Cómo elegir los modelos de inteligencia artificial adecuados para tu empresa

Elegir un modelo de inteligencia artificial no va de modas, va de decisiones estratégicas. En esta guía práctica encontrarás los 20 factores clave que realmente importan: desde la velocidad o el coste hasta la trazabilidad, la seguridad y la alineación ética. Con ejemplos reales, consejos accionables y comparativas claras entre distintos modelos de inteligencia artificial.

Si estás leyendo esto, seguramente te has topado con la misma duda que cientos de directivos, técnicos y responsables de transformación digital: ¿Qué modelo de inteligencia artificial me conviene para mi organización? Y créeme, no eres el único. Porque ahora todo el mundo parece estar hablando de GPT-4o, Gemini, Claude, Mistral, Phi-4 o LLaMA como si fueran marcas de cereales. El problema no es la falta de opciones. Es el exceso de ruido y la falta de criterios claros para decidir.

Aquí no estamos para contarte cuál es “el mejor modelo del mundo”. Porque no es que exista un modelo perfecto. Lo que sí ocurre es que, según el caso de uso, hay modelos de inteligencia artificial que ofrecen mejores resultados que otros por sus atributos específicos. Lo que sí existe —y es urgente que comprendas— son los parámetros clave que determinan si un modelo encaja contigo o no. Esta es la diferencia entre implementar IA con impacto o meterla a lo loco y terminar frustrado, sobrepagando o con un sistema que nadie usa.

Y es que en el mundo real, las decisiones no se toman por capricho técnico, se toman por utilidad, eficiencia, coste y alineación con objetivos de negocio. Por eso, he estructurado los 20 criterios clave que uso yo mismo cuando tengo que ayudar a una empresa a tomar una decisión estratégica sobre IA. Nada de hype, nada de tecnofilia. Solo lo que importa: velocidad, privacidad, integración, tokens, coste por uso, razonamiento, trazabilidad… todo lo que marcará la diferencia entre una buena implementación o un proyecto que fracasa.

Así que olvídate del ruido, de los vídeos de YouTube llenos de términos vacíos y de las “batallas de modelos” en redes sociales. Aquí vas a encontrar criterios claros, lenguaje sencillo y experiencia práctica, justo lo que necesitas para decidir con cabeza y sin miedo. Por eso, he estructurado los 20 criterios clave que uso yo mismo cuando tengo que ayudar a una empresa a tomar una decisión estratégica sobre modelos de inteligencia artificial.

1. Velocidad de respuesta

Qué es: tiempo que tarda el modelo en entregar una respuesta tras recibir un input.

Ejemplo: Si tienes un chatbot en la web y tarda 5 segundos en responder, estás perdiendo clientes. En cambio, para redactar un informe puedes aceptar 2 segundos extra si la calidad lo compensa.

Consejo: Para atención en tiempo real, busca modelos rápidos (GPT-4o, GPT-4o-mini). Y recuerda que el API responde más rápido que la versión web. En contextos estratégicos donde tu trabajo habitual no requiere inmediatez absoluta, esa rapidez puede ser menos determinante. En ChatGPT, tanto el modelo 4o como el 4.1 son perfectamente válidos: el primero es más rápido, el segundo más preciso. Elige entre estos modelos de inteligencia artificial en función del equilibrio que necesites entre velocidad y profundidad.

2. Razonamiento

Qué es: capacidad del modelo para inferir, conectar ideas y responder con lógica. No todos los modelos de inteligencia artificial están diseñados para razonar y resolver situaciones complejas.

Ejemplo: Le pides que analice oportunidades comerciales en base a tu base de datos. Si solo repite lo que ve, no hay razonamiento. Si detecta relaciones ocultas, sí lo hay.

Consejo: Lanza un prompt abierto con contexto difuso. Si el modelo aporta valor, es buen pensador. Si solo te devuelve lo obvio, es un loro elegante. Para temas algo más profundos, utiliza GPT-4.1 en ChatGPT y el modelo 2.5 Pro en Gemini, que tienen mayor capacidad de razonamiento y precisión. 

