas, que alimentan ese proceso de aprendizaje y lo hacen más eficaz.

The Complete Machine Learning Roadmap

Qué son los modelos fundacionales y los large language models (LLMs)

El Centro de Seguridad y Tecnología Emergente (CSET) de la Universidad de Georgetown, define los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs, por sus siglas en inglés) como sistemas de inteligencia artificial que procesan y generan texto con una estructura similar a la del lenguaje humano. Se entrenan con conjuntos de datos masivos, muchas veces compuestos por miles de millones de palabras.

Eso les permite identificar patrones y estructuras lingüísticas. Gracias a ese entrenamiento, pueden realizar tareas como responder preguntas, resumir textos, traducir idiomas y redactar contenido. Entre los ejemplos más conocidos se encuentran ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot y Gemini.

Por otro lado, el CSET se refiere a los modelos fundacionales como aquellos modelos de inteligencia artificial entrenados con datos amplios y generales. A partir de esa base, se los adapta para tareas específicas.

Funcionan como una plataforma sobre la cual se construyen sistemas más especializados.

Un ejemplo claro es ChatGPT, donde un modelo de lenguaje como GPT-4.0 (o los modelos actualizados de esta IA) se ajusta con información concreta para rendir mejor como chatbot.

¿Cómo funcionan los modelos fundacionales y los LLMs?

Los Modelos Fundacionales y los Large Language Models (LLMs) —como el que estás usando ahora— funcionan a partir de una idea central: procesan enormes volúmenes de texto para aprender patrones del lenguaje. No entienden como vos o yo, pero logran predecir la palabra que viene después en una oración con una precisión impresionante.

Lo que hacen es leer miles de millones de palabras sacadas de libros, noticias, páginas web, chats y más. Con ese material, entrenan una red neuronal de muchísimas capas, lo que se conoce como arquitectura transformer.

Esta arquitectura permite que el modelo preste atención a distintas partes del texto al mismo tiempo, y que entienda mejor el contexto. Por eso puede escribir textos largos que mantienen coherencia, o responderte preguntas con lógica.

¿Por qué se convirtieron en la base de la inteligencia artificial actual?

Porque, a diferencia de otros sistemas más limitados, los LLMs no están diseñados solo para una tarea puntual. Una vez entrenados, pueden hacer de todo: resumir, traducir, programar, explicar conceptos complejos o redactar notas. Y lo hacen bastante bien. No son perfectos, pero su flexibilidad los puso en el centro de casi todos los avances en IA que viste en los últimos años.

La palabra “fundacionales” no es casual: se llaman así porque sobre ellos se construyen muchas otras herramientas. Son como una base común sobre la que distintas empresas o laboratorios crean productos más específicos, ajustados a lo que necesitan.

How To Learn Math for Machine Learning FAST (Even With Zero Math Background)

Qué es el aprendizaje multimodal: texto, imagen, audio y video en simultáneo

​El aprendizaje automático multimodal se centra en desarrollar modelos capaces de procesar y relacionar información proveniente de múltiples modalidades, como texto, imágenes, audio y video, de manera simultánea.

Esta integración permite a los sistemas de inteligencia artificial comprender de manera más completa y contextualizada datos complejos, y mejorar su rendimiento en tareas como el reconocimiento de voz, la generación de descripciones de imágenes y la respuesta a preguntas visuales.​

• En el último tiempo, investigadores de la University of North Carolina at Chapel Hill desarrollaron CoDi, un sistema que puede recibir cualquier combinación de entradas (texto, audio, foto, video) y generar cualquier tipo de salida, gracias a una técnica denominada bridge alignment, que permite unir diversas representaciones latentes y escalar la creatividad del modelo.

• Por su parte, el Massachusetts Institute of Technology (MIT) avanzó con métodos de self-supervised learning audiovisual, una técnica permite escalar el aprendizaje sin etiquetas manuales, al aprovechar correlaciones naturales entre imagen y sonido. La idea se acerca a una forma de aprendizaje más parecida a la humana.

• En sintonía, el Carnegie Mellon University demostró que el aprendizaje multimodal también puede usarse con buenos resultados en campos como la ciencia de materiales y la ingeniería molecular.

Aprendizaje federado y continuo: mejorar sin centralizar los datos

• El aprendizaje federado es una técnica que permite entrenar modelos de inteligencia artificial sin necesidad de centralizar los datos. Es decir, los datos permanecen en los dispositivos o servidores donde se generan, y lo que viaja hacia el servidor central es el modelo ya entrenado de forma parcial.

