IA Específica vs IA Generalista: cómo elegir bien
Recordemos rápidamente: Generalista vs. Específica
IA Generalista: vale para muchas cosas, pero no está anclada a un corpus normativo concreto; puede sonar convincente… y equivocarse.
IA Específica: diseñada para un ámbito determinado (por ejemplo, subvenciones), se apoya en evidencias verificables y puede citar sus fuentes (RAG), normalmente en combinación con criterios expertos o supervisión humana.
**RAG (Retrieval-Augmented Generation): técnica que permite a la IA buscar primero información en fuentes reales —por ejemplo, bases de datos o documentos oficiales— y luego generar respuestas basadas en esa evidencia.
Ventajas comprobadas de las IAs específicas
Menos “alucinaciones”:
Las IAs específicas se equivocan menos porque no “inventan” tanto. Al basarse en información real —como textos o bases de datos de su propio ámbito—, generan respuestas más fiables y con soporte comprobable.
En estudios sobre Retrieval-Augmented Generation (RAG), se observa que cuando la IA busca primero en fuentes reales antes de responder, las afirmaciones sin fundamento disminuyen de forma medible, tanto en entornos de prueba como en aplicaciones industriales.
Más productividad en tareas técnicas:
Las IAs específicas permiten trabajar más rápido cuando están diseñadas para una función concreta y se integran en las herramientas que las personas ya usan. En un experimento controlado realizado por GitHub Research y Stanford, los desarrolladores que utilizaron GitHub Copilot —una IA entrenada exclusivamente en código y embebida dentro del entorno de trabajo (Visual Studio Code)— completaron una tarea estándar de programación un 55,8 % más rápido que quienes no contaban con esa ayuda.
¿Por qué ocurre?
Porque la IA estaba diseñada para el dominio (entendía código y podía anticipar fragmentos útiles) y acoplada a la herramienta de trabajo (actuaba dentro del editor sin interrumpir el flujo). Esa combinación —especialización + acoplamiento— es lo que les permitió reducir bloqueos, aumentar la velocidad y mantener la calidad del resultado.
Modelos especializados dominan su terreno:
Las IAs especializadas destacan cuando trabajan en su ámbito. Un buen ejemplo es BloombergGPT, el modelo financiero entrenado con datos propios de Bloomberg. En pruebas de comprensión y análisis del lenguaje financiero —como interpretar noticias, identificar empresas o clasificar el tono de los informes—, superó a modelos generales de tamaño similar.
BloombergGPT, con 50 mil millones de parámetros y un corpus mixto (datos financieros propietarios + datos generales públicos), mantiene resultados comparables en tareas de lenguaje general, demostrando que una arquitectura especializada puede conservar competencia general si el entrenamiento equilibra ambos tipos de datos.
Trazabilidad y confianza en la información:
Las herramientas especializadas basadas en evidencia muestran cómo la calidad y la trazabilidad del conocimiento pueden traducirse en mejores resultados. Un estudio realizado en hospitales de EE. UU. (Isaac et al., 2012) analizó el uso de UpToDate —una plataforma médica de referencia revisada por expertos humanos— y observó que los hospitales que la empleaban tenían estancias hospitalarias ligeramente más cortas y tasas de mortalidad algo menores en varias patologías comunes.
Aunque UpToDate no es una IA, su impacto ilustra el mismo principio: cuando el conocimiento es específico, verificable y trazable, las decisiones se vuelven más rápidas y acertadas. En el ámbito de la inteligencia artificial, ese enfoque es clave para construir confianza, validar resultados y mantener la especialización anclada en evidencia real, como ocurre con Subventech, cuya IA está vinculada directamente a convocatorias oficiales, bases de datos públicas y normativa vigente.
Las IAs específicas demuestran ventajas claras frente a las generalistas: alucinan menos, trabajan más rápido en tareas técnicas, rinden mejor en su propio dominio y generan mayor confianza cuando el conocimiento es trazable y verificable.
En conjunto, estas evidencias apuntan a un mismo principio: la especialización no es una limitación, sino una estrategia para lograr precisión, eficiencia y credibilidad en la era de la inteligencia artificial aplicada.