3. Coste

Qué es: coste por token, por uso, por licencia o por infraestructura.

Ejemplo: GPT-4o por API puede costar entre $0.01 y $0.03 por 1000 tokens. Si usas 1 millón al mes, es un pico. Gemini Advanced es parte de Google One o Workspace, más asumible.

Consejo: Si tu uso es diario a través de ChatGPT Team o Gemini Advanced, el coste ya está incluido en la suscripción, y no suele representar un problema. Pero si utilizas el API para alimentar un chatbot o automatizar tareas, entonces sí importa. En el caso de OpenAI, con GPT-4o-mini tienes más que suficiente: es más rápido, mucho más barato y cumple de sobra con la mayoría de tareas conversacionales habituales que se esperan de modelos de inteligencia artificial.

4. Multimodalidad

Qué es: si el modelo puede procesar texto, imagen, voz o vídeo en una misma conversación.

Ejemplo: Para diseñar presentaciones, quieres texto + imagen. Para atención a personas con discapacidad, necesitas voz + texto.

Consejo: Si vas a crear contenido audiovisual, usa GPT-4o o Gemini. Pero ojo: hoy ya existen modelos específicos según el tipo de entrada. Por ejemplo, algunos están optimizados para audio a texto, otros para imagen a texto, vídeo a texto o incluso recuperación de información en documentos visuales. No es solo cuestión de que sea multimodal, sino de qué tan bien resuelve la tarea concreta. Así que si tu caso de uso es claro, elige el modelo que mejor se adapte a ese tipo de input. Y si solo vas a trabajar con texto puro, no pagues extra por capacidades que otros modelos de inteligencia artificial ofrecen pero que no necesitas.

5. Tokens de entrada/salida

Qué es: los tokens son las unidades mínimas de texto que el modelo procesa. Hay tres tipos clave: los tokens de instrucción (el prompt que introduces), los tokens de contenido consultado (datos del modelo preentrenado o archivos externos que se usan como contexto), y los tokens de salida (la respuesta generada). La suma de todos estos debe respetar el límite del modelo.

Ejemplo: Para analizar un pliego de licitación de 80 páginas, necesitas muchos tokens de entrada. Y si luego quieres obtener un informe extenso y detallado a partir de ese análisis, también necesitarás muchos tokens de salida.

Consejo: Pregunta “¿cuántos tokens permite este modelo por prompt y respuesta?”. Si la tarea es larga, divide el trabajo en prompts secuenciales, es decir, pasos intermedios encadenados que permiten mantener el contexto y construir una salida más extensa y precisa. Para controlar los tokens de entrada puedes usar el Tokenizer de OpenAI, y si quieres medir entrada, salida y acumulado total en tiempo real, te recomiendo usar aistudio.google.com. Y ojo: en ChatGPT Team y Gemini tienes limitación frente a la API.

6. Ventana de contexto

Qué es: cuánto contenido puede tener “presente” el modelo en una misma sesión. Puedes imaginarlo como la RAM de un ordenador: si te pasas del límite, el modelo empieza a olvidar lo que vino al principio. Esto puede provocar inexactitudes o incluso alucinaciones en la respuesta final.

Ejemplo: Si estás creando una oferta para una licitación pública, puede interesarte tener siempre en contexto tanto tu modelo de negocio como los criterios de valoración del pliego, para afinar mejor cada argumento. Si la ventana de contexto es pequeña, parte de esa información se perderá.

Consejo: GPT-4o llega a 128K tokens en API, pero en la versión Team es 32K. Claude 3 Opus llega a 200K. Si manejas muchos documentos, elige modelos con alta retención.

7. Parámetros del modelo

Qué es: número de variables entrenadas. Más parámetros implican mayor capacidad para aprender patrones complejos, pero también mayor consumo y coste. No siempre más es mejor. Algunos modelos, como Gemma 3, ofrecen distintas versiones (1B, 4B, 12B, 27B) adaptadas al equilibrio entre potencia y eficiencia.

