¿Qué es un LLM?

Un LLM funciona prediciendo la continuación más probable de un texto a partir del contexto que se le proporciona. Esto permite que un único modelo resuelva muchas tareas sin programación específica para cada una: basta con formular una instrucción (un prompt) y, si es necesario, aportar ejemplos o contexto adicional. Los distintos modelos se diferencian en calidad, velocidad, coste y longitud de contexto.

En el análisis de conversaciones, el LLM se encarga de la parte «comprensiva» del trabajo: resume una llamada, determina temas e intenciones, extrae campos estructurados de texto libre, clasifica y etiqueta registros por significado, responde preguntas sobre el archivo. Donde antes se necesitaban reglas rígidas, el LLM se desenvuelve con el habla real y no estructurada.

En los agentes de voz, el LLM es el «cerebro» del diálogo: comprende la respuesta de la persona que llama, la contrasta con el escenario y las reglas, y formula una respuesta que luego se pronuncia mediante síntesis de voz. La elección del modelo determina cuán natural y precisa resulta la conversación del agente, por lo que se eligen modelos distintos según la tarea y el presupuesto.

Es importante tener en cuenta las limitaciones: un LLM puede equivocarse e «inventar» hechos si no se le da un contexto fiable. Por eso, en escenarios serios se lo ancla a una base de conocimiento y datos reales, y los cálculos deterministas se trasladan al código siempre que sea posible, dejando al modelo precisamente la tarea de comprender el lenguaje.