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¿Qué es un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM)?

Los modelos de lenguaje de gran tamaño ayudan a las empresas a comprender la información y actuar sobre ella con mayor rapidez. Desde resumir datos hasta mejorar respuestas, los LLM aportan claridad, consistencia y rapidez a las tareas intensivas de lenguaje.

¿Qué es un modelo de lenguaje de gran tamaño?

  • Significado y definición de LLM
  • Arquitectura de LLM
  • ¿Cómo se entrenan los LLM?
  • Tipos de LLM
  • Capacidades de los LLM
  • Ejemplos de LLM en diferentes industrias
  • Desafíos del uso de LLM
  • Consejos para la ingeniería de prompts
  • Preguntas frecuentes sobre los LLM
Si la IA es la tecnología que hace inteligentes a las máquinas, entonces los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) son lo que nos permite a los humanos dar sentido a toda esa inteligencia. Desde chatbots hasta asistentes de programación e insights predictivos, los LLM convierten información dispersa en lenguaje fluido y accionable. Simplifican solicitudes complejas, muestran conocimiento relevante bajo demanda y responden como si conversaran con una persona real. Pero detrás de toda esa facilidad se esconde un sistema de enorme complejidad.

También son rápidos. Una vez entrenados, estos modelos pueden analizar enormes volúmenes de texto en segundos, generar respuestas en tiempo real y adaptarse a los prompts (indicaciones) con una fluidez cada vez mayor. Y como no dependen de reglas codificadas de forma rígida, son especialmente adecuados para trabajar con ambigüedad, datos no estructurados y entradas cambiantes. Ya sea integrados en flujos de trabajo o impulsando herramientas de IA generativa, los LLM se están volviendo esenciales para transformar datos en decisiones, especialmente en industrias donde convergen el lenguaje, la regulación y la escala.

Significado y definición de LLM

Un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) es un tipo de inteligencia artificial entrenado para comprender y generar lenguaje humano. Para lograrlo, analiza enormes volúmenes de texto con el fin de aprender los patrones estadísticos, las relaciones y las estructuras que los componen. Una vez entrenado, un LLM puede resumir documentos con fluidez, responder preguntas, redactar informes y mucho más.

Se les llama “de gran tamaño” porque contienen miles de millones —o cada vez más, billones— de parámetros y se entrenan con conjuntos de datos masivos. La mayoría utiliza una arquitectura de red neuronal basada en transformadores, lo que les permite comprender el contexto a lo largo de extensos fragmentos de texto, en lugar de analizar una oración o palabra a la vez.

Los LLM no “saben” las cosas en el sentido humano. No razonan ni comprueban los hechos. En cambio, generan predicciones basadas en todo lo aprendido a partir de sus datos de entrenamiento.

Componentes y arquitectura de los LLM

Cada componente desempeña un papel específico en la manera en que el modelo pasa de la entrada a la respuesta y en cómo mejora con el tiempo. Estos componentes pueden agruparse en tres categorías generales: Arquitectura (cómo se construye el modelo), Datos (de qué aprende) y Procesamiento (cómo funciona en tiempo real).

Tokenizador (arquitectura)

Antes de que un LLM pueda responder, necesita descomponer las oraciones en partes con las que pueda trabajar. El tokenizador divide el texto en unidades manejables como palabras, subpalabras o caracteres. Estos se llaman tokens. Por ejemplo, “omnichannel” podría convertirse en dos tokens (“omni” y “channel”), mientras que una palabra desconocida podría dividirse en aún más partes. Este paso ayuda al modelo a “ver” la estructura del lenguaje.

Capa de incrustación (arquitectura)

Una vez creados los tokens, se convierten en números que el modelo puede comprender. Esta capa asigna a cada token una posición en un espacio multidimensional en función de su significado y contexto. Palabras como "envío" y "entrega" terminan cerca unas de otras porque se utilizan de manera similar. Esto permite que el modelo comprenda matices y relaciones que van más allá de las definiciones literales.
Nota: El tokenizador y la capa de embedding trabajan en conjunto: el primero divide el texto en partes y la segunda asigna un significado a esas partes que el modelo puede procesar matemáticamente.