Ejemplo: GPT-4 tiene más de un billón de parámetros, lo que le permite abordar tareas complejas con alto nivel de comprensión. En cambio, si estás haciendo un asistente interno para responder FAQs o tareas repetitivas, usar un modelo más pequeño como Phi-4 puede ser más eficiente y económico. Pero si buscas generar informes ejecutivos con contexto complejo y matices, más parámetros pueden darte mejor resultado.

Consejo: No te dejes llevar por el número bruto. Piensa en la complejidad de tu caso de uso. Si necesitas versatilidad y razonamiento, opta por modelos grandes. Si lo que buscas es velocidad, bajo consumo y una sola tarea concreta, elige modelos pequeños que resuelvan bien esa función sin malgastar recursos.

8. Datos de entrenamiento

Qué es: la calidad, diversidad, actualidad y especialización de los datos con los que se entrenó el modelo. A mayor especialización, se requiere alimentar al modelo con más datasets específicos. Estos datasets pueden estar formados por textos planos, archivos estructurados o combinaciones más complejas, y es posible que una empresa cree su propio dataset para ajustar o refinar el comportamiento del modelo según su sector o contexto.

Ejemplo: Si el modelo fue entrenado solo con datos hasta 2021, no esperes que conozca legislación de 2024. Pero también importa con qué datos fue entrenado. Por ejemplo, un modelo generalista puede fallar en contexto médico o financiero si no tiene datasets de ese tipo. Entrenar con fuentes específicas mejora su precisión en esas tareas.

Consejo: No solo preguntes “¿hasta qué fecha está entrenado?”, sino también “¿con qué tipo de datos?”. ¿Son fuentes abiertas? ¿Textos técnicos? ¿Datos públicos? Si tu sector requiere conocimiento profundo (como el jurídico, industrial o sanitario), busca modelos entrenados con datos relevantes para ese ámbito. O mejor aún, evalúa si puedes aportar tú mismo esos datos.

9. Precisión

Qué es: capacidad para dar respuestas correctas y sin invenciones (alucinaciones). Esta precisión se logra entrenando con datos verificados, aplicando reglas de control interno (como funciones de validación o sistemas RAG), y restringiendo la creatividad del modelo cuando se trata de tareas sensibles. Además, la precisión también mejora cuando el modelo ha sido expuesto a situaciones reales del dominio donde se aplica.

Ejemplo: Si una IA fiscal calcula mal el IVA, tienes un lío. Lo mismo pasa si se inventa leyes o datos sanitarios. Otra ventaja de modelos bien entrenados es que puedes controlar mejor las restricciones y reducir la probabilidad de que alucinen. Además, si estás generando un análisis financiero o jurídico, contar con precisión es clave para tomar decisiones correctas.

Consejo: Usa modelos de alta precisión para entornos críticos (legal, salud, gobierno). No te fijes solo en el modelo, sino también en cómo y con qué fue entrenado. Y si quieres medir la precisión, haz pruebas con datos que tú ya conoces: compara la respuesta del modelo con una fuente oficial y calcula el porcentaje de aciertos o desviaciones. Siempre valida las fuentes si la respuesta es sensible.

10. Memoria

Qué es: capacidad para retener información y usarla de forma útil en distintos momentos de la interacción. Podemos distinguir tres tipos: 1) memoria de interacciones pasadas (lo que ocurrió en turnos anteriores dentro de una misma conversación), 2) memoria entre sesiones (lo que recuerda aunque cierres y vuelvas otro día) y 3) una especie de «memoria flash» que mantiene activo cierto contenido durante la sesión sin necesidad de repetirlo. Todo esto permite que el modelo recuerde decisiones, preferencias o datos clave sin que tengas que empezar desde cero cada vez.

Ejemplo: Si estás trabajando en un plan estratégico durante varios días, quieres que el modelo tenga presente lo que ya discutiste en sesiones anteriores, como los objetivos, puntos críticos o escenarios propuestos.

