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DigitalES analiza las posibilidades de los pequeños modelos de lenguaje (SLM)



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Según la patronal, los small language models (SLM) son una de las áreas más prometedoras dentro de la inteligencia artificial generativa. Y una solución que se ajusta como un guante a las necesidades de las pymes españolas

Publicado el 17 dic 2025



Small Language Model (SLM)
Small Language Model (SLM)

La Asociación Española para la Digitalización, DigitalES, ha publicado un nuevo informe dedicado a los small language models (SLM), una de las áreas más prometedoras dentro de la inteligencia artificial generativa. El documento, que se presentó ayer, analiza en detalle el papel de los SLM, sus ventajas frente a los grandes modelos de lenguaje (LLM) y sus aplicaciones más relevantes en sectores clave. El objetivo de DigitalES es ofrecer a empresas, administraciones y sociedad un marco claro para entender por qué esta tecnología representa una oportunidad única para acelerar la digitalización de manera eficiente, segura y sostenible.

A diferencia de los modelos de lenguaje masivos como GPT-4 o Gemini, los SLM cuentan con un número mucho menor de parámetros, lo que les permite operar en entornos con recursos limitados, reduciendo significativamente el consumo energético y los costes de infraestructura. Esto se traduce en beneficios clave en materia de eficiencia y sostenibilidad; accesibilidad para las pymes; privacidad y seguridad (porque permite el procesamiento de los datos en local); o especialización.

El interés por los SLM no es solo teórico. Un informe de la consultora MarketsandMarkets estima que el mercado global de estos modelos alcanzará los 5.450 millones de dólares en 2032, frente a 930 millones en 2025, con un crecimiento anual compuesto superior al 28 %.

En España, el contexto es especialmente favorable, puesto que, según fuentes oficiales el 21,1 % de las empresas de 10 o más empleados declararon haber utilizado tecnologías de IA en el último trimestre de 2025 (INE), frente al 8 % de la media de la UE.

Además, entre las pymes, la adopción creció un 36 % en el último año, aunque el porcentaje global de implantación sigue siendo bajo (2,9 %). (IndesIA – Barómetro de adopción de la IA en las pymes españolas 2025).

Según DigitalES, España reúne las condiciones óptimas para convertirse en un hub tecnológico capaz de impulsar la innovación en Europa. El 45 % de las mayores empresas del país ya han realizado inversiones significativas en inteligencia artificial. Un esfuerzo que empieza a traducirse en resultados tangibles: un 70 % de las organizaciones españolas declara obtener beneficios económicos directos del uso de estas tecnologías, según un barómetro de EY.

Los SLM representan, por tanto, una puerta de entrada estratégica para ampliar el uso de IA a más empresas, sectores y servicios públicos, facilitando el salto digital sin barreras de coste o complejidad. “Los SLM suponen un cambio de paradigma: hacen posible que empresas, administraciones y organizaciones de todos los tamaños puedan aprovechar el potencial de la IA sin necesidad de infraestructuras costosas. Este anexo busca ser una guía práctica para entender sus beneficios, limitaciones y aplicaciones reales” explica Beatriz Arias, directora de transformación digital de DigitalES.

Casos de uso de los SLM en las empresas

A través de ejemplos sectoriales concretos, el trabajo de DigitalES muestra cómo los SLM están transformando la práctica de la inteligencia artificial:
Telecomunicaciones: análisis automático de llamadas, personalización de servicios y chatbots de soporte en tiempo real.
Banca y finanzas: detección de fraude, clasificación de transacciones y asistentes para clientes.
Salud: sistemas de triaje virtual, gestión de documentación clínica y recordatorios personalizados.
Retail y e-commerce: chatbots postventa, análisis de reseñas de clientes y categorización inteligente de productos.
Educación y formación corporativa: tutorías automáticas, análisis de desempeño y personalización de contenidos.

Asimismo, el informe aborda los retos y oportunidades tecnológicas que plantea esta tendencia: desde las técnicas de optimización y compresión de modelos, hasta el potencial de los SLM en el desarrollo del edge computing, la protección de datos y la consolidación de ecosistemas de código abierto. Finalmente, el documento invita a reflexionar sobre el futuro de los SLM y su papel en la democratización de la inteligencia artificial en Europa.

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