Algunas IAs específicas de España
- ALIA (Gobierno de España): ALIA es una infraestructura pública de inteligencia artificial (IA) promovida por el gobierno de España. Diseñada para ofrecer modelos de lenguaje abiertos, transparentes y accesibles, optimizados para el castellano y las lenguas cooficiales (catalán, gallego, euskera, valenciano).
Es un proyecto de código abierto (open source) y público: cualquiera (empresas, instituciones, investigadores) podrá usarla, moldearla, adaptar aplicaciones sobre ella. - Aplicación sanitaria “CardioMentor” la primera aplicación pública española de IA generativa basada en ALIA. Es desarrollada por Tecnalia y el Barcelona Supercomputing Center (BSC), con la colaboración de la Sociedad Española de Cardiología (SEC).
Su objetivo inicial es servir como asistente especializado en cardiopatías para médicos generalistas: darles acceso rápido a conocimiento actualizado sobre enfermedades cardíacas y ayudar en decisiones médicas informadas (aunque siempre será el profesional humano quien decide).
En fases posteriores se planifica entrenar el sistema con datos anonimizados de pacientes, para mejorar capacidad de predicción, diagnóstico y personalización. - MarIA (BSC + BNE): Familia de modelos de lenguaje en español creada por el Barcelona Supercomputing Center junto con la Biblioteca Nacional de España. Incluye RoBERTa (base/large) y GPT-2 (base/large), entrenados con ~570 GB de texto limpio (≈ 135.000 millones de palabras) del Archivo Web Español (2009–2019). En evaluaciones de PLN para español, MarIA mejora frente a modelos previos y sirve de base para tareas de comprensión y generación en castellano.
- PlanTL (Gobierno de España): Iniciativa pública que pone a disposición modelos y recursos en español (org PlanTL-GOB-ES). Entre ellos destacan roberta-base-bne y roberta-large-bne, preentrenados con el corpus de la BNE y pensados para tareas de comprensión (p. ej., clasificación, NER, QA tras fine-tuning), no para generación libre. Actúa como repositorio e infraestructura para Administración, academia y empresas que necesitan modelos estándar y auditables en español.
IAs específicas más reconocidas
- Harvey (legal): Plataforma de IA para despachos y asesorías, construida sobre modelos fundacionales (inicialmente de OpenAI) y afinada para flujos legales (redacción, revisión, búsqueda). Despliegues en firmas top (Allen & Overy; expansión con PwC); financiación y adopción en crecimiento.
- Lexis+ AI y Westlaw Precision AI (legal research): Herramientas de investigación jurídica con RAG sobre bases propietarias (LexisNexis; Thomson Reuters). El estudio preregistrado de Stanford muestra menos alucinación que GPT-4, pero no cero: entre 17 % y 33 % según el sistema, con diferencias en precisión y completitud de respuestas.
- BloombergGPT (finanzas): mencionada anteriormente, LLM de 50B parámetros entrenado con un gran corpus financiero (363B tokens financieros + 345B generales). Supera a modelos generales en benchmarks de finanzas y mantiene rendimiento competitivo en pruebas generales.
- Med-PaLM 2 / MedLM (salud, Google): Modelo médico (Med-PaLM 2) y familia aplicada (MedLM en Google Cloud). Resultados punteros en QA clínico estilo USMLE y preferencia de médicos en evaluaciones humanas; MedLM disponible para casos de uso sanitarios reales en Vertex AI.
Checklist para elegir tu IA específica (aplicado a subvenciones)
- Fuentes y trazabilidad: ¿cita BOE/DOUE/diarios autonómicos? ¿enlace y fecha de la convocatoria?
- Actualización: ¿cada cuánto refresca el corpus? ¿versionado de bases?
- RAG bien hecho: ¿evalúa relevancia/fe de las evidencias? (No vale “meter PDFs” sin control).
- Cobertura geográfica/sectorial: Estado, CCAA, sectores, tamaños de empresa.
- Explicabilidad: ¿por qué te considera elegible/no elegible?
- Capa humana: ¿hay equipo/agentes que añadan criterio?
- Seguridad y gobernanza: datos, licencias, logs, auditoría; atención a datos de entrenamiento en modelos base.
- Métricas de valor: precisión trazable, tiempo a decisión, % de convocatorias sugeridas que encajan de verdad, “first-time-right” documental, satisfacción del usuario.
La IA generalista y la específica no son enemigas, todo depende de lo que necesites.
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