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SLMs: Modelos de lenguaje de IA pequeños, eficientes y especializados

Kumar, Ajay; Thomas H. Davenport; y Randy Bean. “The Case for Using Small Language Models.” Harvard Business Review, 8 de septiembre de 2025. https://hbr.org/2025/09/the-case-for-using-small-language-models?ab=HP-hero-latest-2

Los SLMs (Small Language Models) son modelos de IA más pequeños y eficientes que los LLMs, capaces de procesar lenguaje natural con menos recursos.
Destacan por su rapidez, bajo consumo y fácil implementación en dispositivos locales

Un SLM (Small Language Model, o modelo de lenguaje pequeño) es un modelo de inteligencia artificial entrenado para procesar y generar lenguaje natural, pero con muchos menos parámetros y recursos que los grandes modelos de lenguaje (LLMs, como GPT-4 o Gemini).

Hasta ahora, la revolución de la IA se ha definido por el tamaño: cuanto más grande es el modelo, más ambiciosas las expectativas. No obstante, se está produciendo un giro notable: los modelos de lenguaje pequeños (SLMs, por sus siglas en inglés), podrían convertirse en la columna vertebral de la próxima generación de empresas inteligentes. Esta tendencia sugiere que el futuro podría favorecer el enfoque de “más pequeño = más inteligente”.

La rapidez, eficiencia y rentabilidad de los SLMs son factores clave que los hacen atractivos frente a los grandes modelos de lenguaje (LLMs). Además, su diseño compacto facilita su implementación en dispositivos periféricos, lo que permite una toma de decisiones en tiempo real sin depender de la nube. Estas características los hacen ideales para aplicaciones como vehículos autónomos, asistentes de voz y tecnología portátil.

Los SLMs también consumen menos energía y requieren menos recursos, lo que los convierte en una alternativa sostenible y más accesible para su adopción masiva. Por otro lado, la posibilidad de afinarlos para dominios específicos mejora su precisión y reduce las respuestas irrelevantes, algo especialmente útil en sectores como salud, finanzas y agricultura.

Otro punto destacado es que los SLMs ofrecen mayor control, privacidad y transparencia, lo que favorece el procesamiento seguro de datos y el cumplimiento normativo. Su integración en infraestructuras existentes es sencilla, lo que permite un desarrollo ágil y la creación rápida de prototipos sin necesidad de realizar cambios de infraestructura significativos.

La cultura en la era de la inteligencia artificial: ¿creación humana o producción algorítmica?

Rothman, Joshua. “A.I. Is Coming for Culture.” The New Yorker, August 25, 2025. https://www.newyorker.com/magazine/2025/09/01/ai-is-coming-for-culture

Joshua Rothman abre reflexionando sobre cómo, en la era de los smartphones, nuestra rutina cotidiana está profundamente marcada por el algoritmo

Estamos acostumbrados a que los algoritmos guíen nuestras elecciones. Sin embargo, cuando las máquinas pueden generar sin esfuerzo el contenido que consumimos, ¿qué queda para la imaginación humana?

El ensayo reflexiona sobre cómo la inteligencia artificial está transformando la producción cultural. Comienza con la idea de que nuestra vida diaria ya está profundamente mediada por algoritmos que moldean lo que leemos, vemos y escuchamos. A este ritmo, la IA no solo multiplicará la cantidad de contenidos disponibles —música, vídeos, textos o imágenes—, sino que dará lugar a nuevas formas de creación todavía imprevisibles.

Sin embargo, las limitaciones de estas obras generadas por máquinas: carecen de individualidad, intención y agencia artística, pues se basan en patrones preexistentes. Aun así, para muchos creadores la IA representa una oportunidad, ya que reduce costes, facilita la experimentación y permite realizar proyectos antes inalcanzables.

También se plantea un escenario futuro en el que los contenidos culturales no sean productos fijos, sino experiencias creadas en tiempo real para cada usuario, diseñadas para provocar una reacción inmediata. Esto transformaría radicalmente la forma en que concebimos el arte y el entretenimiento.

El texto concluye con una advertencia: si todo lo que consumimos procede de máquinas, corremos el riesgo de diluir la creatividad humana. Pero, paradójicamente, esta situación podría reforzar nuestro aprecio por lo genuinamente humano en la cultura, frente a la avalancha de producciones artificiales.

