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La revolución tecnológica en el sector del fitness está en pleno apogeo, y uno de los protagonistas de esta transformación es... Agente de IA para gimnasios.

Se trata de una solución basada en IA que automatiza y optimiza todo, desde la atención al cliente hasta el seguimiento de entrenamientos y planes nutricionales.

El uso de agentes inteligentes está cambiando radicalmente la forma en que los gimnasios interactúan con sus alumnos, aumentando la retención y ofreciendo experiencias más personalizadas.

Imagina un asistente virtual que comprende el perfil de cada estudiante, sugiere ajustes al plan de entrenamiento en función de su progreso e incluso envía mensajes motivacionales los días que faltan.

Esto no es ciencia ficción, sino una realidad que cada vez es más accesible tanto para pequeñas como para grandes empresas.

¿Cómo funcionan los agentes de IA en los gimnasios?
¿Cómo funcionan los agentes de IA en los gimnasios?

¿Cómo funcionan los agentes de IA en los gimnasios?

Los agentes de IA funcionan como sistemas inteligentes que aprenden de los datos y se adaptan con el tiempo.

Se pueden implementar a través de plataformas como Dificar, Hacer (Integromat) o incluso a través de agentes personalizados con AbiertoAI, integrándose con los sistemas de gestión existentes en el ámbito académico.

Personalización a gran escala: la ventaja competitiva clave

Los gimnasios siempre han buscado ofrecer un servicio personalizado, pero esto solía requerir una plantilla numerosa y bien capacitada. Con un Agente de IA para gimnasios, Es posible:

  • Sigue los resultados en tiempo real.
  • Adaptar los entrenamientos de forma automatizada
  • Crea planes de comidas basados en objetivos individuales.
  • Mantén el contacto a través de WhatsApp o correo electrónico con una comunicación personalizada.

Estas automatizaciones no solo ahorran tiempo a los profesionales, sino que también reducen los errores, aumentan la precisión de las recomendaciones y mejoran significativamente la experiencia del cliente.

Herramientas para crear tu agente de IA para gimnasios.

Existen diversas herramientas NoCode y de IA disponibles para aquellos que deseen implementar un agente inteligente sin necesidad de programar. Capacitación de agentes de IA y administradores de automatización Es uno de los programas más completos del mercado para la formación de profesionales en este campo.

Otras herramientas recomendadas incluyen:

  • Curso N8N para crear flujos de trabajo de automatización que integren plataformas de gestión, formación apps y sistemas CRM.
  • Curso FlutterFlow Para aquellos que deseen desarrollar una aplicación personalizada para el gimnasio.
  • Curso Bubble para la creación de paneles administrativos e interfaces de gestión
Ejemplos reales de aplicaciones de agentes de IA en el ámbito académico.
Ejemplos reales de aplicaciones de agentes de IA en el ámbito académico.


Ejemplos reales de aplicaciones de agentes de IA en el ámbito académico.

SmartFit: IA para el análisis del rendimiento

La red SmartFit pilotos iniciados Agente de IA para gimnasios que analizan los datos de ejecución y frecuencia de los ejercicios, recomendando ajustes automáticos en el entrenamiento para mejorar el rendimiento individual.

Gimnasios boutique: chatbots inteligentes para la fidelización

Varios gimnasios boutique, como Selfie, han estado adoptando chatbots basados en IA generativa para recuperar a antiguos alumnos inactivos.

Estos agentes envían mensajes personalizados en el momento adecuado, utilizando automatizaciones creadas con plataformas NoCode, generando un aumento promedio de 12% en la tasa de retorno.

Academia Independiente de São Paulo: WhatsApp como agente inteligente

Un estudio funcional en el interior de São Paulo implementó un agente de IA a través de la API de WhatsApp Business para el monitoreo nutricional.

Según un informe de Valor Econômico, la inscripción en los planes aumentó en 45% y la retención de estudiantes aumentó en un promedio de seis meses, gracias a los recordatorios de comidas y los ajustes de macronutrientes calculados automáticamente.

Bodytech: análisis predictivo y campañas personalizadas

La red Bodytech Utiliza modelos de aprendizaje automático para predecir la probabilidad de abandono. A partir de estos datos, se lanzan campañas automatizadas de correo electrónico y notificaciones push, incluyendo ofertas personalizadas.