• Esto cobra especial relevancia cuando se trata de información sensible, como historias clínicas, datos bancarios o hábitos de consumo. En lugar de enviar toda esa información a un único servidor, cada nodo (puede ser un teléfono, una computadora o un servidor) entrena una versión local del modelo. Luego, esas versiones se combinan para mejorar el modelo general, sin que los datos personales salgan de su origen.

• El aprendizaje continuo, por su parte, busca que el modelo aprenda de forma progresiva a lo largo del tiempo. Es decir, que no tenga que partir de cero cada vez que se entrena, sino que sume conocimientos nuevos sin perder lo aprendido anteriormente.

• Cuando se combinan, el aprendizaje federado y el continuo permiten desarrollar sistemas de inteligencia artificial que se actualizan y mejoran en tiempo real, sin comprometer la privacidad de los datos. Es una solución que ya adoptaron grandes empresas tecnológicas para ofrecer recomendaciones personalizadas, reconocimiento de voz o detección de fraudes, sin necesidad de almacenar grandes volúmenes de datos privados en la nube.

Usos del Machine Learning

Las utilidades del Machine Learning ya son muchas y algunas se incorporaron a nuestra vida cotidiana sin que nos demos cuenta.

Machine learning en los motores de búsqueda

Pensemos, por ejemplo, en los motores de búsqueda. A partir de una o varias palabras clave, devuelven listas de resultados (las llamadas SERP – Search Engine Results Page), que son el producto de algoritmos de Machine Learning con aprendizaje no supervisado.

Estos sistemas generan información considerada relevante para la búsqueda según el análisis de patrones, modelos y estructuras en los datos.

A esa lógica se sumó ahora la función “Visión general creada por IA” que lanzó Google a través de Search Labs. Cuando el usuario escribe una consulta, el sistema ya no se limita a listar enlaces: genera un texto que resume la información más relevante sobre el tema. Esa respuesta aparece destacada en un recuadro, antes de los resultados tradicionales.

Lo que permite esa respuesta es un modelo de lenguaje entrenado con técnicas de Machine Learning, capaz de analizar miles de millones de textos y generar contenido nuevo a partir del contexto de búsqueda. La herramienta se alimenta de información que ya existe en la web, pero la reorganiza, la interpreta y la sintetiza en tiempo real, según lo que el usuario necesita saber.

Filtros antispam en los correos electrónicos

Otro caso habitual es el de los filtros antispam en los correos electrónicos. Funcionan con sistemas de Machine Learning que aprenden con el tiempo a detectar mensajes sospechosos o fraudulentos y actúan en consecuencia.

Por ejemplo, los eliminan antes de que lleguen a la bandeja de entrada del usuario. Este tipo de sistemas, con mayor nivel de sofisticación, también se utilizan en el sector financiero para prevenir fraudes, como la clonación de tarjetas de crédito, el robo de datos o de identidad.

Los algoritmos relacionan eventos, hábitos, preferencias de gasto y otro tipo de información. Esto les permite detectar en tiempo real comportamientos fuera de lo común que podrían señalar un robo o una estafa.

Predicciones y diagnósitocs médicos

Algunos de los ejemplos más interesantes de Machine Learning con aprendizaje supervisado aparecen en el campo de la investigación científica médica. En ese terreno, los algoritmos aprenden a hacer predicciones y diagnósticos médicos cada vez más precisos.

El objetivo es prevenir brotes epidémicos o detectar de forma oportuna casos de cáncer o enfermedades poco frecuentes, a partir del análisis de datos actuales y registros históricos.

Reconocimiento de voz

También dentro del campo del aprendizaje supervisado, aparecen usos interesantes del Machine Learning en el reconocimiento de voz y la identificación de escritura. En ambos casos, los sistemas aprenden a reconocer patrones a partir de grandes volúmenes de datos previamente etiquetados, lo que permite mejorar la precisión de herramientas como los asistentes virtuales o los sistemas de transcripción automática.

Desarrollo de coches autónomos

Los sistemas basados en aprendizaje por refuerzo son clave en el desarrollo de los autos autónomos. Estos vehículos, a través del Machine Learning, aprenden a reconocer el entorno que los rodea con los datos que obtienen de sensores, GPS y otros dispositivos. A partir de esa información, modifican su comportamiento según las situaciones concretas que deben enfrentar.

