{"id":5847,"date":"2025-10-17T20:33:16","date_gmt":"2025-10-17T20:33:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.salesforce.com\/?p=5847"},"modified":"2025-12-17T13:41:30","modified_gmt":"2025-12-17T13:41:30","slug":"llms","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/llms\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo funcionan los LLMs y c\u00f3mo impactan en su negocio?"},"content":{"rendered":"\n<p>Los <strong>Modelos de Lenguaje de Gran Escala<\/strong>, tambi\u00e9n conocidos como <strong>LLMs<\/strong> (por sus siglas en ingl\u00e9s), se utilizan principalmente en el <strong>desarrollo de inteligencias artificiales generativas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>As\u00ed, pueden caracterizarse como un <strong>tipo de machine learning<\/strong> que acelera el aprendizaje de las IAs, como Chat GPT. Es gracias a la inmensidad de datos presentes en un LLM que <strong>una IA de este tipo puede generar im\u00e1genes, videos y textos seg\u00fan el input proporcionado por el usuario.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>En este contenido, vamos a explorar no s\u00f3lo qu\u00e9 es un LLM, sino tambi\u00e9n <strong>c\u00f3mo puede impactar el uso de la inteligencia artificial en el d\u00eda a d\u00eda de las empresas<\/strong> \u2013 haci\u00e9ndolo m\u00e1s eficiente o no. A continuaci\u00f3n, podr\u00e1 consultar los principales temas que abordamos aqu\u00ed. \u00a1Buena lectura!<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-yoast-seo-table-of-contents yoast-table-of-contents\"><h6>Lo que tendramos adelante:<\/h6><ul><li><a href=\"#h-que-son-los-llms\" data-level=\"2\">\u00bfQu\u00e9 son los LLMs?<\/a><\/li><li><a href=\"#h-como-funcionan-los-llms\" data-level=\"2\">\u00bfC\u00f3mo funcionan los LLMs?<\/a><\/li><li><a href=\"#h-como-entrenar-los-llms\" data-level=\"2\">\u00bfC\u00f3mo entrenar los LLMs?<\/a><\/li><li><a href=\"#h-ejemplo-del-uso-de-ia-en-el-dia-a-dia-de-las-empresas\" data-level=\"2\">Ejemplo del uso de IA en el d\u00eda a d\u00eda de las empresas<\/a><\/li><li><a href=\"#h-faq-consulta-las-principales-dudas-sobre-los-llms\" data-level=\"2\">FAQ: consulta las principales dudas sobre los LLMs<\/a><\/li><li><a href=\"#h-te-gusto-conocer-mas-sobre-como-funcionan-los-llms-y-sus-aplicaciones\" data-level=\"2\">\u00bfTe gust\u00f3 conocer m\u00e1s sobre c\u00f3mo funcionan los LLMs y sus aplicaciones?<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n\n\n\n<div class=\"layout-sixteen wp-block-salesforce-blog-offer\">\n\t<div class=\"wp-block-offer__wrapper\">\n\n\t\t<div class=\"wp-block-offer__content\">\n\t\t\t<h2 class=\"wp-block-offer__title\"><strong>Ampl\u00ede sus agentes de IA 16 veces m\u00e1s r\u00e1pido con Agentforce<\/strong><\/h2>\n\t\t\t\t\t\t\t<p class=\"wp-block-offer__description\">Descubra c\u00f3mo Agentforce simplifica el desarrollo de agentes de IA con herramientas integradas, garantizando una <strong>gran precisi\u00f3n<\/strong> y <strong>mucha m\u00e1s rapidez<\/strong> en su implementaci\u00f3n.<\/p>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"wp-block-button\">\n\t\t\t\t\t<a class=\"wp-block-button__link\" target=\"_blank\" href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/agentforce\/accelerate-agentic-ai\/\">Descargar el informe<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t<div class=\"wp-block-offer__media\">\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\t\t\t<div class=\"wp-block-offer__graphics wp-block-offer__contour\"><\/div>\n\t\n\t\t\t<!-- Standard Illustration -->\n\t\t<img decoding=\"async\" class=\"wp-block-offer__graphics wp-block-offer__illustration\" src=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/wp-content\/themes\/salesforce-blog\/dist\/images\/offer-block\/offer-illustration-layout-sixteen.png\" alt=\"\">\n\n\t\t<!-- Small Accent Illustration -->\n\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" class=\"wp-block-offer__graphics wp-block-offer__accent\" src=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/wp-content\/themes\/salesforce-blog\/dist\/images\/offer-block\/offer-accent-layout-sixteen.png\" alt=\"\">\n\t\t\n\t\t<!