Según el informe interno facilitado a Exame, la tasa de abandono se redujo en un 91% durante el primer trimestre de funcionamiento del agente de IA.

Orangetheory Fitness: Ajustes de entrenamiento en tiempo real

En Estados Unidos, el Orangetheory Fitness Integra dispositivos portátiles patentados e inteligencia artificial en el aula.

El sistema ajusta la intensidad del entrenamiento en tiempo real en función de la frecuencia cardíaca de los estudiantes, una tecnología que fue destacada en Forbes Health.

Este enfoque aumentó el tiempo transcurrido en la zona de frecuencia cardíaca ideal en 22%.

TotalPass: datos de participación al servicio de los gimnasios asociados

El programa corporativo TotalPass Utiliza inteligencia artificial para analizar patrones de frecuencia y recomendar acciones de fidelización a los socios.

De acuerdo a artículo “5 maneras de aumentar la retención de miembros en tu gimnasio”, Publicado por Hapana el 24 de julio de 2025, los gimnasios que invierten en estrategias de retención se registran 25 % aumento en el valor de vida útil (LTV) de los clientes.

Estos casos demuestran que incorporar un Agente de IA para gimnasios Se trata de una estrategia concretamente viable y altamente competitiva.

Barreras y soluciones para la adopción de la IA en gimnasios y soluciones para la adopción de la IA en gimnasios

A pesar de su potencial transformador, la adopción de un agente de IA en gimnasios aún presenta desafíos. Muchos gerentes se enfrentan a barreras como la falta de conocimientos técnicos, la resistencia del personal o las limitaciones financieras.

Sin embargo, los programas de capacitación como los que ofrecen Inicio sin código Te permiten empoderar a tus equipos con una inversión asequible y un retorno acelerado.

Además, las plataformas NoCode reducen drásticamente la complejidad del desarrollo.

El futuro de los agentes inteligentes en la industria del fitness.
El futuro de los agentes inteligentes en la industria del fitness.

El futuro de los agentes inteligentes en la industria del fitness.

Con la popularización de la IA generativa y los sistemas autónomos, la tendencia es que los agentes de IA para gimnasios sean cada vez más completos, incluyendo características como:

  • Análisis automatizado de vídeos de ejercicios
  • Diagnóstico postural basado en visión por computadora
  • Planificación de objetivos basada en datos biométricos.
  • Interacción natural con los estudiantes a través de asistentes de voz.

Empresas como AbiertoAI y el Google DeepMind Son líderes en investigación en IA aplicada, y sus avances tienden a reflejarse directamente en la industria del fitness.

Formas accesibles de empezar a usar la IA en los gimnasios ahora.

Si eres gerente de gimnasio, entrenador personal o profesional del sector, ahora es el momento ideal para explorar el uso de agentes de IA.

Comenzando con algo pequeño, como un chatbot de atención al cliente o un sistema de programación automatizado, es posible lograr beneficios significativos sin grandes riesgos.

Para entrenar como Administrador de agentes de IA Es una oportunidad para destacar en un mercado altamente competitivo.

Explora los recursos educativos de Inicio sin código Transforma tu gimnasio con tecnología de vanguardia.

La era de los gimnasios inteligentes ya ha comenzado. Ahora, la diferencia radicará entre quienes lideren este cambio y quienes se queden atrás.

Piensa en un agente de IA Como un asistente autónomo. Entiende los mensajes, decide qué hacer y ejecuta las acciones. Por ejemplo: responde preguntas, resume correos electrónicos y programa reuniones.

Este agente se conecta a diversas herramientas. Son comunes las API, las bases de datos, Google Calendar y WhatsApp. Esto le permite actuar con confianza y conocimiento del contexto en el mundo real.

Las limitaciones surgen cuando les exigimos demasiado. Un solo agente puede volverse lento, confuso y costoso. Comete más errores cuando necesita abarcar tareas muy diferentes.

Cómo funcionan en la práctica y dónde aplicarlas.

Cómo funcionan en la práctica y dónde aplicarlas.

En la práctica, el agente recibe la entrada del usuario. Lee el contexto, elige una acción y llama a... herramienta Correcto. Entregue el resultado y registre lo sucedido.

Las aplicaciones son amplias y sencillas: atención al cliente, clasificación de llamadas, resumen de conversaciones y programación. También se incluyen tareas administrativas y operativas.