Dominios de conciencia sobre la IA en la educación: un marco integral para su integración ética y pedagógica

Dilkes, Dani, y Centre for Teaching and Learning. Domain of AI-Awareness for Education. London, Ontario: Western University, Instructional Technology Resource Centre (ITRC), 2025. eCampusOntario Pressbooks. https://ecampusontario.pressbooks.pub/aihighereducation

El libro Domain of AI-Awareness for Education, desarrollado por Dani Dilkes y el Centre for Teaching and Learning, propone un marco comprensivo para guiar la integración de la inteligencia artificial generativa (IA) en entornos educativos. Organizado en siete dominios fundamentales, ofrece una mirada multidimensional que abarca desde conocimientos técnicos hasta consideraciones éticas, emocionales y pedagógicas —e incluso cómo estos se entrelazan con valores y contextos sociopolíticos más amplios.

  1. Conocimiento (Knowledge): Esta sección introduce los principios básicos de la IA generativa, como qué es y cómo funcionan los modelos de lenguaje (LLMs), además de reflexionar sobre su presencia en el entorno educativo.
  2. Ética (Ethics): Explora temas críticos como la privacidad, propiedad intelectual, accesibilidad, impacto ambiental, sesgos y desinformación. Propone reflexiones profundas sobre las implicaciones éticas que emergen al emplear IA en contextos educativos.
  3. Afecto (Affect): Se centra en la inteligencia emocional y cómo las respuestas emocionales hacia la IA influyen en nuestra disposición a utilizarla, particularmente en entornos docentes y de aprendizaje.
  4. Habilidades (Skill): Aborda técnicas concretas como la ingeniería de prompts (prompt engineering) y la evaluación crítica de los resultados generados por IA. Aquí se busca fortalecer la competencia práctica para un uso consciente y eficaz.
  5. Valores (Values): Incluye la reflexión sobre los valores individuales y profesionales, la integridad académica y cómo dichos valores informan la práctica docente. Destaca también la importancia de redactar declaraciones en los sílabos que clarifiquen las políticas de IA de manera alineada con valores institucionales.
  6. Pedagogía (Pedagogy): Revisa cómo la IA puede integrarse en los procesos de enseñanza y aprendizaje: desde su impacto en los resultados de aprendizaje y diseño de evaluaciones, hasta niveles de integración de IA y su uso como herramienta de andamiaje (scaffolding).
  7. Interconexión (Interconnectedness): Aunque no siempre se detalla por separado en los capítulos, este dominio aborda cómo la IA se inserta en sistemas más amplios, considerando relaciones sociales, políticas y estructurales.

Finalmente, el recurso es dinámico: se actualiza periódicamente para adaptarse a la evolución de la IA generativa y refinar este marco de concienciación

BookAI.chat: herramienta de inteligencia artificial que permite a los usuarios interactuar con libros a través de una interfaz de chat

https://www.bookai.chat/

BookAI.chat es una herramienta de inteligencia artificial que permite a los usuarios interactuar con libros a través de una interfaz de chat. Solo necesitas proporcionar el título y el autor del libro, y la IA se encarga del resto, generando respuestas basadas en el contenido del libro. Esta plataforma utiliza modelos avanzados de lenguaje como GPT-3 y GPT-4 para ofrecer una experiencia de lectura interactiva y personalizada.

Características principales:

  • Interacción con cualquier libro: Puedes agregar nuevos libros a tu biblioteca proporcionando su título y autor, sin necesidad de leerlos previamente.
  • Multilingüe: Soporta más de 30 idiomas, lo que permite interactuar con los libros en tu lengua materna o en el idioma que estás aprendiendo.
  • Basado en IA avanzada: Utiliza los modelos de lenguaje GPT-3 y GPT-4 para generar respuestas coherentes y contextuales basadas en el contenido del libro.
  • Acceso gratuito: La plataforma ofrece acceso gratuito, permitiendo a los usuarios explorar y conversar con una amplia variedad de libros sin costo alguno.

Esta herramienta es ideal para cualquier persona interesada en profundizar en el contenido de un libro sin necesidad de leerlo completamente. Sin embargo, es importante tener en cuenta que, aunque la IA puede proporcionar información útil y respuestas detalladas, la interpretación y el análisis crítico del texto siguen siendo esenciales para una comprensión profunda.

La mayoría de las personas usan IA regularmente en el trabajo, pero casi la mitad admite hacerlo de manera inapropiada

«Major Survey Finds Most People Use AI Regularly at Work, but Almost Half Admit to Doing So Inappropriately.» The Conversation, 25 de agosto de 2025. https://theconversation.com/major-survey-finds-most-people-use-ai-regularly-at-work-but-almost-half-admit-to-doing-so-inappropriately-255405

Un estudio de la Universidad de Tecnología de Queensland revela que la mayoría de los empleados usa IA regularmente en el trabajo, pero casi la mitad admite hacerlo de manera inapropiada. Muchos desconocen las limitaciones de estas herramientas, lo que puede generar contenido inexacto o conflictos de responsabilidad. Los expertos recomiendan formación, políticas claras y cultura de responsabilidad digital para un uso ético y eficaz de la IA.