-- Left Side Illustration -->\n\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" class=\"wp-block-offer__graphics wp-block-offer__illustration-left\" src=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/wp-content\/themes\/salesforce-blog\/dist\/images\/offer-block\/offer-illustration-left-layout-sixteen.png\" alt=\"\">\n\t\t\n\t\t<!-- Cloud Illustration -->\n\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" class=\"wp-block-offer__graphics wp-block-offer__cloud\" src=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/wp-content\/themes\/salesforce-blog\/dist\/images\/offer-block\/offer-cloud-layout-sixteen.png\" alt=\"\">\n\t\t\n\t<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-que-son-los-llms\">\u00bfQu\u00e9 son los LLMs?<\/h2>\n\n\n\n<p>Los<strong> LLMs<\/strong> pueden definirse como la <strong>fuerza impulsora de la <\/strong><a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/ia-generativa\/\"><strong>inteligencia artificial<\/strong> <strong>generativa<\/strong><\/a><strong>.<\/strong> B\u00e1sicamente, son lo que hace que IAs como Gemini y Midjourney, por ejemplo, sean tan especiales. Al fin y al cabo, <strong>son inteligencias artificiales que responden y \u201ccrean\u201d productos a partir de comandos provenientes de un prompt.<\/strong> Sin embargo, esta creaci\u00f3n solo es posible gracias al volumen masivo de datos con los que cuenta la IA \u2013&nbsp; que son generados a trav\u00e9s de un LLM y transformados en el producto final.<\/p>\n\n\n\n<p>Para no quedarnos en lo subjetivo, vamos a ejemplificar. Supongamos que <strong>accedes a GPT y le pides que cree 5 im\u00e1genes diferentes de un perrito sentado en el suelo<\/strong>, mirando el atardecer en una playa. El resultado de esa solicitud (las 5 im\u00e1genes generadas) solo ocurre porque la IA est\u00e1 alimentada con una gran cantidad de datos e informaci\u00f3n sobre im\u00e1genes de playas, perros y atardeceres.<\/p>\n\n\n\n<p>Claro est\u00e1,<strong> un buen prompt tambi\u00e9n es fundamental para que el output sea satisfactorio.<\/strong> Funciona como un conjunto de palabras clave que act\u00faan como disparador para que la IA busque correctamente la informaci\u00f3n necesaria en su <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/base-de-datos\/\">base de datos<\/a>. Adem\u00e1s, vale destacar que <strong>los LLMs pueden comprender y responder preguntas en lenguaje natural<\/strong> porque han sido entrenados con enormes cantidades de datos textuales.<\/p>\n\n\n\n<p>De esta manera, con los<strong> datos adecuados disponibles<\/strong>, existen muchas formas en que las empresas pueden <strong>utilizar los LLMs<\/strong> \u2013 por ejemplo, permitir que el<strong> <\/strong><a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/equipo-de-ventas\/\"><strong>equipo de ventas<\/strong><\/a><strong> use IA para tareas como generar propuestas comerciales,<\/strong> todo con base en datos relevantes de clientes que reflejan sus necesidades y preferencias.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00bfQuieres profundizar tus conocimientos en inteligencia artificial? Entonces echa un vistazo a la charla de<strong> Alessandra Silva,<\/strong> arquitecta t\u00e9cnica aqu\u00ed en<strong> <\/strong><a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/\"><strong>Salesforce<\/strong><\/a><strong>:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Intelig\u00eancia Artificial: o que \u00e9 e como utilizar nos neg\u00f3cios? | #SalesforceExplica\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/2Fdjj6UWWHY?start=128&#038;feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p><strong>LEE M\u00c1S: <\/strong><a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/agentforce\/what-is-a-reasoning-engine\/\"><strong>\u00bfQu\u00e9 es un motor de razonamiento?<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-como-funcionan-los-llms\">\u00bfC\u00f3mo funcionan los LLMs?<\/h2>\n\n\n\n<p>Los LLMs funcionan a trav\u00e9s de <strong>modelos de aprendizaje de <\/strong><a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/machine-learning-y-deep-learning\/\"><strong>deep learning y machine learning<\/strong><\/a><strong>. <\/strong>Adem\u00e1s, podemos comparar los modelos de lenguaje con cerebros artificiales: compuestos por<strong> m\u00faltiples capas de redes neuronales interconectadas<\/strong>, capaces de ajustar sus propios par\u00e1metros durante el proceso de aprendizaje.