Muchos agentes frente a múltiples agentes

Muchos agentes frente a múltiples agentes

Tener muchos agentes no significa tener un sistema. multiagente. Varios agentes aislados no se comunican entre sí y crean silos. Esto parece eficiente, pero se convierte en caos en la operación.

Los sistemas multiagente son un caso aparte. Agentes especializados comparten datos y contexto. Colaboran en equipo para resolver flujos de trabajo complejos.

Tipos de arquitectura

Orquestador o supervisor

Orquestador o supervisor

Existe un agente principal. Él tiene una visión global, toma decisiones y delega tareas. Es fácil de controlar, pero es el único punto de fallo.

Red de agentes (descentralizada)

Red de agentes (descentralizada)

No hay un jefe único. Los agentes intercambian mensajes y toman decisiones en conjunto. Esto proporciona flexibilidad, pero puede dificultar la depuración.

Jerárquico en capas

Jerárquico en capas

Capas estratégicas en la cima. Capas operativas en la base que ejecutan las acciones. Ayuda a escalar y separar responsabilidades.

Arquitectura personalizada

Arquitectura personalizada

Combina los elementos previos según sea necesario. Equilibra el control, la flexibilidad y la especialización. Es el enfoque más común en proyectos reales.

Ventajas: modularidad, especialización y coste.

Ventajas: modularidad, especialización y coste.
  • Modularidad: Cada agente es una unidad independiente. Se pueden intercambiar, probar y actualizar componentes sin afectar al conjunto. El mantenimiento se vuelve predecible y seguro.
  • Especialización: Un agente, una tarea. Menos errores, mayor rendimiento y mayor calidad. Se pueden usar modelos más pequeños para tareas sencillas.
  • Eficiencia de costes: Pagas solo por lo que necesitas. Los modelos ligeros cubren rápidamente las necesidades básicas. Los modelos más grandes se usan únicamente cuando son imprescindibles.
  • Reutilizar: Cree agentes en proyectos nuevos. Un agente resumen puede dar servicio a varios sistemas. Esto acelera las entregas y reduce el retrabajo.
  • Depuración más sencilla: Aísle el problema por agente. Inspeccione registros y entradas específicas. Resuélvalo rápidamente sin paralizar el sistema.

Cuándo usarlo (y cuándo evitarlo)

Cuándo usarlo (y cuándo evitarlo)

Utilice una arquitectura multiagente cuando existan tareas distintas, sectores diferentes, múltiples integraciones y pasos interconectados. A medida que el proyecto crece, la arquitectura demuestra su eficacia.

Evite esta opción si el flujo es lineal y repetitivo. Un único agente bien configurado puede ser suficiente. La complejidad añadida resulta costosa y aumenta la latencia.

Ejemplo práctico en comercio electrónico con múltiples agentes.

Ejemplo práctico en comercio electrónico con múltiples agentes.

Imagine que un cliente inicia una compra. agente de servicio al cliente Comprende las necesidades y recopila datos. Luego envía el contexto al siguiente agente.

O agente de bolsa Comprueba la disponibilidad. Si es correcta, activa... agente de pagos. Él envía el enlace y confirma el pago.

Luego viene el agente de logística. Genera el código de seguimiento y organiza la entrega. Todos comparten datos para mantener un flujo de trabajo coherente.

ResultadoAgilidad y escalabilidad. Cada agente se centra en lo que mejor sabe hacer. El equipo en su conjunto funciona como un organismo coordinado.

Precauciones y riesgos al implementar

Precauciones y riesgos al implementar
  • Costo: Más agentes generan más llamadas a la API. Sin planificación, la factura aumenta rápidamente. Supervise el uso y establezca límites.
  • Estado latente: Las conversaciones entre agentes aumentan las demoras. Diseñe para el paralelismo y los tiempos de espera. Evite dependencias innecesarias entre pasos.
  • Complejidad: No compliques lo sencillo. Si un solo agente resuelve el problema, no multipliques los agentes. Prioriza la claridad sobre la sofisticación.
  • Indicaciones y protocolos: Defina una estructura clara. ¿Quién habla con quién, en qué formato y en qué contexto?. Las instrucciones mal redactadas perjudican la calidad..
  • Observabilidad: Registre las entradas, salidas y decisiones. Mantenga registros por agente y por transacción. Esto reduce el tiempo necesario para corregir errores.