Consejo: Revisa cómo funciona la memoria en ChatGPT y/o Gemini. En ChatGPT se activa automáticamente, pero conviene gestionarla revisando y borrando elementos según convenga. En Gemini, debes añadir la memoria manualmente, pero puedes editarla y ajustarla a medida que evolucionan tus necesidades. Además, si quieres que se mantenga el contexto de conversaciones anteriores, puedes usar los Proyectos de ChatGPT para trabajar temas concretos con continuidad. Así aprovechas al máximo las capacidades de los modelos de inteligencia artificial actuales.

11. Escalabilidad

Qué es: capacidad del modelo para soportar más usuarios, tareas o flujos sin romperse. En un entorno local, esto debe estar muy controlado porque el crecimiento implica inversión en infraestructura propia. En cambio, en entornos en la nube (pública o privada), existen servicios que escalan de forma flexible y automática según lo que necesites, sin que tengas que anticiparlo todo desde el principio.

Ejemplo: Pasar de 10 usuarios a 10.000 en un ayuntamiento. Si no escalaste bien, todo cae. Otro caso: una aplicación corporativa con información confidencial y cientos de usuarios instalada en el servidor interno de una empresa. Aunque parezca más seguro, escalar eso implica gestionar mantenimiento, seguridad y disponibilidad 24/7, lo que puede volverse muy complejo y caro.

Consejo: Prioriza modelos en nube (OpenAI, Gemini, Claude) o arquitecturas tipo Vertex AI con balance de carga. Y define escenarios de carga pico.

12. Disponibilidad y despliegue

Qué es: cuán crítico es el servicio que estás ofreciendo y bajo qué condiciones debe estar siempre accesible. Por ejemplo, si tienes una aplicación de gestión de stocks con un asesor IA, está claro que la disponibilidad tiene que estar garantizada e inmediata. O si el núcleo del producto depende de IA (como un copiloto), si el API cae, el servicio se detiene. En estos casos, no puedes depender de un solo modelo o infraestructura. En entorno local esto implica asegurar tolerancia a fallos, pero también estar preparado para picos de uso. En la nube, puedes trabajar con servicios que escalen de forma flexible según demanda, ya sea en nubes públicas o privadas. Considera estrategias de respaldo para mantener el servicio operativo incluso si algo falla.

Ejemplo: Si manejas datos sanitarios, necesitas modelo local o en nube privada. No puedes usar modelos SaaS convencionales. Y si tu empresa despliega una aplicación IA con información confidencial y cientos de usuarios internos, instalada en servidores propios, eso puede volverse muy complejo de mantener si no has planificado bien la infraestructura.

Consejo: Evalúa si tu proyecto requiere API, instalación local, o plataforma en la nube. Y si necesitas alta disponibilidad, diversifica. En ChatGPT Team, por ejemplo, no es la primera vez que el servicio falla: si fuera parte de un proceso crítico, sería un problema serio.

13. Seguridad

Qué es: protección frente a filtrado de datos, generación tóxica, sesgos, acceso no autorizado y exposición de información sensible. También abarca la gestión del conocimiento: quién accede a qué, cómo se almacenan los datos y si el modelo está alimentado con fuentes seguras o sesgadas.

Ejemplo: En servicios como ChatGPT gratuito o Plus, las interacciones pueden alimentar el modelo general, lo que supone riesgos para empresas que manejan datos sensibles. Otro caso: si el modelo ha sido entrenado con datos sesgados, puede generar respuestas inadecuadas o discriminatorias. También puede ocurrir que empleados accedan a información confidencial a través de una aplicación IA instalada en entornos locales, sin los controles adecuados.

Consejo: Revisa si el modelo tiene filtros, cifrado y cumplimiento con RGPD. Y si vas a explotar datos desde Google Drive o SharePoint, utiliza soluciones seguras como ChatGPT Enterprise o Gemini en la nube, que están diseñadas para proteger datos corporativos cuando se usan modelos de inteligencia artificial en entornos empresariales.

14. Especialización

Qué es: grado de ajuste del modelo a un sector o dominio específico. A mayor especialización, el modelo puede entender mejor el lenguaje, las reglas, y los matices propios del sector. Esto se logra entrenando o afinando el modelo con datos muy específicos del dominio.