<\/p>\n\n\n\n<p>Uno de los componentes m\u00e1s poderosos de estos sistemas es el <strong>mecanismo de atenci\u00f3n, que permite al modelo identificar y priorizar las partes m\u00e1s relevantes de la informaci\u00f3n<\/strong> <strong>procesada (inputs)<\/strong>, como si supiera exactamente d\u00f3nde enfocar su &#8220;atenci\u00f3n&#8221; en medio de grandes vol\u00famenes de texto.<\/p>\n\n\n\n<p>De esta manera, <strong>el proceso de aprendizaje de los LLMs se basa en la anticipaci\u00f3n:<\/strong> son entrenados para predecir cu\u00e1l ser\u00e1 la siguiente palabra en una secuencia, teniendo en cuenta todo lo que vino antes. Esto se hace<strong> transformando las palabras en tokens<\/strong> \u2014 peque\u00f1as unidades de texto \u2014 que luego se convierten en<strong> vectores num\u00e9ricos llamados embeddings.<\/strong> Estos vectores funcionan como un tipo de mapa que representa el significado contextual de las palabras dentro de un determinado enunciado.<\/p>\n\n\n\n<p>Para que ese nivel de comprensi\u00f3n sea posible, los modelos deben ser <strong>expuestos a conjuntos de datos enormemente vastos,<\/strong> que suelen incluir miles de millones de p\u00e1ginas de texto. A partir de esa exposici\u00f3n, <strong>los LLMs logran captar patrones ling\u00fc\u00edsticos, <\/strong>comprender estructuras sint\u00e1cticas e incluso inferir relaciones conceptuales abstractas. T\u00e9cnicas como el aprendizaje autosupervisado y las capacidades de generalizaci\u00f3n sin ejemplos directos (zero-shot learning) hacen posible este avance.<\/p>\n\n\n\n<p>Una vez entrenados, <strong>los modelos pueden generar textos de forma aut\u00f3noma y contextualizada,<\/strong> reproduciendo el lenguaje humano con fluidez y coherencia. Esta habilidad los convierte en herramientas vers\u00e1tiles para una amplia gama de aplicaciones, desde <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/Asistente-Virtual-Que-es-la-busqueda-por-voz\/\">asistentes virtuales<\/a> hasta la generaci\u00f3n automatizada de informes, res\u00famenes o c\u00f3digos.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>LEE M\u00c1S: <\/strong><a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/ia-generativa-prompt-engineering\/\"><strong>IA Generativa y Prompt Engineering: \u00bfc\u00f3mo obtener respuestas?<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-por-que-tener-muchos-datos-no-significa-tener-buenos-datos\">\u00bfPor qu\u00e9 tener muchos datos no significa tener buenos datos?<\/h3>\n\n\n\n<p>En general, <strong>cuando se trata de inteligencia artificial y sus aplicaciones<\/strong>, nos encontramos con una idea bastante com\u00fan: que tener una cantidad masiva de datos es la soluci\u00f3n a todos los problemas de una empresa, y que, de esa forma, <strong>podr\u00e1 crear o manejar una IA de manera efectiva. <\/strong>Sin embargo, esto est\u00e1 lejos de ser verdad.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Esto se debe a que de nada sirve contar con una base de datos enorme si esos datos no est\u00e1n armonizados y unificados.<\/strong> Para ello, es fundamental asegurarse de que los datos, aunque provengan de diferentes fuentes, no est\u00e9n duplicados y que, al combinarse, se transformen en informaci\u00f3n relevante sobre los usuarios, leads y prospectos.<\/p>\n\n\n\n<p>En este sentido, <strong>la armonizaci\u00f3n se convierte en el proceso de estandarizaci\u00f3n e integraci\u00f3n de informaci\u00f3n proveniente de diferentes fuentes,<\/strong> formatos o estructuras, con el objetivo de hacerla compatible y comparable dentro de un entorno unificado. Este proceso implica identificar y resolver inconsistencias sem\u00e1nticas, estructurales y de formato entre los datos.<\/p>\n\n\n\n<p>En el contexto de arquitecturas de datos modernas \u2013 como <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/data-warehouse-y-data-lake\/\">data lakes, data warehouses<\/a> y sistemas de business intelligence \u2013, <strong>la armonizaci\u00f3n es un paso cr\u00edtico para garantizar la calidad e interoperabilidad de los datos<\/strong> antes de realizar an\u00e1lisis m\u00e1s avanzados. Cuando se lleva a cabo correctamente, permite que los algoritmos de machine learning, los an\u00e1lisis estad\u00edsticos y las visualizaciones operen sobre datos consistentes y confiables, reduciendo errores, sesgos y ruido.