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En su búsqueda por crear herramientas impulsadas por IA para sus usuarios y anunciantes, los ejecutivos de Pinterest dicen que en realidad están recortando parte de su presupuesto para IA.
A medida que las empresas continúan invirtiendo en IA, los inversores las presionan para que demuestren el retorno de la inversión (ROI) de esta tecnología en rápida evolución. Una forma de hacerlo: ampliar las inversiones reduciendo el presupuesto necesario para los sistemas que impulsan las capacidades de IA.
Pinterest, la plataforma de redes sociales centrada visualmente donde los usuarios pueden guardar imágenes para organizar sus ideas, está adoptando lo que llama un enfoque «independiente del modelo» para la IA generativa, dijo Vicky Gkiza, vicepresidenta de gestión de productos de la compañía. La estrategia comenzó en 2023 e implica combinar los modelos de inteligencia artificial patentados de Pinterest, desarrollados por los ingenieros de software de la compañía, sus modelos cerrados de Anthropic y OpenAI, y modelos de código abierto de Alibaba, dijo Gkiza.
Aunque los modelos de IA de código cerrado pueden procesar rápidamente grandes cantidades de datos, requieren poco mantenimiento y se integran instantáneamente con los sistemas existentes de una empresa debido a su naturaleza prediseñada, generalmente son más costosos. Los modelos de código abierto, por otro lado, generalmente se pueden descargar de forma gratuita, utilizan datos disponibles públicamente y pueden modificarse más ampliamente que las ofertas cerradas. Sin embargo, también requieren la experiencia de ingenieros de software que puedan crear, mantener y depurar estos modelos altamente personalizables.
Lan Guan, jefe de IA y datos de Accenture, dijo que las empresas ven cada vez más el valor de un enfoque de IA multimodal que equilibra el rendimiento y el costo de los tokens, o unidades del proceso del modelo de IA basado en texto. «Este coste nominal te ralentizará si no empiezas a gestionarlos de forma proactiva», afirma Guan a Business Insider. «El código abierto sería una muy buena opción».
Gkiza habló con Business Insider sobre cómo Pinterest fortaleció su enfoque combinado de IA generativa a través de pruebas beta, una estrategia de reclutamiento actualizada centrada en la experiencia en desarrollo de software e inversiones en infraestructura.
Tecnología
Pinterest utiliza los grandes modelos de lenguaje de código cerrado de OpenAI para respaldar algunas de las características de sus productos y confía en Claude de Anthropic, otra IA de código cerrado, para casos de uso interno como la codificación, dijo un portavoz de la compañía a Business Insider. Qwen de Alibaba, un LLM de código abierto, se utiliza para la comprensión visual y de contenidos, el etiquetado de datos y las tareas de asistencia.
Utilizando este enfoque, la compañía implementó varias capacidades nuevas de IA en 2025, cada una de las cuales combina IA generativa de código abierto y de código cerrado, dijo Gkiza.
Auto-Collages, una función que permite a los anunciantes convertir sus catálogos de productos en Pines que aparecen en feeds de compras para categorías como cuidado de la piel, decoración del hogar y moda. Pinterest comenzó a probar los pegados automáticos a principios de 2024, cuando los ingenieros de software modificaron una combinación de modelos de inteligencia artificial de terceros, de código abierto y desarrollados internamente. En junio de 2025, las pegatinas estaban listas para un proyecto piloto en el que participaría un pequeño grupo de minoristas-anunciantes como Macy’s.
A continuación, la función de inteligencia artificial de voz de Pinterest, que utiliza inteligencia artificial de código abierto y de terceros para generar respuestas a las consultas de los usuarios, se sometió a una prueba beta en octubre de 2025. Los primeros resultados mostraron que los usuarios tendían a hacer preguntas más específicas sobre compras cuando podían hacerlas en voz alta en lugar de escribir sus búsquedas, dijo un portavoz de Pinterest.
«La búsqueda ha evolucionado muy rápidamente. Es imperativo que utilicemos la IA para mejorar», dijo Gkiza a Business Insider.
el talento
Para avanzar en sus nuevas funciones basadas en IA e implementar su enfoque de modelo mixto, Pinterest también ha contratado empleados con experiencia en IA y aprendizaje automático para manejar la personalización de sus grandes modelos de lenguaje, dijo Gkiza. El ex ingeniero de Google Matthias Zenger se unió a la empresa como vicepresidente de ingeniería en abril de 2025. Tres meses después, en agosto, Pinterest anunció que había contratado a la ingeniera de software Mirjam Wattenhofer para centrarse en el comercio electrónico y la experiencia del usuario, y que abriría un centro de excelencia de ingeniería en Zurich.
Tanto Zenger como Wattenhofer trabajan en la oficina de Zurich, donde un equipo se centra en mejorar la experiencia del usuario con tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático. En febrero, el director ejecutivo de Pinterest, Bill Ready, dijo que la empresa contrataría trabajadores adicionales de investigación y desarrollo para respaldar los esfuerzos de IA de la empresa.
«Estamos invirtiendo más en contratar el talento adecuado (hacer crecer el equipo, ya sea ingeniería o gestión de productos) para que estén mucho más familiarizados con la IA», dijo Gkiza.
El resultado
Gkiza dijo que el enfoque combinado de la compañía para las experiencias impulsadas por IA cuesta aproximadamente un 90% menos que cuando Pinterest dependía únicamente de sus modelos patentados, un paso que la compañía promocionó durante su presentación de ganancias del cuarto trimestre de febrero de 2026.
Con su creciente uso de modelos de IA de código abierto, la compañía planea invertir más en infraestructura de computación en la nube, como unidades de procesamiento de gráficos, que son necesarias para impulsar esta tecnología rentable, dijo Gkiza.
Pinterest dice que continuará experimentando con varios modelos de IA, dando prioridad a sus propios modelos de personalización, modelos de código abierto para rentabilidad y aprendizaje automático multimodal, y modelos cerrados que proporcionen el mejor rendimiento.