Ejemplo: Un modelo entrenado en textos médicos es mejor para IA diagnóstica que uno generalista. En el entorno legal, por ejemplo, Lefebvre ha entrenado su propio modelo para entender normativa, jurisprudencia y lenguaje jurídico con una precisión difícil de lograr con modelos genéricos. También en entornos corporativos puede interesar desarrollar modelos propios que recojan el know how de la empresa, para ofrecer respuestas adaptadas a su cultura, procesos o vocabulario.

Consejo: Generalista para creatividad, especialista para tareas críticas. Hay modelos para legal, sanitario, financiero… y cada vez más verticalizados. Si quieres algo muy específico y de alto valor estratégico para tu negocio, puede interesarte crear o afinar tu propio modelo, ya sea en local o en una nube privada.

15. Tamaño del modelo

Qué es: peso en GB y consumo de recursos. Esto determina si puedes ejecutarlo en local, en servidores pequeños o solo en la nube. Si vas a usar el modelo en tu portátil o entorno limitado, necesitas que sea ligero. Modelos como DeepSeek y Gemma 3 están diseñados para tener distintas versiones según el equilibrio que busques entre rendimiento y ligereza.

Ejemplo: LLaMA 3 8B puede correr en local con 16 GB RAM. Phi-4 necesita 20 GB. También puedes usar Gemma 3 2B en portátil o DeepSeek Coder 1.3B si vas a trabajar offline. Si el modelo es demasiado grande y no puedes ejecutarlo de forma óptima, simplemente no funcionará.

Consejo: Si vas a trabajar en entorno rural, sin buena nube o sin GPU, el tamaño manda. Cuanto más pequeño, más portable. Si necesitas llevar un modelo contigo en el portátil, asegúrate de que puedas ejecutarlo. Ten en cuenta que cuanto mayor es el modelo, más recursos de RAM y CPU necesitarás. En local, lo ideal es optar por versiones reducidas que mantengan un buen equilibrio entre velocidad, precisión y eficiencia. La clave está en elegir un modelo que encaje con tu equipo y con el tipo de tareas que quieres resolver, sin depender de la nube.

16. Interoperabilidad

Qué es: facilidad para integrarse con otras herramientas y sistemas.

Ejemplo: Los principales modelos ofrecen acceso por API, lo que permite conectar con otras aplicaciones de forma flexible. Es clave revisar la calidad de la documentación, los SDK disponibles y la facilidad para autenticarse o gestionar permisos.

Consejo: Elige modelos con buena documentación API y compatibilidad con tus sistemas actuales. Si contratas servicios como ChatGPT, Gemini o Claude, revisa con qué herramientas o sistemas se integran. Por ejemplo, ChatGPT se conecta con Google Drive, ofrece búsqueda avanzada con SharePoint y dispone de conectores con GitHub. Esto puede ahorrarte mucho trabajo de integración si ya usas estas plataformas.

17. Actualización

Qué es: capacidad del modelo para incorporar nuevo conocimiento. Esto afecta directamente a su utilidad en contextos dinámicos. Si el modelo no se actualiza con frecuencia, pierde relevancia rápidamente. Este problema es común en modelos open source, que dependen de voluntarios o ciclos largos. Una alternativa es usar arquitecturas como RAG (Retrieval-Augmented Generation), donde puedes integrar tu propio repositorio de información actualizada.

Ejemplo: Si cambian las ayudas europeas, necesitas una IA que se entere. Si se quedó en 2021, vas tarde. Crear tu propio RAG con contenido corporativo puede ayudarte a resolver este desfase. Así puedes asegurarte de que el modelo responda en base a tus últimos informes, normas internas o cambios legislativos relevantes.

Consejo: Open source suele ir con retraso. OpenAI y Gemini tienen actualización constante. Claude se mantiene bastante fresco. Pero si necesitas precisión sobre tu negocio, considera complementar el modelo con un sistema RAG propio que te permita mantenerlo siempre al día con tu información clave.