Arquitectura Transformer (arquitectura)

Este es el motor del LLM. Los transformers permiten que el modelo analice secuencias completas de tokens al mismo tiempo, comparando cada palabra con todas las demás palabras de la oración. No lee de izquierda a derecha como lo hacemos las personas; en su lugar, evalúa qué palabras guardan una relación más estrecha entre sí, sin importar en qué parte del texto aparezcan. Esta capacidad para comprender dependencias de largo alcance es la que permite a los LLM generar respuestas fluidas y contextualizadas.

Pesos del modelo (arquitectura)

Estas son las “memorias” del modelo. Los pesos son ajustes internos que indican al modelo qué patrones son más importantes. Durante el entrenamiento, millones (o miles de millones) de estos pesos se ajustan hasta que el modelo aprende con qué intensidad debe relacionar tokens, significados y contexto. Cuando introduce un prompt, el modelo utiliza estos pesos para generar la respuesta más probable.

Datos de entrenamiento (datos)

Los LLM aprenden leyendo enormes volúmenes de texto. Estos pueden abarcar desde documentos técnicos hasta novelas o transcripción de conversaciones. No memorizan hechos; aprenden cómo suelen aparecer las ideas en conjunto. Así es como aprenden el tono, la estructura, el estilo e incluso aspectos como el sarcasmo o la incertidumbre.

Proceso de generación de texto (procesamiento)


Al generar una respuesta, el modelo analiza el prompt completo y después predice, uno por uno, el siguiente token más probable de la secuencia. Este proceso continúa hasta que se genera una respuesta completa. No se trata de copiar ni recitar, sino de generar lenguaje nuevo a partir de los patrones aprendidos durante el entrenamiento.

Capa de inferencia (procesamiento)


Es la capa que funciona en tiempo real cuando interactúa con el modelo. Toma la información de entrada, la procesa a través de todas las etapas anteriores y genera una respuesta, a menudo en menos de un segundo. Esta capa es también donde el desempeño y el costo se convierten en factores críticos, especialmente en entornos de producción donde la velocidad y la eficiencia son fundamentales.

¿Cómo se entrenan los LLM?

Entrenar un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) es un proceso multifase que transforma texto sin procesar en un sistema capaz de responder a indicaciones humanas. Normalmente ocurre en tres etapas clave:

  1. Preentrenamiento del LLM
    Esta es la parte más extensa del proceso. Se introducen billones de palabras en el modelo utilizando conjuntos de datos provenientes de libros, sitios web, documentación técnica y otras fuentes públicas. Una y otra vez, el modelo predice el siguiente token de una oración hasta desarrollar una comprensión estadística y confiable de la gramática, el tono, los hechos y el contexto. Esta etapa forma el conocimiento fundamental del modelo y, en esta fase, no requiere supervisión humana directa.

  2. Ajuste fino del LLM
    Después del preentrenamiento, el modelo puede refinarse para usos específicos. Esto puede implicar entrenamiento con datos seleccionados, como notas clínicas, contratos legales o manuales internos. El ajuste fino ayuda a orientar el modelo hacia una mayor precisión y un tono específicos de la industria, y también puede alinearlo con las políticas de la empresa o la voz de la marca. Además, puede adoptar distintas formas, desde el entrenamiento supervisado tradicional hasta el ajuste de instrucciones basado en una variedad de técnicas.

  3. Alineación y refuerzo del LLM
    El aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF) es una de las técnicas más utilizadas en esta etapa. Para ayudar a que el modelo se alinee lo más posible con las expectativas humanas, revisores humanos califican las respuestas del modelo (a menudo en una escala del uno al cinco) en aspectos como utilidad, claridad y seguridad. Actualmente están surgiendo otros métodos de alineación, como el entrenamiento adversario y la IA constitucional, que ayudan a reducir resultados dañinos o comportamientos no deseados.

Nota importante: la fase de alineación es especialmente sensible a la calidad del entrenamiento. Tomar atajos en este punto utilizando revisores humanos mal formados o mal remunerados es un ahorro mal entendido. El daño que un modelo de lenguaje puede sufrir debido a una supervisión descuidada puede costar mucho más que cualquier ahorro a corto plazo.

