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Para muchas tareas de negocio (extracción de información, resumen, Q&A sobre documentos, generación de texto), los modelos líderes de las familias Llama, Qwen y similares alcanzan paridad práctica con los modelos propietarios de primer nivel. Para razonamiento matemático complejo o generación de código avanzado, los modelos propietarios pueden mantener cierta ventaja en casos específicos. La brecha se reduce con cada nueva generación.

La inversión en hardware varía según el tamaño del modelo y la concurrencia requerida: desde servidores con una GPU de gama alta para modelos compactos (adecuados para decenas de usuarios simultáneos) hasta configuraciones multi-GPU enterprise para modelos de alta densidad de parámetros y alto tráfico. En nube privada el costo por hora escala de forma equivalente. Para alto volumen de inferencia, el hardware propio suele amortizarse frente al modelo por-token en uno a dos años. Calculamos el break-even específico como parte del diseño del proyecto.

Sí. El fine-tuning ocurre completamente en la infraestructura del cliente. Los datos de entrenamiento nunca salen. Usamos LoRA (Low-Rank Adaptation) que es eficiente en memoria y no requiere reentrenar el modelo completo.

Un despliegue de Ollama con un modelo de 8B: 1–2 días. Un sistema de producción completo con vLLM, monitoreo, RAG y fine-tuning: 4–8 semanas.

Cuando hay 3 o más modelos en producción y el impacto de degradación es significativo. Con 1–2 modelos simples, puede bastar con monitoreo manual y reentrenamiento periódico. A partir de 5 modelos, la inversión en MLOps se justifica claramente.

Un stack básico funcional (tracking + CI/CD + monitoreo básico): 4–6 semanas. Un stack completo con feature store, model registry, reentrenamiento automatizado y gobernanza: 3–6 meses. Recomendamos empezar con lo esencial y agregar capas.