Aplicaciones de los LLM en la industria: beneficios y ejemplos por sector

Las aplicaciones de los LLM (large language model) están transformando cómo los humanos interactuamos con la información, resolvemos problemas y generamos valor. Se trata de un tipo de inteligencia artificial que, desde el ámbito empresarial hasta la educación, la investigación o la creatividad, permite automatizar tareas complejas, optimizar procesos y ofrecer nuevas experiencias a usuarios y organizaciones. Su capacidad para adaptarse a diferentes contextos los convierte en herramientas versátiles y estratégicas para todo tipo de negocios.

En este post analizamos las aplicaciones de los LLM en distintos sectores industriales, sus beneficios y limitaciones, y profundizamos en su papel estratégico en la logística y el almacén.

Qué es un LLM y su aplicación en la industria

Las siglas LLM provienen de la denominación “large language model”, que en español se traduce como modelo extenso de lenguaje o gran modelo de lenguaje. Con esto nos referimos a sistemas de inteligencia artificial entrenados con enormes volúmenes de texto mediante técnicas de aprendizaje automático, en particular redes neuronales profundas. Su propósito es realizar múltiples tareas, como reconocer patrones, comprender el lenguaje o generar respuestas coherentes.

Estos modelos suponen un gran avance en la inteligencia artificial, ya que pueden procesar el lenguaje de forma similar a los humanos: responden preguntas, traducen, resumen información, redactan textos largos e incluso generan código de programación. En la actualidad, los LLM están al alcance de usuarios y empresas a través de herramientas como ChatGPT, Claude o Gemini. Además, se emplean en múltiples sectores y actividades, lo que explica el creciente interés de las organizaciones por incorporarlos en su día a día.

En el ámbito empresarial e industrial, las aplicaciones de los LLM son muy diversas: desde la atención al cliente, con soporte automatizado disponible en todo momento, hasta la creación de contenidos. También se utilizan en programas de formación corporativa, donde simulan situaciones reales para mejorar habilidades de comunicación o de resolución de problemas. En sectores como el comercio electrónico personalizan la experiencia del usuario con recomendaciones ajustadas a sus necesidades. En la fabricación, contribuyen al mantenimiento predictivo y a la optimización de procesos al interpretar datos de sensores y equipos.

Beneficios de usar los LLM en la industria

La aplicación de los LLM aportan ventajas a las organizaciones que buscan automatizar y optimizar tareas relacionadas con el procesamiento del lenguaje (como la generación de contenidos, el análisis de documentos o la comunicación con clientes). 

Entre sus beneficios más destacados se encuentran:

• Soporte a la toma de decisiones. Los LLM ayudan a analizar grandes volúmenes de información y a sintetizarla en conclusiones claras, lo que facilita la identificación de tendencias, riesgos u oportunidades. No sustituyen el juicio humano, pero sirven como apoyo para fundamentar decisiones estratégicas con datos más completos y accesibles.
• Optimización de procesos. Al combinarse con datos de sensores, informes técnicos o registros operativos, los LLM favorecen la interpretación de información y la identificación de patrones relevantes. De ahí que sirvan de apoyo en la detección temprana de incidencias y en la planificación de procesos, contribuyendo a una gestión más ágil y a la reducción de tiempos y costes.
• Mayor productividad. Su capacidad de crear textos o generar código de programación agiliza el trabajo diario de los profesionales y les permite concentrarse en la resolución de problemas complejos y en la innovación.
• Escalabilidad y eficiencia. Los LLM procesan grandes volúmenes de información y analizan documentos extensos de modo simultáneo. Por tanto, posibilitan la gestión de aumentos de carga de trabajo, adecuándose al crecimiento del negocio.

Más allá de optimizar procesos y rebajar costes, los LLM están redefiniendo la manera en que las empresas innovan. Al liberar a los profesionales de las tareas repetitivas, pueden concentrarse en actividades que aportan un mayor valor añadido y creatividad.

Limitaciones de la aplicación de los LLM

Si bien las aplicaciones de los LLM en la industria abren un amplio abanico de posibilidades en distintos sectores, resulta fundamental conocer sus límites y posibles fallos para aprovecharlos con criterio:

• Alucinaciones. Puede ocurrir que los LLM identifiquen patrones o conexiones que en realidad no existen y generen información inventada o inexacta. Esto puede producir respuestas convincentes, pero que carecen de sustento real o contienen errores.
• Sesgos. Al estar entrenados con grandes volúmenes de datos que reflejan la realidad, los modelos de lenguaje extensos también heredan sus prejuicios. Esto puede derivar en respuestas que refuercen estereotipos, reproduzcan visiones parciales o excluyan a ciertos grupos sociales.
• Privacidad. Existe el riesgo de que los LLM retengan fragmentos de información confidencial utilizada durante su entrenamiento y, de modo no intencionado, los reproduzcan en sus respuestas, exponiendo datos que deberían permanecer privados.
• Razonamiento limitado. Los LLM no son autónomos. Su función principal es generar texto a partir de patrones, por lo que requieren supervisión humana que valide las respuestas y oriente su aplicación hacia objetivos concretos.