18. Modalidades

Qué es: tareas que puede hacer (escribir, analizar, programar, traducir, dibujar, etc.). Esto incluye también capacidades específicas como OCR, texto a voz, reconocimiento de vídeo o lectura de PDFs complejos.

Ejemplo: GPT-4o puede escribir, generar imágenes, interpretar PDFs y hablar contigo. Phi-4 solo genera texto. Mistral, por ejemplo, está trabajando en modelos optimizados para OCR y extracción de texto en documentos complejos. También hay modelos muy específicos como los de OpenAI para texto a voz de alta calidad (Whisper para transcripción o TTS para locución), o modelos centrados exclusivamente en código como DeepSeek Coder.

Consejo: Si necesitas variedad de tareas, busca un modelo polivalente. Si solo necesitas redactar textos, no pagues por lo demás.

19. Trazabilidad

Qué es: posibilidad de entender y justificar cómo se generó una respuesta. Esto es fundamental en procesos regulados o cuando necesitas confianza plena en el razonamiento. Implica ver los pasos que siguió la IA y las fuentes utilizadas para llegar a una conclusión.

Ejemplo: En una licitación, necesitas mostrar por qué la IA eligió A y no B. Esto lo ves claramente, por ejemplo, cuando haces una búsqueda profunda en Gemini 2.5 Pro (deep research), donde se muestran los pasos del razonamiento, la extracción de evidencias y el resumen generado. También es importante en casos donde debes reconstruir cómo se llegó a una decisión sensible o automatizada.

Consejo: Usa modelos que permiten logs detallados o razonamiento paso a paso. Claude, por ejemplo, suele justificar mejor sus respuestas. Y si quieres tener control absoluto sobre cómo se genera cada salida, entonces tendrás que pensar en crear tu propio modelo sobre frameworks de desarrollo como LangChain.

20. Alineación ética

Qué es: el nivel de control sobre sesgos, discriminación o comportamiento inadecuado de los modelos de inteligencia artificial. También incluye la capacidad de detectar y evitar que el modelo incurra en situaciones éticamente conflictivas o socialmente problemáticas. Esto se puede trabajar desde el diseño del modelo, la curación de los datos de entrenamiento y la validación de sus respuestas frente a criterios éticos claros.

Ejemplo: IA que discrimina por edad en procesos de selección. O que responde con contenido tóxico. Puedes diseñar prompts para detectar sesgos en la base de conocimiento y evitar situaciones complejas. También puedes enfrentarte a modelos que, sin darte cuenta, priorizan ciertas fuentes o excluyen otras de forma sistemática.

Consejo: Nunca uses modelos sin revisar su alineación. Y si trabajas con datos personales o públicos, esto no es opcional. Es ley. Y si quieres controlar completamente la alineación ética, tendrás que entrenar tu propio modelo o ajustar sus pesos, algo que solo es posible si desarrollas desde frameworks como LangChain o similares.

Como ves, elegir un modelo de IA no es cuestión de modas, es una decisión estratégica basada en 20 criterios concretos que combinan lo técnico, lo operativo y lo organizacional. Cada uno afecta de forma distinta la implementación de modelos de inteligencia artificial en tu empresa.

Este artículo es técnico, sí, pero necesario. Porque estas conversaciones ya están surgiendo con clientes y no se pueden seguir esquivando. De hecho, yo mismo ya estoy realizando benchmarks comparativos entre modelos ante peticiones concretas, evaluando cómo responde cada uno según estos criterios clave. Esto avanza rápido, y más vale que estemos al día.

Y si quieres profundizar aún más con detalle técnico, puedes explorar plataformas como Hugging Face, una comunidad muy activa (sobre todo para perfiles desarrolladores), donde encontrarás cientos de modelos, sus características, datasets utilizados, documentación y ejemplos de uso real. Ideal si quieres ir más allá de la superficie.

Así que ya lo sabes: no se trata de subirse a la ola, sino de saber dónde remar y con qué remo. Con estos criterios, podrás elegir entre los modelos de inteligencia artificial disponibles con mayor seguridad y visión estratégica.