Exploración de agentes de IA con LLMs locales: Evaluación en procesos de recuperación, transcripción y renombramiento de información
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Date
2026
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Pontificia Universidad Javeriana Cali
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Abstract
Este trabajo de grado evaluó la viabilidad de implementar agentes de inteligencia artificial basados en modelos de lenguaje grandes (LLMs) ejecutados localmente en entornos institucionales con restricciones de privacidad. Se analizaron los requerimientos técnicos, los costos de implementación y las implicaciones de seguridad asociadas al uso de infraestructura on-premise frente a soluciones en la nube. Posteriormente, se diseñaron e implementaron tres prototipos funcionales orientados a procesos académico-administrativos: recuperación aumentada por generación (RAG), transcripción automática y renombramiento semántico de documentos. La evaluación se realizó mediante pruebas funcionales, pruebas de carga y sesiones con usuarios, considerando métricas de precisión, eficiencia operativa, facilidad de implementación y adecuación al contexto institucional. Los resultados mostraron que la ejecución local es viable en escenarios controlados, con ventajas en el control de datos y costos estables, aunque con limitaciones en escalabilidad para tareas intensivas en cómputo. Finalmente, se propusieron lineamientos para la adopción institucional de agentes de IA.