Santiago Gálvez

Las empresas que incorporan inteligencia artificial suelen enfrentar un desafío recurrente: alcanzar un desempeño elevado sin que los costos de infraestructura y operación se incrementen de manera descontrolada. Dos estrategias fundamentales ayudan a mantener el equilibrio entre calidad y eficiencia: la destilación de modelos y la cuantización. Ambas técnicas disminuyen la demanda de recursos computacionales sin afectar de forma notable la precisión, posibilitando implementaciones más veloces, económicas y sostenibles.El problema de costos en la inteligencia artificial modernaLos modelos de IA de gran escala suelen necesitar:Potencia de cómputo elevada para entrenamiento e inferencia.Memoria amplia para almacenar parámetros.Consumo energético constante, especialmente en…