Cierre

Las arquitecturas multiagente ofrecen coordinación, escalabilidad y control. Son ideales para procesos con múltiples funciones e integraciones. Elija la arquitectura adecuada y avance con confianza.

Ejemplo de una pila recomendada

  • Modelos Orquestador: GPT-5 Pensamiento. Utilidades: GPT-5 mini/nano para tareas sencillas. Incrustaciones: text-embedding-3-large; OSS: Llama 3.1/Mistral.
  • Orquestación LangGraph o AutoGen para la coordinación de múltiples agentes. Colas: Redis Streams o RabbitMQ. Planificador para rutinas y SLA.
  • Memoria y RAC Base de datos vectorial: Pinecone, Weaviate o pgvector. Indexación de secciones y control de versiones del código fuente. Citas con puntuaciones de confianza.
  • Herramientas e integraciones Whatsapp A través de Twilio o Gupshup. CRM: Notion, Pipedrive o HubSpot. Correo electrónico, Slack, Google Calendar y Sheets.
  • Datos e infraestructura Base de datos transaccional: Postgres/Supabase. Almacenamiento compatible con S3 para archivos adjuntos. Backend: FastAPI (Python) o Node/Express.
  • Observabilidad y seguridad Rastreo: OpenTelemetry y LangSmith. Enmascaramiento de información personal identificable (PII), control de acceso basado en roles (RBAC) y Vault/Doppler. Alertas de costos y auditoría basada en agentes.
  • Entrega Desarrollo web front-end en Next.js. Webhooks para eventos y automatizaciones. Pruebas de extremo a extremo con Playwright y contratos de API.

Preguntas frecuentes: Agentes múltiples de IA

¿Un solo agente o varios agentes?

Utilice un sistema multiagente cuando existan pasos e integraciones diferenciadas. Si el flujo es lineal, un único agente bien configurado será suficiente.

¿Con cuántos agentes debería empezar?

Comience con 3 a 5 roles críticos: Orquestador, Servicio al Cliente, Datos y Ejecución de Herramientas.

¿Cómo evitar las alucinaciones?

Utilice RAG con fuentes versionadas y fiables. Aplique un umbral de confianza y una alternativa neutral. Registre las pruebas citadas por el agente.

¿Cómo reducir la latencia?

Paraleliza las subtareas independientes. Almacena en caché el contexto y repite los resultados. Prefiere modelos más pequeños para tareas sencillas.

¿Cómo se mide el ROI?

Defina las métricas de negocio antes de la implementación: Tiempo Medio de Gestión (TMG), tasa de conversión, tickets gestionados y coste por objetivo. Compare los datos iniciales con los posteriores a la implementación mediante análisis A/B.

¿Seguridad y LGPD?

Minimice la recopilación de datos personales. Cifre los datos en tránsito y en reposo. Implemente RBAC, registros y retención controlada.

¿Qué métricas técnicas deberías monitorizar?

Tiempo promedio por turno y tasa de delegación correcta. Errores por herramienta, costo por conversación y tasa de éxito. Incluir satisfacción del usuario y NPS.

¿Puedo usar plantillas de código abierto?

Sí, para tareas locales o de menor coste. Evalúe la calidad, la VRAM y la latencia. Combínelo con modelos propietarios cuando sea necesario.

Si alguna vez te has preguntado qué es una API y por qué es tan importante en el mundo tecnológico, especialmente en plataformas NoCode y Low Code, este artículo es para ti.

En un ecosistema cada vez más orientado a la integración, las API constituyen la columna vertebral que conecta aplicaciones, datos y servicios de forma automatizada, eficiente y escalable.

La palabra clave "API" (Interfaz de Programación de Aplicaciones) está presente en soluciones que van desde herramientas de automatización como constituir y n8n incluso plataformas de backend robustas como Xano.

Este artículo te mostrará todo lo que necesitas saber para dominar este concepto esencial.

¿Qué es una API?
¿Qué es una API?

¿Qué es una API?

API significa Interfaz de programación de aplicaciones, o en portugués, Interfaz de programación de aplicaciones.

En términos sencillos, una API es un conjunto de reglas y definiciones que permite que dos sistemas se comuniquen entre sí.