Tipos de LLM

No todos los modelos de lenguaje están diseñados de la misma manera. Algunos están diseñados para un uso amplio y general. Otros modelos se ajustan específicamente para sectores concretos, como salud, legal o manufactura. Comprender los distintos tipos de LLM puede ayudar a entender mejor cómo se utilizan en la práctica.

Modelos de uso general

Estos modelos se entrenan con conjuntos de datos amplios y diversos, y pueden manejar una gran variedad de solicitudes. Son útiles para tareas abiertas, como redactar, resumir o responder preguntas de conocimiento general.

Modelos ajustados finamente

Después del preentrenamiento, se puede ajustar finamente a un LLM con datos especializados, como registros clínicos, manuales de productos o políticas internas. Esto hace que el modelo sea más preciso, relevante y se ajuste mejor a los requisitos de su ámbito de aplicación.

Modelos ajustados mediante instrucciones

Estos modelos se entrenan específicamente para seguir instrucciones, responder preguntas o ejecutar comandos. Suelen comprender mejor la intención de una tarea y adaptar el formato de la respuesta en consecuencia.

Modelos abiertos frente a modelos propietarios

Los modelos abiertos son precisamente eso: de código abierto. Se pueden utilizar y modificar libremente. Los modelos propietarios son alojados por el proveedor y, por lo general, cuentan con controles de acceso, tarifas de uso y mecanismos de seguridad bien integrados.

Modelos multimodales

Algunos modelos emergentes van más allá del texto y pueden procesar imágenes y otros tipos de datos. Aunque no todos los LLM son multimodales, esta capacidad es cada vez más común en las herramientas de IA de nivel empresarial.

LLM vs. IA vs. NLP: ¿Cómo se relacionan?

Estos tres términos forman parte de una misma idea general, pero se refieren a diferentes capas dentro del mundo de los sistemas inteligentes.

La inteligencia artificial (IA) es la categoría más amplia. Incluye cualquier sistema informático diseñado para imitar la inteligencia humana. Esto puede implicar reconocer imágenes, tomar decisiones, optimizar logística o comprender lenguaje. La IA es el paraguas que engloba todas las tecnologías que hacen que las máquinas sean "inteligentes".

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es una rama de la IA que se ocupa específicamente del lenguaje humano. El NLP permite que los sistemas comprendan, generen y respondan a lenguaje hablado o escrito. Impulsa herramientas como análisis de sentimientos, filtros de spam, chatbots, etiquetado de documentos y asistentes de voz.

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) son un subconjunto del NLP. Representan la frontera más avanzada de las herramientas lingüísticas actuales. A diferencia de los sistemas tradicionales de NLP, que dependen de palabras clave o reglas predefinidas, los LLM se entrenan con enormes conjuntos de datos de texto y utilizan deep learning para generar respuestas más fluidas, flexibles y contextualizadas.

En resumen:

  • La IA es todo el campo
  • El NLP es la parte enfocada en lenguaje
  • Los LLM son las herramientas más avanzadas actualmente dentro de ese ámbito

LLM vs. IA generativa: ¿Son iguales?

La IA generativa se refiere a cualquier modelo de IA capaz de producir contenido nuevo a partir de patrones aprendidos durante el entrenamiento. Esto puede incluir texto, imágenes, música o video.

Los LLM son un tipo específico de IA generativa, diseñados principalmente para trabajar con lenguaje. Algunas herramientas de IA generativa centradas en el lenguaje se basan en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Otras utilizan visión artificial o modelos de difusión para generar imágenes o videos. Todos estos modelos de IA generativa se basan en deep learning, aunque difieren en aquello para lo que fueron entrenados.

Mientras que los LLM se centran principalmente en generar texto o código, algunos modelos avanzados ya incluyen capacidades multimodales, como interpretar imágenes o combinar visión y lenguaje en una misma respuesta. Esto aún está evolucionando, pero cada vez es más común en herramientas empresariales avanzadas.