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>LEE M\u00c1S: <\/strong><a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/que-es-la-inteligencia-artificial\/\"><strong>Inteligencia Artificial: \u00bfQu\u00e9 es?<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-como-entrenar-los-llms\">\u00bfC\u00f3mo entrenar los LLMs?<\/h2>\n\n\n\n<p>El entrenamiento de LLMs implica tres fases principales:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>pre entrenamiento<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>ajuste fino (fine-tuning)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>refuerzo con retroalimentaci\u00f3n humana (RLHF, por sus siglas en ingl\u00e9s)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>En la fase de pre entrenamiento, el modelo se expone a un <strong>gran volumen de datos<\/strong> no etiquetados, como textos extra\u00eddos de la web, libros, art\u00edculos y otras fuentes p\u00fablicas. El objetivo es ense\u00f1ar al modelo a predecir la siguiente palabra en una secuencia de texto, utilizando t\u00e9cnicas de aprendizaje autosupervisado. Esto permite que el LLM aprenda <strong>estructuras ling\u00fc\u00edsticas, patrones sem\u00e1nticos y asociaciones contextuales a gran escala,<\/strong> utilizando arquitecturas como Transformer.<\/p>\n\n\n\n<p>La segunda fase, el fine-tuning, se realiza sobre conjuntos de datos m\u00e1s espec\u00edficos y cuidadosamente seleccionados, generalmente relacionados con el dominio de aplicaci\u00f3n deseado. Esta etapa permite <strong>adaptar el modelo a las necesidades de un sector, empresa o tarea espec\u00edfica <\/strong>\u2013 como atenci\u00f3n al cliente, soporte t\u00e9cnico, an\u00e1lisis jur\u00eddico o financiero. En esta fase tambi\u00e9n es com\u00fan utilizar validaci\u00f3n cruzada, control de overfitting y m\u00e9tricas espec\u00edficas de rendimiento, como perplejidad o F1-score, dependiendo del tipo de tarea.<\/p>\n\n\n\n<p>Las empresas que desean entrenar o adaptar LLMs a sus propios contextos pueden seguir dos enfoques:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Entrenar modelos desde cero, lo cual requiere recursos computacionales masivos (generalmente clusters con miles de GPUs), o<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Aplicar t\u00e9cnicas de adaptaci\u00f3n m\u00e1s accesibles, como fine-tuning, prompt tuning o LoRA (Low-Rank Adaptation), sobre modelos ya pre entrenados y disponibles p\u00fablicamente (por ejemplo, LLaMA, Falcon, Mistral).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Este segundo enfoque es el m\u00e1s com\u00fan en el <strong>entorno corporativo, ya que ofrece flexibilidad y eficiencia sin el costo extremo del pre entrenamiento.<\/strong> Al personalizar LLMs con datos espec\u00edficos de la empresa, es posible generar soluciones m\u00e1s inteligentes, responsivas y alineadas con los objetivos del negocio \u2014desde la automatizaci\u00f3n de procesos hasta el apoyo a la toma de decisiones estrat\u00e9gicas.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>LEE M\u00c1S: <\/strong><a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/clusteres\/\"><strong>Cl\u00fasteres: \u00bfqu\u00e9 son y para qu\u00e9 sirven?<\/strong><\/a><strong>&nbsp;<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-ejemplo-del-uso-de-ia-en-el-dia-a-dia-de-las-empresas\">Ejemplo del uso de IA en el d\u00eda a d\u00eda de las empresas<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-caso-formula-1-y-agentforce\">Caso F\u00f3rmula 1 y Agentforce<\/h3>\n\n\n\n<p>La<strong> F\u00f3rmula 1<\/strong> est\u00e1 experimentando un <strong>crecimiento global<\/strong> impulsado por su base de fan\u00e1ticos j\u00f3venes y diversos, alcanzando los 750 millones de personas en 2023. Para acompa\u00f1ar esta expansi\u00f3n y<strong> personalizar la experiencia de los aficionados<\/strong> (la mayor\u00eda de los cuales siguen el deporte de forma digital), la F1 adopt\u00f3 soluciones de <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/\"><strong>Salesforce,<\/strong><\/a> como Agentforce, <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/service\/cloud\/\">Service Cloud<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/marketing\/engagement\/pricing\/\">Marketing Cloud<\/a> y <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/what-is-data-cloud\/\">Data Cloud<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>De este modo, con <strong>datos integrados de m\u00e1s de 100 fuentes,<\/strong> la F1 ofrece soporte un 80% m\u00e1s r\u00e1pido y resuelve el 95% de los casos en el primer contacto. Adem\u00e1s, <strong>la inteligencia artificial personalizada aument\u00f3 en un 22% la tasa de clics en campa\u00f1as de marketing.