Imagina que estás en un restaurante: tú eres el usuario, el menú es la interfaz (API) y la cocina es el sistema que procesa los pedidos.

No necesitas saber cómo se prepara la comida; simplemente usa el menú para pedir lo que quieras.

En el mundo digital, esto es lo que hacen las API: reciben solicitudes, las envían al sistema que las procesa (backend) y devuelven los resultados (respuestas).

Webhooks frente a API: Entienda la diferencia
Webhooks frente a API: Entienda la diferencia

Webhooks frente a API: comprenda la diferencia

A pesar de estar estrechamente vinculados, Webhooks y API Tienen diferencias fundamentales:

Webhooks: el sistema reactivo

Uno webhook Se trata de una notificación automatizada que se envía de un sistema a otro en cuanto se produce un evento. En otras palabras, es... reactivo.

Por ejemplo, cada vez que se realiza un nuevo pedido en un sitio de comercio electrónico, el sistema puede utilizar un webhook para notificar inmediatamente a la aplicación de entrega.

API: el sistema proactivo

Por otro lado, una API se utiliza cuando se desea consultar o enviar datos bajo demanda. Es... proactivo, Porque usted debe realizar la solicitud.

Plataformas como Zapier y Integramat/Make Ofrecen soporte tanto para llamadas a la API como para webhooks.

¿Por qué son esenciales las API para los proyectos NoCode?

La mayoría de las plataformas NoCode, como Bubble, FlutterFlow y WebWeb Ofrecen funcionalidades nativas para el consumo de API REST.

Esto permite incluso a quienes no son desarrolladores:

  • Obtención de datos en tiempo real procedentes de sistemas externos (por ejemplo, información meteorológica, tipos de cambio de divisas).
  • Enviar datos a CRM, ERP o sistemas de automatización internos.
  • Crea flujos de trabajo impulsados por IA utilizando integraciones de API con plataformas como OpenAI, Dify y HuggingFace.

En Entrenamiento sin código de IA SaaS, Por ejemplo, aprenderá a construir sistemas SaaS completos integrando API de forma modular y escalable.

Estructura de la API: endpoints, métodos y autenticación.
Estructura de la API: endpoints, métodos y autenticación.

Estructura de la API: Puntos de conexión, métodos y autenticación

Puntos finales

puntos finales Son como URL específicas dentro de una API. Por ejemplo:

GET https://api.meusistema.com/usuarios

Este punto de conexión devuelve la lista de usuarios.

Métodos HTTP

Las API suelen utilizar los siguientes verbos HTTP:

  • GET: recuperar datos
  • POST: crear nuevos datos
  • PUT / PATCH: actualizar datos existentes
  • ELIMINAR: eliminar datos

Autenticación

La mayoría de las API requieren algún tipo de autenticación, como por ejemplo:

Esto garantiza que solo los usuarios autorizados puedan acceder a los recursos.

Herramientas sin código para consumir API.

Existen varias herramientas que permiten integrar API sin escribir código:

Hacer (Integromat)

Te permite crear escenarios de automatización complejos y consumir API REST utilizando módulos HTTP.

Bubble

Existe un plugin nativo llamado “Conector API”"para configurar llamadas a API externas con soporte para encabezados, métodos y tokens.".

n8n

De código abierto y altamente personalizable, con un sólido soporte para la autenticación, la manipulación de datos y la ejecución condicional.

Xano

Además de ser un backend como servicio, permite consumir API externas directamente desde los flujos de trabajo.

Ejemplos prácticos y casos de uso con API
Ejemplos prácticos y casos de uso con API

Ejemplos prácticos y casos de uso con API

Imagina una aplicación de reparto creada con FlutterFlow. Puedes integrar:

Otro ejemplo: un panel de control empresarial construido sobre WeWeb puede extraer datos en tiempo real de una base de datos a través de Xano y compararlos con API de BI como Power BI o Google Data Studio.

En Capacitación para administradores de agentes de IA, En este curso, aprenderá a orquestar agentes inteligentes que consumen API para tomar decisiones autónomas.

El futuro de las API: IA, automatización y composición de servicios

El futuro de las API está estrechamente ligado a la Inteligencia Artificial y a la arquitectura de microservicios.

Herramientas como Dificar Están democratizando el acceso a la creación de agentes que ya consumen API de forma predeterminada.