Capacidades de los LLM

Aunque herramientas como los asistentes de voz y el texto predictivo existen desde hace años, los verdaderos LLM son muy recientes. Sus capacidades principales se enumeran a continuación, pero es importante recordar que estas herramientas son muy dinámicas y evolucionarán con gran rapidez.

Generación de texto

Los LLM pueden generar contenido con un lenguaje natural, como resúmenes, instrucciones, correos electrónicos o descripciones de productos. Estos pueden basarse en los patrones aprendidos por el modelo o generarse a partir de los archivos y datos a los que tiene acceso.

Reconocimiento de intención

La solidez de su entrenamiento permite a los LLM interpretar el tono, identificar la intención y comprender el contexto. Esto les ayuda a extraer significado de los documentos, aclarar comentarios ambiguos o garantizar que los clientes reciban el servicio que realmente necesitan.

Respuesta a preguntas

A diferencia de un asistente de voz tradicional que funciona a partir de palabras clave, los LLM pueden analizar datos estructurados y no estructurados para proporcionar respuestas directas y contextualizadas. Esto permite realizar búsquedas más intuitivas y obtener mejores respuestas a las consultas de los usuarios.

Resumen

Los LLM pueden condensar documentos extensos, como informes, políticas o transcripciones de reuniones, en resúmenes precisos y claros. Esto permite revisar la información más rápidamente, comprenderla mejor y tomar decisiones más fundamentadas.

Clasificación de texto

La capacidad de etiquetar, enrutar o priorizar la información entrante resulta extremadamente útil. Puede identificar tanto riesgos, como quejas, oportunidades, tendencias emergentes, y definir cómo desea que el modelo los escale o actúe sobre ellos.

Extracción de información

Los LLM pueden extraer con precisión datos estructurados, como números de factura, especificaciones de productos o fechas de aprobación, de documentos sin formato. Este contenido puede dirigirse posteriormente a paneles de control, flujos de trabajo o herramientas de generación de informes.

Interfaces conversacionales

Los LLM impulsan los chatbots y asistentes virtuales más avanzados. Con el tiempo, responden cada vez mejor al tono y al contexto, lo que ayuda tanto a los clientes como a los equipos a sentirse comprendidos y respaldados.

Casos de uso de GenAI y LLM para empresas

La IA generativa (GenAI) impulsada por modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) hace mucho más que respaldar flujos de trabajo más inteligentes. Transforma la forma en que los equipos se conectan con los datos, los sistemas y entre sí.

Comunicación y documentación

  • Resumir las notas y decisiones de la reunión
    Capturar y condensar actas, tareas pendientes y decisiones de reuniones, correos electrónicos o llamadas de voz. Generar resúmenes claros que mejoren el seguimiento y la rendición de cuentas.
  • Genere resúmenes e informes personalizados
    Generar resúmenes de lectura rápida adaptados a un rol, agenda o responsable de la toma de decisiones específicos. Ideal para preparar reuniones ejecutivas, reuniones de consejo o actualizaciones para clientes.
  • Borrador de comunicaciones profesionales
    Acceder a comunicaciones en tiempo real, desde memorandos internos hasta correos electrónicos de clientes. Los LLM pueden utilizar estos datos para crear mensajes oportunos y relevantes para cualquier audiencia.

Acceso y recuperación de información

  • Revisar políticas y documentos internos
    Escanee automáticamente contratos, procedimientos o documentos de cumplimiento normativo. Identifique con precisión obligaciones, excepciones y riesgos para agilizar los ciclos de revisión y hacerlos más consistentes.
  • Buscar conocimiento interno mediante lenguaje natural
    Permita que los empleados hagan preguntas en lenguaje natural en lugar de buscar información entre carpetas o intranets. Proporcione respuestas consistentes y aprobadas sin necesidad de realizar búsquedas manuales.
  • Extraer información clave de archivos no estructurados Extraiga información estructurada, como SKU, fechas de aprobación o datos de contacto, a partir de archivos no estructurados. Encuentre y extraiga exactamente los datos necesarios e incorpórelos en paneles de control o documentos según sea necesario.