Un reciente estudio realizado por la Universidad de Tecnología de Queensland analiza cómo los empleados utilizan la inteligencia artificial (IA) en su entorno laboral y revela hallazgos preocupantes. La encuesta, que incluyó a más de 1.000 trabajadores de diferentes sectores, muestra que la mayoría de ellos emplea herramientas de IA, como ChatGPT, de manera regular para redactar correos electrónicos, informes, presentaciones y otro tipo de documentación profesional. Este fenómeno refleja la rápida adopción de la IA generativa en tareas cotidianas, pero también evidencia un uso que no siempre sigue buenas prácticas ni criterios éticos claros

A pesar de su popularidad, casi la mitad de los encuestados admite utilizar la IA de manera inapropiada. Muchos no comprenden completamente cómo funcionan estas herramientas ni sus limitaciones, lo que puede derivar en la producción de contenido inexacto, sesgado o incluso plagio involuntario. Además, el estudio señala que alrededor del 30 % de los participantes ha delegado en la IA tareas que originalmente correspondían a otros colegas, generando conflictos de responsabilidad y cuestionamientos éticos en el lugar de trabajo. Los investigadores enfatizan que estas prácticas pueden afectar tanto la productividad como la confianza dentro de los equipos.

El estudio también identifica diferencias significativas según la edad y el nivel educativo de los empleados. Los trabajadores más jóvenes tienden a adoptar la IA con mayor frecuencia, pero son también los que más reportan un uso inapropiado. Por otro lado, aquellos con formación técnica tienden a utilizar estas herramientas con mayor comprensión de sus riesgos, reduciendo la probabilidad de errores o mal uso. Esto sugiere la importancia de la formación y la alfabetización digital como factores clave para un uso responsable de la IA en el trabajo.

Los expertos consultados recomiendan que las organizaciones implementen políticas claras sobre el uso de la IA, incluyendo guías de buenas prácticas, límites en la delegación de tareas y procedimientos de verificación de contenido. También se sugiere fomentar una cultura de transparencia y responsabilidad digital, asegurando que los empleados comprendan que el uso inadecuado puede tener consecuencias legales, éticas y de reputación. El objetivo es equilibrar la eficiencia que la IA ofrece con la integridad y confiabilidad del trabajo realizado.

Aunque la inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta cotidiana en el entorno laboral, su adopción rápida sin capacitación ni supervisión adecuada puede generar riesgos importantes. La clave está en la educación digital, la claridad en las políticas internas y la cultura de responsabilidad, para que la IA mejore la productividad sin comprometer la ética, la precisión o la confianza en los equipos de trabajo.

Informe OBS: eLearning 2024: tendencias emergentes e impacto de la inteligencia artificial en la educación superior

Espino, Erika. OBS Report: eLearning 2024 – Emerging Trends and the Impact of Artificial Intelligence in Higher Education, OBS Business School, 29 October 2024.

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El uso de IA en e-learning es cada vez más evidente: se emplea en la supervisión de evaluaciones online, servicios bibliotecarios, procesos de admisión y en el análisis del comportamiento estudiantil mediante reconocimiento emocional, predicción de rendimiento y detección temprana de abandono. Por otra parte, la IA generativa está transformando los métodos de evaluación y permitiendo verificar la autenticidad del trabajo de los estudiantes.

Pese al reconocimiento del valor de la IA tanto por estudiantes como por profesores, el estudio detecta una alfabetización digital insuficiente en ambos grupos. Este déficit dificulta el uso efectivo de las plataformas digitales. Además, se observa una disminución en el pensamiento crítico y creativo, lo cual refuerza la necesidad de promover la integridad académica y la autonomía intelectual.

Los estudiantes de educación superior utilizan habitualmente plataformas como Blackboard, Moodle, Canvas y Google Classroom durante su formación online. La mayoría de ellos valora positivamente su primera experiencia en e-learning y lo recomienda. Asimismo, los estudiantes complementan su aprendizaje con herramientas de IA como ChatGPT, traductores y asistentes virtuales, vislumbrando un gran potencial para estas tecnologías en la creación de contenidos educativos.

a gamificación se destaca como una estrategia clave para modernizar el aprendizaje online, incentivando la motivación y la competencia saludable. Se fomenta además la interacción mediante discusiones sincrónicas y asincrónicas, resolución de estudios de caso y evaluación entre pares, todo ello acompañado de espacios colaborativos como documentos compartidos y salas de trabajo grupales, fundamentales para desarrollar habilidades de comunicación y trabajo en equipo. No obstante, uno de los grandes retos persiste en diseñar programas que promuevan una mayor interacción entre estudiantes y docentes, algo que depende tanto del involucramiento del profesorado como de la iniciativa y disciplina de los alumnos.