El concepto de "API-first" se está volviendo cada vez más común, donde los sistemas se construyen teniendo en cuenta desde el principio las integraciones.

Según el informe Estado de la API en 2024 De parte del cartero, 48% de los entrevistados tienen la intención de aumentar y 42% Mantenga sus inversiones en API: una suma que supera 89% e indica una fuerte tendencia de crecimiento, especialmente en las iniciativas de IA generativa y automatización empresarial.

agentes de formación
agentes de formación

Dominar el uso de las API con agentes inteligentes

Ahora que comprende qué es una API, sus aplicaciones prácticas y cómo consumirlas en plataformas No-Code y Low-Code, está listo para dar un paso más allá: integrar agentes inteligentes que utilizan API para automatizar procesos y tomar decisiones autónomas.

Las API no son solo conectores entre sistemas, sino verdaderos catalizadores de eficiencia y escalabilidad en tus proyectos digitales.

Al combinarlas con IA y herramientas visuales, se amplía significativamente el potencial de cualquier solución digital.

Acceda a Capacitación para administradores de agentes de IA para dominar esta nueva generación de automatizaciones inteligentes con API, sin necesidad de programar.

El avance de los modelos de lenguaje ha transformado nuestra forma de interactuar con la tecnología, y GLM 4.5 Se erige como un hito importante en esta evolución.

Desarrollado por el equipo de Zhipu AI, este modelo ha ido ganando reconocimiento mundial al ofrecer una poderosa combinación de eficiencia computacional, razonamiento estructurado y soporte avanzado para agentes de inteligencia artificial.

Para desarrolladores, empresas y entusiastas de la IA, comprender qué es GLM 4.5 y cómo se compara con otros estándares es crucial. LLMs Es fundamental aprovechar al máximo sus características.

¿Qué es GLM 4.5 y por qué es importante?
¿Qué es GLM 4.5 y por qué es importante?

¿Qué es GLM 4.5 y por qué es importante?

O GLM 4.5 Es un modelo de lenguaje de tipo Mezcla de Expertos (MoE), con 355 mil millones de parámetros totales y 32 mil millones de parámetros activos por pasada hacia adelante.

Su arquitectura innovadora permite un uso eficiente de los recursos informáticos sin sacrificar el rendimiento en tareas complejas.

El modelo también está disponible en versiones más ligeras, como la GLM 4.5-Aire, optimizado para lograr una buena relación costo-beneficio.

Diseñado con un enfoque en tareas de razonamiento, generación de código e interacción con agentes autónomos, GLM 4.5 destaca por su soporte para... forma híbrida de pensar, que alterna entre respuestas rápidas y razonamientos profundos a petición.

Características técnicas del GLM 4.5

La ventaja técnica de GLM 4.5 reside en su combinación de optimizaciones de la arquitectura MoE y mejoras en el proceso de entrenamiento. Entre los aspectos más relevantes se encuentran:

Enrutamiento inteligente y equilibrado

El modelo emplea puertas sigmoideas y normalización QK-Norm para optimizar el enrutamiento entre especialistas, garantizando una mejor estabilidad y utilización de cada módulo especializado.

Capacidad de contexto extendido

Con soporte para hasta 128.000 fichas de entrada, GLM 4.5 es ideal para documentos largos, código extenso e historiales de conversaciones profundos. También es capaz de generar hasta 96.000 tokens de salida.

Optimizador Muon y atención de consultas agrupadas

Estos dos avances permiten que GLM 4.5 mantenga un alto rendimiento computacional incluso con la escalabilidad del modelo, lo que beneficia tanto a las implementaciones locales como a las de la nube.

Herramientas, API e integración de GLM 4.5
Herramientas, API e integración de GLM 4.5

Herramientas, API e integración de GLM 4.5

El ecosistema de IA de Zhipu facilita el acceso a GLM 4.5 mediante API compatibles con el estándar OpenAI, así como SDK en varios lenguajes. El modelo también es compatible con herramientas como:

  • vLLM y SGLang para la inferencia local
  • ModelScope y HuggingFace Para usar con pesas abiertas
  • Entornos compatibles con el SDK de OpenAI para facilitar la migración de tuberías existentes

Para ver ejemplos de integración, visite el Documentación oficial de GLM 4.5.