Perspectiva y análisis

  • Generar reportes para ejecutivos a partir de datos
    Convertir datos brutos de ventas, operaciones o rendimiento en resúmenes estructurados. Proporcionar métricas clave, tendencias y anomalías listas para su revisión o distribución.
  • Explicar tendencias y anomalías en los datos
    Interpretar y explicar valores atípicos, cambios de tendencia o brechas de rendimiento en lenguaje natural. Esto permite a los líderes actuar con mayor rapidez, claridad y confianza.

 

Ejemplos de LLM en diferentes industrias

Aunque los LLM pueden respaldar prácticamente cualquier tarea basada en lenguaje, su verdadero valor se hace evidente en entornos específicos de la industria, donde entran en juego documentación compleja, decisiones rápidas y matices regulatorios. Así es como ya se están utilizando en sectores clave:

Aeroespacial y defensa

Estos modelos pueden ayudar a los equipos a analizar extensos registros de servicio, especificaciones y registros de auditoría para resumir riesgos, dar seguimiento a los cambios o detectar brechas en el mantenimiento. Los directivos pueden hacer preguntas en lenguaje natural sobre el estado de un proyecto sin tener que alternar entre distintos sistemas o paneles de control.

Automotriz

En lugar de revisar hojas de cálculo y cotejar informes, los gerentes pueden simplemente preguntar al LLM qué proveedores provocaron más tiempo de inactividad durante el último trimestre y obtener una respuesta inmediata. Esto agiliza las comunicaciones, respalda las iniciativas de calidad y saca a la luz problemas que, de otro modo, podrían permanecer ocultos en los datos.

Alimentos y bebidas

Los productores deben gestionar las declaraciones de alérgenos, las especificaciones de los minoristas, los resultados de las pruebas y mucho más. Los LLM ayudan a transformar esa complejidad en documentación coherente, además de asistir en la elaboración de descripciones para el etiquetado, el lenguaje de las declaraciones de cumplimiento normativo y los resúmenes de formulaciones para su presentación ante las autoridades regulatorias.

Atención médica

Los LLM pueden analizar notas de los proveedores de atención médica, resultados de laboratorio y registros de seguros para identificar puntos de datos específicos, lo que reduce los errores de facturación, facilita las autorizaciones previas y agiliza la revisión de expedientes clínicos. Los equipos también pueden formular preguntas de seguimiento para resolver vacíos o inconsistencias en la información.

Comercio minorista

Los LLM ayudan a los equipos de comercialización y marketing a generar automáticamente descripciones de productos, sintetizar el sentimiento de los clientes y adaptar el contenido de las campañas a distintos mercados. Los responsables pueden solicitar resúmenes de tendencias, desgloses de precios o fichas de producto listas para proveedores, sin necesidad de crear paneles personalizados.

Manufactura industrial

Los registros de mantenimiento, las notas de los técnicos y los informes de seguridad pueden ser largos y repetitivos. Los LLM pueden condensar esta información en resúmenes prácticos, destacar problemas recurrentes y facilitar un análisis más rápido de la raíz de la causa. Esto ayuda a los supervisores a actuar antes de que el tiempo de inactividad se extienda.

Las alucinaciones de la IA y otros desafíos en el uso de los LLM

A pesar de todas sus fortalezas, los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) también presentan desafíos, especialmente cuando se utilizan en entornos empresariales donde la precisión, la confianza y la responsabilidad son fundamentales. La mejor manera de prevenir y abordar estos desafíos es anticiparse a ellos mediante una capacitación adecuada y lineamientos de mejores prácticas, claros y accesibles.

Alucinaciones de IA

Los LLM pueden presentar resultados de una manera tan clara y convincente que los errores factuales pueden parecer ciertos. En contextos empresariales (especialmente cuando los empleados no son expertos en la materia). Las políticas de "verificar siempre" son imprescindibles para todas las empresas que utilizan LLM.

Sesgos y puntos ciegos

Los modelos reflejan los datos con los que se entrenan, incluidas sus carencias y sesgos. Esto puede implicar una sobrerrepresentación de determinadas perspectivas, normas obsoletas o simplemente lagunas involuntarias. Las herramientas de detección de sesgos y las auditorías deben ser una parte esencial de la implementación.