<\/strong> Por \u00faltimo, el ecosistema de Salesforce se completa con el uso de <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/analytics\/tableau-next\/\"><strong>Tableau<\/strong><\/a><strong> y <\/strong><a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/salesforce-reimagina-sales-cloud\/\"><strong>Sales Cloud<\/strong><\/a>, que apoyan al equipo comercial, transformando datos de los fans en insights valiosos para nuevas asociaciones.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Consulta el caso completo de la alianza entre <\/em><a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/customer-stories\/formula-one\/\"><em>Salesforce y la F\u00f3rmula 1<\/em><\/a><em>.<\/em><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-caso-interno-de-salesforce\">Caso interno de Salesforce<\/h3>\n\n\n\n<p>El sitio de <strong>Ayuda de Salesforce<\/strong> recibe m\u00e1s de 60 millones de visitas al a\u00f1o, y la creciente demanda de soporte llev\u00f3 a la <strong>creaci\u00f3n de Agentforce,<\/strong> una capa inteligente que ofrece atenci\u00f3n 24\/7 basada en inteligencia artificial y lenguaje natural. Integrado con <strong>Data Cloud y Service Cloud, Agentforce<\/strong> accede a <strong>datos en tiempo real<\/strong>, como historial de casos, compras y uso de productos, <strong>para responder de forma personalizada e instant\u00e1nea a hasta el 85% de las solicitudes de los clientes, sin intervenci\u00f3n humana.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>En tan solo seis meses, <strong>Salesforce redujo el tiempo de respuesta en un 65% y ya ha realizado m\u00e1s de 1 mill\u00f3n de interacciones.<\/strong> A diferencia de los antiguos chatbots basados en palabras clave, Agentforce comprende preguntas complejas en el contexto del cliente y realiza tareas como restablecer contrase\u00f1as, informar l\u00edmites de <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/que-es-api\/\">API<\/a> y escalar los casos m\u00e1s cr\u00edticos directamente a representantes humanos, con todo el contexto ya resumido. Salesforce demuestra c\u00f3mo la <strong>combinaci\u00f3n de automatizaci\u00f3n inteligente<\/strong> y un toque humano redefine la experiencia del soporte moderno.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Consulta el caso completo de <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/agentforce\/how-it-works\/\">Agentforce<\/a>.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p><strong>LEE M\u00c1S: <\/strong><a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/big-data\/\"><strong>Big Data: \u00bfQu\u00e9 es y c\u00f3mo ayuda a mi negocio?<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-faq-consulta-las-principales-dudas-sobre-los-llms\">FAQ: consulta las principales dudas sobre los LLMs<\/h2>\n\n\n<div class=\"accordion \">\n\t\n\n<button class=\"accordion-header\" type=\"button\">\u00bfQu\u00e9 significa LLM?<\/button>\n<div class=\"accordion-content\">\n\t\n\n<p>La sigla LLM significa <strong>Large Language Model <\/strong>(Modelo de Lenguaje a Gran Escala, en traducci\u00f3n libre). Los LLMs son modelos de inteligencia artificial <strong>entrenados con enormes vol\u00famenes de texto<\/strong> para comprender y generar lenguaje humano con alta precisi\u00f3n.<\/p>\n\n<\/div>\n\n\n\n<button class=\"accordion-header\" type=\"button\">\u00bfQu\u00e9 es un LLM en ChatGPT?<\/button>\n<div class=\"accordion-content\">\n\t\n\n<p>En ChatGPT, el LLM es el modelo de IA que <strong>procesa los prompts de los usuarios, <\/strong>comprende el contexto y genera respuestas en lenguaje natural, simulando conversaciones humanas de forma inteligente y coherente.