Una de las preguntas que recibimos más frecuentemente cuando asesoramos empresas es: “¿Qué modelo de IA debemos usar?” La respuesta honesta es: depende. Pero hay criterios claros para tomar la decisión.

El modelo no es el producto

Primero, una distinción importante: el modelo de IA (GPT-4, Claude, Llama) es el motor, no el producto. El producto es la aplicación que construís sobre él. Cambiar de modelo una vez el proyecto ya funciona es relativamente sencillo; cambiar la arquitectura general, no tanto.

Decimos esto porque muchas empresas se focalizan demasiado en el modelo y no suficiente en el diseño del sistema.

Los cuatro criterios que evaluamos

1. Privacidad y soberanía de los datos

Si vuestros datos no pueden salir de la UE —o de vuestros propios servidores— el abanico se reduce considerablemente.

  • Modelos propietarios en la nube (GPT-4, Claude): los datos pasan por los servidores de OpenAI o Anthropic. Aceptable para muchos casos, no para todos.
  • Proveedores europeos (Mistral, vía Azure o AWS con región UE): cumplimiento de datos más sencillo.
  • Modelos locales (Llama, Mistral alojado): cero salida de datos, pero requiere infraestructura y expertise.

2. Capacidad para la tarea concreta

No todos los modelos rinden igual en todas las tareas:

  • Razonamiento complejo y código: GPT-4o, Claude Sonnet/Opus
  • Documentos largos (contratos, informes): Claude (ventana de contexto hasta 200k tokens)
  • Multilingüe y español: todos los modelos grandes lo soportan, pero la calidad varía
  • Tareas repetitivas y rápidas: modelos pequeños (GPT-4o mini, Haiku) — más baratos e igualmente suficientes

3. Coste a escala

Un modelo excelente para pruebas puede ser inviable en producción. Calculad siempre el coste por operación y multiplicad por el volumen previsto.

Como referencia orientativa: procesar 1.000 documentos de tamaño medio con GPT-4o puede costar entre 5 y 20€ dependiendo de la complejidad. Con un modelo pequeño, entre 0,5 y 3€. La diferencia es real cuando escaláis.

4. Facilidad de integración

Si ya tenéis infraestructura en Azure, los modelos de OpenAI vía Azure OpenAI Service simplifican la integración. Si usáis AWS, Bedrock da acceso a Claude, Llama y otros. No subestiméis el coste de integración técnica.

Nuestra decisión habitual para proyectos empresariales

Para la mayoría de proyectos empresariales estándar —agentes RAG, extracción de datos, clasificación de documentos— recomendamos:

  1. Prototipo: Claude Haiku o GPT-4o mini (rápido y barato para validar)
  2. Producción general: Claude Sonnet o GPT-4o (buen equilibrio calidad/coste)
  3. Casos críticos con documentos largos: Claude Opus o GPT-4o
  4. Datos sensibles que no pueden salir: Llama 3 alojado localmente

La selección del modelo es una decisión técnica y de negocio a la vez. No la toméis únicamente por los benchmarks de Twitter.