Falta de explicabilidad

Los LLM no siempre pueden mostrar su razonamiento. No hay un enlace a la fuente ni un rastro lógico, sino simplemente una predicción basada en probabilidades. En entornos regulados, esto dificulta verificar o justificar determinados resultados. Al igual que ocurre con las alucinaciones, por eso "verificar siempre" es un protocolo esencial.

Rendimiento inconsistente

Pequeños cambios en la forma de redactar un prompt pueden generar resultados muy diferentes. Por esta y otras razones de seguridad, las empresas siempre deben conservar un registro de las conversaciones y los prompts de los LLM, idealmente con funciones de búsqueda y marcas de fecha y hora.

Exposición de datos

Los LLM de acceso público requieren controles estrictos sobre el manejo de datos. Incluso las implementaciones privadas requieren una gobernanza adecuada del registro de datos, la retención y los riesgos de prompt injection. Estos controles son esenciales para proteger a sus clientes, sus equipos y los datos confidenciales.

Gobernanza de la IA y mejores prácticas

A medida que los LLM se incorporan cada vez más a los principales flujos de trabajo empresariales, las organizaciones necesitan un enfoque claro de supervisión. Esto implica definir quién puede utilizar estas herramientas, a qué datos pueden acceder y cómo se revisan los resultados. Una buena gobernanza significa garantizar que los equipos sepan cómo utilizar estas herramientas de forma segura, eficaz y alineada con los estándares de la empresa.

Para el uso empresarial, especialmente en industrias reguladas, la gobernanza suele incluir:

  • Políticas internas sobre prompts y su uso
  • Flujos de trabajo de aprobación para contenido generado por IA
  • Directrices sobre qué herramientas y modelos están permitidos
  • Registros y pistas de auditoría para supervisar cómo se utilizan los modelos

¿Qué es la ingeniería de prompts? Consejos y sugerencias

La ingeniería de prompts (indicaciones) es el arte de formular la pregunta adecuada a un LLM de la manera correcta. La forma en que redacte su prompt puede influir en el tono, la extensión, el formato y la utilidad de la respuesta. En entornos empresariales, la claridad y la consistencia son fundamentales. Enseñar a los equipos a aprovechar al máximo los prompts se ha convertido en una prioridad de capacitación cada vez más importante. A continuación, se presentan algunos consejos prácticos para obtener mejores resultados:

Comience por su objetivo

En lugar de escribir "mejora esto", pruebe con: "reescribe este correo electrónico con un tono más formal para un público ejecutivo." Cuanto más contexto proporcione, más preciso será el resultado.

Dígale cómo responder

¿Quiere una lista? Pídasela. ¿Quiere un párrafo de 100 palabras? Indíquelo. Los LLM no determinan bien el formato a menos que se les den indicaciones.

Aliméntelo con ejemplos

Cuando desee un tono coherente, proporcione un ejemplo. “Imita el tono de este párrafo…” funciona mejor que intentar describir el tono desde cero.

Asígnele un rol

Comience su prompt con "Actúa como planificador de la cadena de suministro" o "Eres un agente de mesa de ayuda"." Las instrucciones basadas en roles mejoran la relevancia y el tono.

Utilice preguntas de seguimiento

Los LLM ofrecen mejores resultados en una conversación. Si la primera respuesta no es del todo correcta, haga una pregunta de seguimiento: "Hazlo más conciso," o "Agrega una nota sobre los plazos de cumplimiento normativo."

Conclusión

Los LLM no son simplemente otra función del software. Representan un cambio en la forma en que las personas interactúan con la información. Influyen en todo: desde cómo buscamos información hasta cómo resumimos, escribimos, planificamos y tomamos decisiones. Como cualquier herramienta poderosa, pueden aportar claridad o confusión, ayudar o perjudicar. Todo depende de cómo se utilicen. Para las empresas actuales, esto significa comprender lo que estos modelos pueden y no pueden hacer, así como establecer los mecanismos de control adecuados sobre su uso.

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Preguntas frecuentes sobre los LLM

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