Estas limitaciones también se reflejan en contextos específicos, como la logística y la gestión de la cadena de suministro. Un estudio de la Universidad de Cambridge advierte que el uso de modelos genéricos como ChatGPT no siempre resulta eficaz. Estos sistemas, al no estar adaptados al contexto particular de cada empresa, pueden proporcionar respuestas poco útiles o incompletas. Para superar esta limitación, los investigadores sugieren crear modelos propios entrenados con datos internos, con los que obtener resultados mucho más ajustados a las necesidades reales. No obstante, esta alternativa implica contar con grandes volúmenes de información y una infraestructura computacional considerable, lo que supone un reto importante para muchas organizaciones. Aunque los obstáculos son significativos, los avances en investigación y en herramientas especializadas muestran que la integración de los LLM en la industria es un camino cada vez más viable.

Principales aplicaciones generales de los LLM

Los grandes modelos de lenguaje presentan un amplio abanico de usos prácticos que ya están transformando la forma en que las personas y las organizaciones trabajan, aprenden y se comunican. En este contexto, resulta crucial entender cómo utilizar la inteligencia artificial para aprovechar todo su potencial:

• Análisis y comprensión de datos no estructurados. Gracias a su entrenamiento con enormes volúmenes de texto, los LLM pueden adaptarse a distintos tipos de lenguaje y formatos. Así consiguen identificar información relevante incluso en documentos con estructuras poco definidas, reconocer entidades clave y considerar el contexto en el que aparecen.
• Automatización de la comunicación interna. Los LLM pueden actuar como asistentes para agilizar la gestión de consultas en áreas como los recursos humanos y responder de manera inmediata a dudas sobre políticas de permisos o nóminas. En el departamento de IT, son también útiles para solventar incidencias sencillas o ejecutar tareas rutinarias como la creación de cuentas. Asimismo, ayudan a estandarizar boletines y plantillas de correo electrónico que mantienen una voz uniforme en todas las comunicaciones internas.
• Asistencia en programación. Los LLM sirven de apoyo a quienes desarrollan software, ya que sugieren fragmentos de código, favorecen la detección de errores y aportan alternativas para resolverlos. También se adecuan a diferentes lenguajes de programación y ofrecen recomendaciones contextualizadas que agilizan el trabajo de desarrollo.
• Asistencia virtual. Los LLM permiten crear asistentes conversacionales capaces de atender preguntas de clientes, ejecutar tareas internas y suministrar información clara en lenguaje natural. De este modo, se integran en soluciones de autoservicio que mejoran la experiencia de atención al cliente.
• Generación de documentación técnica y contenidos. Los LLM pueden elaborar textos en distintos formatos y estilos, ajustándose a las indicaciones de los usuarios y contribuyendo a mejorar la adecuación al contexto. Resultan valiosos como apoyo en tareas repetitivas o en la elaboración de borradores iniciales.
• Traducción y adaptación lingüística. Los LLM hacen posible realizar traducciones rápidas entre diversos idiomas y contribuyen a interpretar grandes volúmenes de texto, como comentarios de clientes o documentación interna. En consecuencia, las organizaciones pueden gestionar su comunicación global de manera más ágil.

Ejemplos de aplicación de LLM por sector industrial

Los grandes modelos de lenguaje han comenzado a abrirse camino en industrias muy distintas, adaptándose a los retos y particularidades de cada una. Estos son algunos ejemplos de aplicaciones de los LLM en diferentes sectores en los que estas herramientas están transformando cómo trabajamos, aprendemos, producimos y consumimos:

• Automoción. Un estudio realizado por el Instituto de Ingeniería Automotriz de la Universidad de Stuttgart, en colaboración con Mercedes-Benz AG, revela que los LLM pueden desempeñar un papel primordial en la industria automotriz, especialmente en el desarrollo de software vinculado a la producción. Su aplicación permite anticipar el impacto de las actualizaciones y de los ciclos de lanzamiento más cortos en la línea de ensamblaje, contribuyendo a mantener la calidad de los vehículos y a mejorar la coordinación entre los equipos de ingeniería de software y producción. Aunque aún se requieren validaciones manuales y metodologías de evaluación más sólidas, este enfoque apunta a una mayor estabilidad en los procesos industriales y a una integración más estrecha entre la innovación digital y la fabricación.
• Comercio electrónico. Un estudio de la Universidad de Waltham en colaboración con eBay muestra que los LLM ya se aplican en tareas básicas de este sector, como la creación de descripciones de productos, el resumen de reseñas, la ampliación de consultas de búsqueda y la atención a preguntas de compradores y vendedores. Además, analizan grandes volúmenes de información detectando patrones de consumo, optimizando la gestión de la mercancía y ofreciendo recomendaciones personalizadas, con el objetivo de mejorar la experiencia del cliente y la eficiencia operativa.
• Manufactura. Un análisis del MIT, en colaboración con las universidades de Washington y Harvard, muestra que los LLM pueden apoyar todo el proceso de diseño y fabricación. Estas herramientas son capaces de convertir una idea expresada en lenguaje natural en especificaciones técnicas, generar variaciones de diseño, traducir esos diseños en instrucciones para máquinas y hasta estimar cómo funcionará el producto final. En el estudio se demostró que los LLM pueden acelerar la creación de prototipos y acortar la distancia entre la idea inicial y el producto físico. Aun así, los expertos advierten que todavía presentan limitaciones, en concreto, con diseños geométricamente complejos, por lo que su uso debe combinarse con la experiencia humana y herramientas especializadas.
• Química. Investigadores de la Universidad Carnegie Mellon ilustraron cómo los LLM pueden ayudar a optimizar procesos químicos de forma mucho más rápida y eficiente. Normalmente, este tipo de optimización requiere cálculos muy complejos y conocer de antemano todas las condiciones de operación, algo que no siempre es posible. El nuevo enfoque usa varios agentes basados en LLM que colaboran entre sí para proponer límites de operación y encontrar automáticamente los mejores parámetros. Esto abre la puerta a aplicar estas técnicas en plantas químicas existentes o en procesos nuevos, reduciendo costes y acelerando la innovación.

Los LLM aplicados en logística

La logística es un terreno ideal para los LLM: allí donde hay información y decisiones que tomar, estos modelos pueden marcar la diferencia. En particular, la aplicación de la inteligencia artificial en los almacenes optimiza procesos, previene incidencias y facilita la toma de decisiones en tiempo real.

Un artículo del MIT Sloan School of Management señala que las tecnologías digitales están transformando la forma en que las empresas toman decisiones relacionadas con la cadena de suministro. Sin embargo, las personas responsables de logística aún necesitan comprender las recomendaciones de los sistemas y, en muchos casos, recurrir a especialistas para realizar análisis hipotéticos. Con los LLM, este proceso puede acelerarse: lo que antes llevaba horas o días puede solucionarse en cuestión de segundos, con la consiguiente mayor eficiencia operativa.

Las empresas pueden emplear los LLM para impulsar su logística:

• Análisis de datos. Permiten realizar preguntas (por ejemplo, “¿qué pasa si cambia la demanda?” o “¿qué contratos debo revisar?”). El sistema consulta la base de datos interna y brinda una respuesta clara sin exponer información sensible a terceros.
• Consultas de escenarios. La planificación de la cadena de suministro suele requerir evaluar situaciones hipotéticas: aumentos repentinos de la demanda, interrupciones en fábricas o variaciones en el precio de materias primas. Los LLM traducen estas consultas en cálculos matemáticos y generan explicaciones fáciles de entender que asisten en la toma de decisiones.
• Gestión en tiempo real. Si surge un problema ─como decidir dónde asignar inventario─ basta con describirlo en lenguaje natural. El modelo LLM ajusta los cálculos y propone planes alternativos en un formato comprensible para equipos no técnicos.

Un ejemplo de cómo estas ideas ya están aterrizando en la práctica lo aporta Mecalux con su solución Easy AI integrada con el software de gestión de almacenes Easy WMS. Con esta herramienta los usuarios pueden interactuar mediante un chat capaz de interpretar y responder preguntas complejas en siete idiomas. Los usuarios pueden consultar datos del almacén en lenguaje natural y obtener respuestas en distintos formatos (cifras, tablas o gráficos), crear paneles de control personalizados con KPI, generar informes descargables, diseñar vistas accesibles en cualquier momento y ejecutar acciones específicas como liberar pedidos urgentes o desbloquear pasillos. Gracias a esta integración, las empresas pueden agilizar las tareas diarias en sus instalaciones, optimizar procesos y acceder a la información más eficientemente.

Los LLM en la industria: hacia una transformación inteligente

Las aplicaciones de los LLM representan un punto de inflexión en la forma en que las empresas acceden, interpretan y utilizan la información. Su capacidad para transformar datos en conocimiento práctico abre la puerta a operaciones más ágiles y precisas. No obstante, su adopción exige tener en cuenta limitaciones, como posibles errores o sesgos, lo que hace imprescindible un uso responsable y supervisado.

En el ámbito de la logística, los LLM presentan un enorme potencial: desde la optimización del inventario hasta la generación de informes en tiempo real que facilitan la toma de decisiones. Soluciones como Easy AI de Mecalux demuestran que la clave está en contar con herramientas diseñadas específicamente para las necesidades del almacén. El futuro apunta hacia un entorno industrial donde la inteligencia artificial no sustituya, sino que complemente a los equipos humanos e impulse la productividad y la resiliencia.