<\/p>\n\n<\/div>\n\n\n\n<button class=\"accordion-header\" type=\"button\">\u00bfQu\u00e9 es un agente LLM?<\/button>\n<div class=\"accordion-content\">\n\t\n\n<p>Los agentes LLM son<strong> una forma de<\/strong> <strong>aplicaci\u00f3n o sistema que utiliza un LLM para ejecutar tareas de forma aut\u00f3noma, como responder preguntas, interactuar con APIs o resolver problemas, <\/strong>generalmente con toma de decisiones basada en contexto. Es el caso de Agentforce, el agente de IA creado por Salesforce.<\/p>\n\n<\/div>\n\n\n\n<button class=\"accordion-header\" type=\"button\">\u00bfQu\u00e9 tareas pueden ser automatizadas por LLMs?<\/button>\n<div class=\"accordion-content\">\n\t\n\n<p><strong>Los LLMs pueden automatizar atenci\u00f3n al cliente, generaci\u00f3n de contenido, traducci\u00f3n, resumen de textos, an\u00e1lisis de sentimientos,<\/strong> clasificaci\u00f3n de datos, relleno de formularios y soporte t\u00e9cnico, entre otras tareas basadas en lenguaje.<\/p>\n\n<\/div>\n\n\n\n<button class=\"accordion-header\" type=\"button\">\u00bfC\u00f3mo aplicar un LLM?<\/button>\n<div class=\"accordion-content\">\n\t\n\n<p>Para aplicar un LLM en un proyecto, puedes utilizar <strong>APIs de proveedores <\/strong>como OpenAI, Google o Hugging Face. Solo necesitas integrar el modelo en tu sistema, proporcionar datos o prompts y configurarlo para tareas como generaci\u00f3n de texto, atenci\u00f3n o an\u00e1lisis sem\u00e1ntico.<\/p>\n\n<\/div>\n\n<\/div> <!-- \/.accordion -->\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-te-gusto-conocer-mas-sobre-como-funcionan-los-llms-y-sus-aplicaciones\"><br>\u00bfTe gust\u00f3 conocer m\u00e1s sobre c\u00f3mo funcionan los LLMs y sus aplicaciones?<\/h2>\n\n\n\n<p>Nuestro <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/\">blog<\/a> y <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/resources\/\">Centro de Recursos<\/a> est\u00e1n siempre actualizados con novedades y contenidos sobre <strong>CRM<\/strong> e <strong>Inteligencia Artificial. <\/strong>A continuaci\u00f3n, te sugerimos otras lecturas que pueden ser \u00fatiles para ti:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/ia-para-seguros\/\">IA para el sector de seguros: \u00bfc\u00f3mo usarla?<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/ia-contact-center\/\">4 formas de empezar a usar la IA generativa en tu centro de contacto<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/ia-generativa-mercado-minorista\/\">IA para el comercio minorista: c\u00f3mo la IA Generativa transforma las compras<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/ia-y-crm\/\">IA y CRM: c\u00f3mo funciona y por qu\u00e9 integrarlos<\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Aprovecha para conocer todas las <strong>funcionalidades de Salesforce<\/strong> y entender c\u00f3mo nuestro CRM puede transformar tu empresa.\u00a1Buen trabajo y hasta la pr\u00f3xima!<\/p>\n\n\n\n<div class=\"layout-one wp-block-salesforce-blog-offer\">\n\t<div class=\"wp-block-offer__wrapper\">\n\n\t\t<div class=\"wp-block-offer__content\">\n\t\t\t<h2 class=\"wp-block-offer__title\"><strong>Maximice el Retorno de Inversi\u00f3n con Agentforce<\/strong><\/h2>\n\t\t\t\t\t\t\t<p class=\"wp-block-offer__description\">El informe de Futurum Group explica c\u00f3mo Agentforce le permite lograr un ROI<strong> 5 veces m\u00e1s r\u00e1pido<\/strong> y con un <strong>20\u202f% menos de costos<\/strong>.<\/p>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"wp-block-button\">\n\t\t\t\t\t<a class=\"wp-block-button__link\" target=\"_blank\" href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/form\/agentforce\/maximizing-roi-with-agentforce\/\">Descargar ahora<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t<div class=\"wp-block-offer__media\">\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\t\t\t<div class=\"wp-block-offer__graphics wp-block-offer__contour\"><\/div>\n\t\n\t\t\t<!-- Standard Illustration -->\n\t\t<img decoding=\"async\" class=\"wp-block-offer__graphics wp-block-offer__illustration\" src=\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/wp-content\/themes\/salesforce-blog\/dist\/images\/offer-block\/offer-illustration-layout-one.png\" 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