Las capas modernas de analítica embebida están pasando de paneles estáticos a interacción impulsada por IA dentro de productos Saas. A medida que los equipos integran capacidades conversacionales en sus analíticas, deben decidir entre modelos de lenguaje pequeños y grandes. La elección entre SLM y LLM afecta a la latencia, los costes de los tokens, la gobernanza y la flexibilidad de despliegue. Los modelos pequeños suelen gestionar consultas analíticas frecuentes de forma eficiente, mientras que los modelos grandes apoyan razonamientos más profundos. Muchas organizaciones adoptan arquitecturas híbridas que combinan ambas. Plataformas como Reveal permiten a los equipos añadir IA a su capa de análisis sin sacrificar la previsibilidad de costes, la gobernanza o la flexibilidad de despliegue.