Los proyectos de inteligencia artificial en empresas a menudo fracasan no por falta de tecnología, sino porque los modelos no comprenden su negocio. Estos modelos suelen entrenarse en internet, en lugar de utilizar documentos internos, flujos de trabajo y conocimientos institucionales.
En este contexto, Mistral, una startup francesa de IA, ha identificado una oportunidad. La empresa anunció Mistral Forge, una plataforma que permite a las empresas crear modelos personalizados entrenados con sus propios datos, durante el evento Nvidia GTC, una conferencia tecnológica centrada en IA.
El enfoque de Mistral en el mercado empresarial
Mistral se ha centrado en clientes corporativos mientras que competidores como OpenAI y Anthropic han tenido un rápido crecimiento en adopción de consumidores. El CEO Arthur Mensch afirma que esta estrategia está dando frutos, ya que la empresa está en camino de superar los mil millones de dólares en ingresos anuales este año.
Un aspecto clave de su enfoque es ofrecer a las empresas un mayor control sobre sus datos y sistemas de IA. “Forge permite a las empresas y gobiernos personalizar modelos de IA para sus necesidades específicas”, afirmó Elisa Salamanca, responsable de producto de Mistral.
Personalización y control del modelo
Existen otras empresas en el campo de la IA empresarial que ofrecen capacidades similares, pero generalmente se centran en ajustar modelos existentes o añadir datos propios mediante técnicas como la generación aumentada por recuperación (RAG). Estos métodos no reentrenan modelos de forma fundamental, sino que los adaptan o consultan en tiempo de ejecución utilizando datos de la empresa.
En cambio, Mistral afirma que permite a las empresas entrenar modelos desde cero, lo que podría resolver algunas limitaciones de los enfoques más comunes. Esto incluye un mejor manejo de datos no ingleses o altamente específicos, así como un mayor control sobre el comportamiento del modelo. También permite a las empresas entrenar sistemas autónomos utilizando aprendizaje por refuerzo y reducir la dependencia de proveedores externos, evitando riesgos como cambios en los modelos o su descontinuación.
Implementación y asociaciones estratégicas
Los clientes de Forge pueden construir modelos personalizados utilizando una amplia biblioteca de modelos de IA de peso abierto, que incluye modelos pequeños como el recientemente introducido Mistral Small 4. Timothée Lacroix, cofundador y director técnico de Mistral, señala que Forge puede ayudar a maximizar el valor de los modelos existentes.
“Los compromisos que hacemos al construir modelos más pequeños es que no pueden ser tan efectivos en todos los temas como sus contrapartes más grandes, por lo que la capacidad de personalizarlos nos permite elegir qué enfatizar y qué dejar de lado”, dijo Lacroix.
Mistral asesora sobre qué modelos e infraestructura utilizar, pero la decisión final queda en manos del cliente. Además, para los equipos que requieren más que orientación, Forge incluye un equipo de ingenieros desplegados que trabajan directamente con los clientes para identificar los datos adecuados y adaptarse a sus necesidades.
Casos de uso y adopción temprana
Forge ya está disponible para socios como Ericsson, la Agencia Espacial Europea, la consultora italiana Reply y las entidades DSO y HTX de Singapur. Los primeros adoptantes incluyen a ASML, fabricante de chips que lideró la ronda de financiamiento Serie C de Mistral el pasado septiembre.
Estas asociaciones reflejan lo que Mistral espera que sean los principales casos de uso de Forge. Según Marjorie Janiewicz, directora de ingresos, estos incluyen gobiernos que necesitan adaptar modelos a su lenguaje y cultura; entidades financieras con altos requisitos de cumplimiento; fabricantes con necesidades de personalización; y empresas tecnológicas que requieren ajustar modelos a su base de código.