Un desafío crítico que afecta tanto a estudiantes como a docentes es la protección de la privacidad de los datos y la seguridad de la información, materia en la que aún se está avanzando activamente.

Hacer que la inteligencia artificial sea generativa para la educación superior

CNI. 2025. “Making Artificial Intelligence Generative for Higher Education: A Multi-Institution Research Project.” Accessed August 27, 2025. https://www.cni.org/topics/teaching-learning/making-artificial-intelligence-generative-for-higher-education-a-multi-institution-research-project

El proyecto Making Artificial Intelligence Generative for Higher Education, liderado por Ithaka S+R, reunió a 18 instituciones de educación superior de EE. UU. y Canadá para investigar cómo la inteligencia artificial generativa (IA generativa) está transformando la enseñanza, el aprendizaje y la investigación en la educación superior.

Desde su inicio en septiembre de 2023 hasta su culminación en el verano de 2025, el proyecto recopiló datos a través de entrevistas semiestructuradas con docentes e investigadores, proporcionando información valiosa sobre la adopción de la IA generativa en estos contexto.

Los hallazgos del estudio destacan que la IA generativa se está integrando de manera significativa en diversas áreas académicas, desde la creación de contenidos hasta la asistencia en la investigación. Sin embargo, también se identificaron desafíos importantes, como la necesidad de formación adecuada para los usuarios y la gestión de preocupaciones éticas relacionadas con el uso de estas tecnologías. Además, se subrayó la importancia de desarrollar infraestructuras de apoyo que faciliten la implementación efectiva de la IA generativa en el ámbito académico.

Este proyecto no solo proporciona una visión detallada de las tendencias actuales en el uso de la IA generativa en la educación superior, sino que también ofrece recomendaciones prácticas para instituciones que buscan integrar estas tecnologías de manera efectiva y ética en sus entornos académicos.

BooksAI.com: resúmenes y aprendizaje rápido de libros mediante inteligencia artificial

https://booksai.com/

BooksAI.com es una plataforma impulsada por inteligencia artificial que permite generar resúmenes, ideas clave, citas y elementos prácticos a partir de libros, utilizando modelos avanzados como ChatGPT. Su objetivo es facilitar el acceso rápido a los conceptos esenciales de una obra, sin necesidad de leerla en su totalidad.

Entre sus características principales, BooksAI.com ofrece resúmenes instantáneos: los usuarios pueden obtener resúmenes concisos de libros ingresando el título y el autor. La plataforma procesa la información y proporciona un resumen detallado, destacando los puntos más relevantes. Además, ofrece las ideas principales y citas destacadas de cada libro, lo que facilita una comprensión más profunda del contenido. También identifica acciones o lecciones prácticas que los lectores pueden aplicar en su vida diaria basándose en el contenido del libro.

La plataforma cuenta con una interfaz conversacional que, gracias a la tecnología de procesamiento de lenguaje natural, permite interactuar de manera fluida con el contenido del libro, responder preguntas y proporcionar aclaraciones adicionales. BooksAI.com ofrece acceso gratuito, permitiendo a los usuarios explorar y obtener resúmenes de una amplia variedad de libros sin costo alguno. Está diseñada para estudiantes, profesionales, investigadores y cualquier persona interesada en comprender rápidamente un libro sin dedicarle demasiado tiempo.

Una tormenta perfecta para la lectura. La inteligencia artificial (IA) 

Allington, Daniel. 2025. “AI Is Making Reading Books Feel Obsolete and Students Have a Lot to Lose.” The Conversation, August 28, 2025. https://theconversation.com/ai-is-making-reading-books-feel-obsolete-and-students-have-a-lot-to-lose-262680

La IA está redefiniendo la educación y la lectura, ofreciendo herramientas poderosas pero también presentando desafíos significativos. Es crucial encontrar un equilibrio que permita a los estudiantes aprovechar los beneficios de la tecnología sin sacrificar las habilidades cognitivas esenciales desarrolladas a través de la lectura tradicional.

