Todos hablan de los grandes modelos de lenguaje, pero el ecosistema de inteligencia artificial actual es mucho más amplio que solo los LLM. Detrás del escenario existe una familia de arquitecturas especializadas que está transformando cómo las máquinas ven, planifican, actúan, segmentan, representan conceptos y funcionan eficientemente en dispositivos pequeños. Cada una de estas arquitecturas resuelve una pieza diferente del rompecabezas de la inteligencia y, combinadas, permiten soluciones robustas para empresas que buscan innovación en inteligencia artificial, aplicaciones a medida y software a medida.

Transformers: originalmente diseñados para lenguaje, los transformers se han convertido en el pilar de los modelos multimodales que integran texto, imagen y audio. Su capacidad para atención contextual los hace ideales para agentes IA, sistemas de recomendación y tareas complejas de razonamiento. Conocer variantes como los transformers eficientes y técnicas de fine tuning es clave para implementar IA para empresas.

Redes convolucionales y arquitecturas de visión: las CNN siguen siendo fundamentales en visión por computador para detección, clasificación y segmentación. Modelos modernos combinan CNN con transformers para mejoras en precisión y velocidad, permitiendo desde análisis de imágenes médicas hasta segmentación para sistemas de inspección industrial.

Redes neuronales de grafos: las GNN son la mejor herramienta cuando los datos tienen estructura relacional, por ejemplo en análisis de redes, detección de fraudes y recomendaciones basadas en relaciones. Permiten representar conceptos y dependencias que los modelos tradicionales no capturan, mejorando la inteligencia de negocio y el análisis avanzado de datos.

Modelos generativos por difusión y otros generadores: las arquitecturas de difusión y los autoencoders varian en su forma de generar contenido realista, desde imágenes hasta audio sintético. Estas técnicas impulsan nuevas aplicaciones creativas y productivas, como generación de datos sintéticos para entrenamiento, mejora de imágenes y creación de contenido bajo demanda.

Aprendizaje por refuerzo y agentes: los enfoques basados en RL y arquitecturas de agentes permiten que sistemas aprendan a planificar y tomar decisiones en entornos dinámicos. Son la base de robots colaborativos, optimización de procesos y agentes IA que interactúan de forma autónoma con sistemas empresariales y usuarios finales.

Además de conocer estas arquitecturas, todo ingeniero debe dominar prácticas de despliegue eficiente: compresión de modelos, cuantización, distillation, y técnicas de TinyML para ejecutar modelos en el borde. Integrar modelos en pipelines que combinan percepción, planificación y ejecución es lo que convierte prototipos en soluciones productivas, con impacto real en procesos y en servicios como servicios cloud aws y azure o en plataformas de inteligencia de negocio.

En Q2BSTUDIO diseñamos y desarrollamos soluciones que combinan estas arquitecturas para resolver retos reales. Como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida ofrecemos servicios de inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio y más. Si tu prioridad es crear aplicaciones a medida seguras y escalables podemos ayudarte a implementar agentes IA, soluciones de power bi y estrategias de datos que impulsen la toma de decisiones. Descubre nuestras capacidades en IA consultando servicios de inteligencia artificial y conoce cómo desarrollamos aplicaciones a medida y software a medida para empresas.

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