Aplicaciones en el mundo real: donde GLM 4.5 destaca

GLM 4.5 se diseñó para escenarios donde los modelos genéricos presentan limitaciones. Entre sus aplicaciones se encuentran:

Ingeniería de software

Con un alto rendimiento en pruebas comparativas como SWE-bench verificado (64.2) y Banco terminal (37.5), se posiciona como una excelente opción para automatizar tareas de codificación complejas.

Asistentes y agentes independientes

En las pruebas Banco TAU y BrowseComp, GLM 4.5 superó a modelos como Claude 4 y Qwen, demostrando ser eficaz en entornos donde la interacción con herramientas externas es esencial.

Análisis y elaboración de informes de datos complejos.

Gracias a sus sólidas capacidades contextuales, el modelo puede sintetizar informes extensos, generar ideas y analizar documentos largos de manera eficiente.

Comparación de rendimiento frente a coste con GPT 4, Claude 3 y Mistral.
Comparación de rendimiento frente a coste con GPT 4, Claude 3 y Mistral.

Comparación con GPT-4, Claude 3 y Mistral: rendimiento frente a coste

Uno de los aspectos más destacables del GLM 4.5 es su coste significativamente inferior al de modelos como... GPT-4, Claude 3 Opus y Mistral Grande, aunque ofrece un rendimiento comparable en diversas pruebas de referencia.

Por ejemplo, si bien el costo promedio de generar tokens con GPT-4 puede superar US$ 30 por millón de tokens generados, El modelo GLM 4.5 funciona con promedios de US$ 2,2 por millón de producción, con opciones aún más asequibles como GLM 4.5-Aire por apenas US$ 1.1.

En términos de rendimiento:

  • Claude 3 Sobresale en tareas de razonamiento lingüístico, pero GLM 4.5 se le acerca en razonamiento matemático y ejecución de código.
  • Mistral Sobresale en velocidad y compilación local, pero no alcanza la profundidad contextual de 128k tokens como GLM 4.5.
  • GPT-4, Aunque robusto, exige un alto precio por un rendimiento que, en muchos escenarios, GLM 4.5 iguala a una fracción del coste.

Esta relación costo-beneficio posiciona al GLM 4.5 como una excelente opción para startups, universidades y equipos de datos que buscan escalar aplicaciones de IA con un presupuesto limitado.

Comparación del rendimiento con otros LLM

GLM 4.5 no solo compite con las grandes marcas del mercado, sino que también las supera en varios aspectos. En cuanto al razonamiento y la ejecución de tareas estructuradas, obtuvo los siguientes resultados:

  • MMLU-Pro: 84.6
  • AIME24: 91.0
  • GPQA: 79.1
  • LiveCodeBench: 72.9

Fuente: Informe oficial de Zhipu AI

Estas cifras son claros indicadores de un modelo maduro, listo para su uso comercial y académico a gran escala.

Futuro y tendencias de GLM 4.5
Futuro y tendencias de GLM 4.5

Futuro y tendencias de GLM 4.5

La hoja de ruta de Zhipu AI apunta a una expansión aún mayor de la línea de productos. GLM, con versiones multimodales como la GLM 4.5-V, lo que añade información visual (imágenes y vídeos) a la ecuación.

Esta dirección sigue la tendencia de integrar texto e imágenes, lo cual es esencial para aplicaciones como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), la lectura de capturas de pantalla y los asistentes visuales.

También se esperan versiones ultraeficientes, como por ejemplo la GLM 4.5-AirX y opciones gratuitas como GLM 4.5-Flash, que democratizan el acceso a la tecnología.

Para estar al día de estas actualizaciones, se recomienda supervisar el sitio web oficial del proyecto.

Un modelo para quienes buscan eficiencia con inteligencia.

Al combinar una arquitectura sofisticada, integraciones versátiles y un excelente rendimiento práctico, el GLM 4.5 Se destaca como una de las opciones más sólidas en el mercado de LLM.

Su enfoque en el razonamiento, los agentes y la eficiencia operativa lo hace ideal para aplicaciones de misión crítica y escenarios empresariales exigentes.

Explora más contenido relacionado en Curso de formación de agentes con OpenAI, Aprende sobre la integración en Hacer curso (Integromat) y consulta otras opciones para Programas de formación en IA y NoCode.

Para aquellos que buscan explorar lo último en modelos de lenguaje, GLM 4.5 es más que una alternativa: es un paso adelante.

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