Naomi S. Baron escribe: «Se avecina una tormenta perfecta para la lectura. La inteligencia artificial (IA) llegó justo cuando tanto niños como adultos dedicaban menos tiempo a la lectura que en un pasado no tan lejano. Un estudio reciente revela que la lectura por placer en Estados Unidos ha disminuido un 40 % desde principios de los 2000. La IA está transformando radicalmente cómo las personas interactúan con los textos, ya sea para estudio, investigación o entretenimiento, y esto podría depreciar el valor percibido de la lectura como actividad humana significativa. Incluso antes de la popularización de la IA, la lectura ya estaba en declive. En EE. UU., el porcentaje de estudiantes de cuarto grado que leen por placer casi todos los días cayó del 53 % en 1984 al 39 % en 2022, y los de octavo grado del 35 % al 14 % en 2023. Entre los adultos, solo el 54 % de los estadounidenses leyó al menos un libro en 2023. Factores como el tiempo dedicado a redes sociales y la priorización de la eficiencia mediante la IA contribuyen a que muchos lectores se conviertan en “lectores caídos”, es decir, aquellos que solían leer pero ya no lo hacen.

Aunque la IA ofrece ventajas en términos de eficiencia, su uso excesivo puede tener efectos negativos en el aprendizaje profundo y la retención de información. La lectura activa de libros fomenta habilidades cognitivas como la concentración, la comprensión crítica y la reflexión profunda, habilidades que pueden verse comprometidas si los estudiantes dependen demasiado de las soluciones automatizadas.

La inteligencia artificial está transformando la forma en que accedemos y consumimos información, lo que ha llevado a que la lectura tradicional de libros impresos sea percibida como obsoleta por algunos. Herramientas como resúmenes automáticos, asistentes de lectura y plataformas de aprendizaje basadas en IA permiten a los estudiantes obtener información de manera más rápida y eficiente, reduciendo la necesidad de leer libros completos. Herramientas como BooksAI o BookAI.chat permiten interactuar con libros sin necesidad de leerlos personalmente, eliminando experiencias esenciales de aprendizaje y reflexión crítica.

Así, los educadores y bibliotecas enfrentan el desafío de equilibrar el uso de la tecnología con métodos tradicionales de enseñanza. Es esencial promover la alfabetización digital crítica, enseñando a los estudiantes a evaluar la información proporcionada por la IA y a complementar su aprendizaje con la lectura profunda de textos completos.

El camino hacia la Inteligencia Artificial General: comprender el cambiante panorama informático del futuro.

The Road to Artificial General Intelligence: Understanding the Evolving Compute Landscape of Tomorrow. MIT Technology Review Insights. En colaboración con Arm. Agosto de 2025.

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El artículo aborda el núcleo del desafío de la Inteligencia Artificial General (AGI): los modelos actuales, capaces de escribir código o descubrir fármacos, todavía fracasan en tareas simples que cualquier persona puede resolver en minutos. Esta paradoja refleja la dificultad de crear una IA que no solo sobresalga en dominios específicos, sino que iguale o supere la inteligencia humana en múltiples campos. La pregunta central es si la actual revolución de la IA puede realmente dar ese salto, y cuáles serían los habilitadores clave —hardware, software o una combinación de ambos— necesarios para hacerlo posible.

Expertos del sector ofrecen predicciones audaces. Dario Amodei, cofundador de Anthropic, anticipa la llegada de una “IA poderosa” tan pronto como en 2026. Según él, esta tendría propiedades extraordinarias: inteligencia de nivel Nobel en dominios concretos, capacidad de moverse entre interfaces como texto, audio o entornos físicos, y la autonomía para razonar hacia metas propias, en lugar de limitarse a responder preguntas. Por su parte, Sam Altman, CEO de OpenAI, asegura que ya empiezan a verse características similares a la IAG, con un potencial transformador comparable al de la electricidad o internet. Destaca que el progreso se debe a tres factores: la mejora continua en el entrenamiento y los datos, el abaratamiento del cómputo y un valor socioeconómico que describe como “superexponencial”.

El optimismo no se limita a los fundadores de startups. Proyecciones agregadas indican al menos un 50% de probabilidad de que los sistemas de IA alcancen varios hitos de AGI antes de 2028. Encuestas de expertos sugieren que la probabilidad de que las máquinas superen a los humanos en todas las tareas sin ayuda externa es del 10% para 2027 y del 50% para 2047. Además, los plazos se acortan con cada nuevo avance: lo que con GPT-3 se estimaba en 50 años, a finales de 2024 ya se veía factible en cinco años. Para Ian Bratt, vicepresidente de tecnología de machine learning en Arm, los grandes modelos de lenguaje y razonamiento ya están transformando prácticamente todas las industrias, y son la antesala de este cambio radical.