Sistemas de recomendación

Incluso los llamados sistemas de recomendación usan Machine Learning para aprender del comportamiento y las preferencias de quienes navegan por sitios web, plataformas o apps móviles. Un ejemplo claro son los que ya forman parte del uso cotidiano en plataformas de eCommerce, como Amazon, o de entretenimiento y acceso a contenidos, como Netflix o Spotify.

Optimización de procesos industriales

Muchas empresas del sector industrial usan Machine Learning para optimizar sus procesos de producción. Los algoritmos analizan datos históricos y en tiempo real para anticipar fallas en maquinaria, reducir tiempos muertos y mejorar la eficiencia en las líneas de montaje. También ayudan a ajustar el consumo energético y a planificar el mantenimiento de forma predictiva.

Gestión de inventario y logística

En sectores como el comercio, la distribución o la industria farmacéutica, el Machine Learning permite mejorar la gestión de inventarios. Los sistemas analizan niveles de stock, patrones de demanda, estacionalidad y otros factores para anticipar faltantes o excesos. Esto también se aplica a la logística, donde los algoritmos ayudan a optimizar rutas de distribución y a reducir costos operativos.

Selección de personal y recursos humanos

Algunas áreas de Recursos Humanos incorporaron herramientas de Machine Learning para analizar currículums, identificar perfiles que coincidan con los puestos buscados y predecir el desempeño de futuros empleados. A partir del análisis de datos internos, también se pueden detectar riesgos de rotación o necesidades de capacitación.

Análisis de sentimientos y reputación de marca

Las empresas usan Machine Learning para procesar grandes volúmenes de mensajes en redes sociales, foros o encuestas, y así medir la percepción que tiene el público sobre una marca, un producto o una campaña. Los algoritmos identifican patrones de lenguaje y clasifican los comentarios según su tono, lo que permite ajustar estrategias de comunicación o marketing en tiempo real.

Gestión dinámica de precios

Muchas empresas del rubro turismo, aerolíneas, retail o plataformas de venta online ya usan Machine Learning para definir precios de forma dinámica. Los algoritmos cruzan variables como demanda, competencia, estacionalidad, historial de compras y comportamiento del consumidor. Esto permite ajustar los precios en tiempo real para maximizar ganancias o impulsar la rotación de productos.

Detección de anomalías en tiempo real

En sectores como energía, telecomunicaciones o servicios financieros, el Machine Learning se aplica para detectar anomalías operativas o de seguridad. Por ejemplo, en una red eléctrica o en una plataforma bancaria, los sistemas pueden identificar en milisegundos una desviación que podría señalar un fallo técnico, un intento de fraude o un ataque cibernético, y activar alertas automáticas.

FAQs: preguntas frecuentes sobre machine learning en 2025

¿Cuáles son los criterios clave para seleccionar entre modelos supervisados, no supervisados o por refuerzo en un proyecto de transformación digital?

La elección depende del tipo de datos disponibles, el objetivo del negocio y el nivel de intervención requerido. Proyectos con datos etiquetados y metas definidas suelen beneficiarse del supervised learning, mientras que el reinforcement learning es ideal para sistemas autónomos y toma de decisiones adaptativa.

¿Qué ventajas competitivas ofrece el aprendizaje federado en sectores regulados como banca y salud?

El federated learning permite entrenar modelos sin comprometer la privacidad, cumpliendo normativas como GDPR o HIPAA. Esto habilita analítica avanzada sin mover datos sensibles fuera del entorno local, mejorando seguridad y cumplimiento legal.

¿Cómo se mide el retorno de inversión (ROI) en proyectos basados en inteligencia artificial generativa?

El ROI se mide combinando métricas como reducción de tiempos operativos, mejora en la calidad de contenidos y eficiencia en atención al cliente. Herramientas de generative AI suelen ofrecer beneficios tangibles en productividad, automatización y diferenciación de marca.

¿Qué desafíos enfrenta la implementación de modelos multimodales en industrias con infraestructuras tecnológicas tradicionales?

Los principales desafíos incluyen limitaciones de hardware, integración de fuentes heterogéneas y falta de talento especializado. Para superarlos, se recomienda una estrategia gradual de modernización y alianzas con proveedores expertos en multimodal AI.