Llevamos años implementando LLMs en producción y la realidad es más cruda de lo que te van a contar en cualquier keynote. La mayoría de proyectos que veo fracasan no por problemas técnicos, sino porque están usando un martillo para clavar chinchetas.
La pregunta que me hacen constantemente CTOs y heads of engineering es la misma: «¿Para qué sirven realmente estos modelos?» Y después de quemar presupuesto en experimentos fallidos, la respuesta es más matizada de lo que esperabas.
Los casos donde realmente funcionan
Document intelligence es donde más ROI hemos visto. Un cliente nuestro procesaba contratos manualmente durante semanas. Ahora un modelo generativo extrae toda la información relevante en horas. Estamos hablando de pasar de 2 semanas de trabajo manual a 2 horas automatizadas. El ahorro se paga solo en el primer mes.
Análisis de feedback de clientes es otro sweet spot. Procesar miles de reviews, emails de soporte, encuestas NPS y extraer insights accionables. Lo que antes requería un equipo de analistas durante semanas, ahora lo tienes en tiempo real. Hemos visto mejoras del 300-500% en velocidad de insights.
La generación de contenido técnico también funciona bien cuando lo haces correctamente. Documentación de APIs que se actualiza sola, FAQs que se adaptan al contexto del usuario, traducciones que mantienen el contexto técnico. Pero no para contenido crítico donde necesitas precisión absoluta.
Donde el hype no va a funcionar como te esperas
Si tienes categorías claras y datos de entrenamiento, un simple modelo tradicional supervisado va a ser más rápido, más barato y más confiable que cualquier LLM. Hemos visto proyectos gastar €50K en fine-tuning para problemas que se resuelven con unas pocas horas de desarrollo tradicional.
Búsquedas en catálogos estructurados. Un motor de búsqueda bien tuneado sigue siendo superior a embeddings para la mayoría de casos de e-commerce. Los LLMs añaden latencia y coste sin beneficio real.
Cualquier cosa que requiera respuestas determinísticas. Los LLMs son probabilísticos por naturaleza. Si necesitas que la respuesta sea exactamente la misma cada vez, necesitas otra cosa, por ejemplo, un sistema experto.
Los números que nadie te cuenta
Los modelos más avanzados cuestan alrededor de €0.025 por cada 1000 tokens de salida. Parece poco hasta que multiplicas por millones de requests. Un chatbot corporativo promedio puede costarte €25K-40K mensuales solo en llamadas a API.
La latencia real está entre 2-8 segundos para los modelos más potentes, 1-4 para alternativas más rápidas. Si necesitas respuestas en tiempo real para web o mobile, olvídalo. Funciona para procesos asíncronos, no para experiencias de usuario críticas.
El fine-tuning puede costarte entre €8K y €80K iniciales, más el re-entrenamiento cada pocos meses. En la mayoría de casos, prompt engineering bien hecho da mejores resultados con menos inversión.
La decisión real a la que te vas a enfrentar
Antes de apostar por un LLM, te sugerimos hacerte estas preguntas: ¿El problema requiere entender contexto ambiguo o no estructurado? ¿Puedes tolerar latencia de varios segundos? ¿Te sirven respuestas que pueden variar ligeramente? ¿El ROI justifica meses de desarrollo especializado?
Si alguna respuesta es no, probablemente necesitas otra solución.
Lo que funciona en la práctica son arquitecturas híbridas. ML tradicional para decisiones rápidas y determinísticas, LLMs para la capa de presentación inteligente. Cada tecnología haciendo lo que mejor sabe hacer.
La implementación que realmente funciona
Empieza con casos no críticos. Document intelligence o content generation son buenos puntos de entrada. Invierte más en prompt engineering que en fine-tuning. Un prompt engineer senior puede generar más ROI que modelos customizados.
Implementa monitoring desde día uno. La degradación silenciosa de calidad es el mayor riesgo operacional que vas a enfrentar.
Y sobre todo, no caigas en el FOMO tecnológico. Los LLMs son herramientas poderosas para problemas específicos, no la solución universal que te están vendiendo. La pregunta correcta no es «¿podemos usar un LLM aquí?» sino «¿es la mejor herramienta para este problema específico?».
En nuestra experiencia, la respuesta suele ser no. Pero cuando es sí, el impacto es muy significativo para toda tu organización.
