Cuando una empresa quiere usar IA generativa internamente, surgen tres preguntas clave: quién controla los datos, cuánto cuesta escalar y cómo adaptar el sistema a su realidad. En este contexto, Mistral AI, como proveedor europeo, ofrece una propuesta que se basa en modelos potentes y, de forma destacada, en los llamados modelos de pesos abiertos. Este enfoque puede marcar una diferencia práctica en sectores regulados, donde la transparencia y el control suelen ser requisitos para desplegar la tecnología más allá de una fase piloto.


Los pesos abiertos facilitan controlar los datos y adaptar el sistema

La arquitectura de pesos abiertos que promueve Mistral AI permite que las empresas inspeccionen, modifiquen y ejecuten los modelos en su propia infraestructura. Esto responde directamente a la pregunta sobre quién controla los datos, ya que la información sensible no necesita salir del entorno seguro de la compañía. Además, esta apertura otorga un margen amplio para ajustar y optimizar el modelo según las necesidades específicas del negocio, algo que los sistemas cerrados suelen limitar.

El coste de escalar depende de la infraestructura propia

Al optar por modelos de pesos abiertos, el coste para escalar la solución no lo fija un proveedor externo con tarifas de uso por API, sino que se traslada principalmente a la capacidad computacional interna de la empresa. Esto puede representar una ventaja a medio y largo plazo, ya que la inversión se dirige a hardware propio o servicios en la nube bajo demanda, en lugar de pagar por token procesado. La empresa gestiona directamente el equilibrio entre rendimiento y gasto.

La ironía reside en que, para responder a la pregunta de cuánto cuesta escalar, a veces hay que invertir primero en calcular la respuesta, un ciclo que la propia IA podría ayudar a optimizar.