TORONTO, 24 de agosto de 2026 – Thomson Reuters (Nasdaq/TSX: TRI) anunció el lanzamiento de Thomson, su primer modelo de lenguaje grande propietario desarrollado internamente. A diferencia de los laboratorios fronterizos que gastan miles de millones en cómputo y años en infraestructura, Thomson Reuters invertió $40 millones para entrenar Thomson sobre una sólida base de código abierto, adaptado para tareas de inteligencia profesional.

El modelo aprovecha décadas de contenido propietario de Westlaw, Practical Law, Checkpoint y Reuters, junto con la participación de cientos de expertos en materia. Las primeras evaluaciones muestran que Thomson tiene desempeño equivalente al último modelo fronterizo. Ya se está utilizando en Co Counsel Legal, con más capacidades previstas.

"Durante años, la industria de IA ha tratado la escala como la respuesta," dijo Joel Hron, Director de Tecnología de Thomson Reuters. "Thomson muestra que hay otro camino: comenzar con una base sólida, especializarla profundamente y construir inteligencia que sea altamente capaz, eficiente y bajo su control."

Thomson enfatiza la soberanía de IA, abordando cómo se entrenan los modelos, dónde se ejecutan y cómo se protege la privacidad del usuario. Demuestra mejoras significativas en el seguimiento de instrucciones y en la navegación de contenido denso y específico del dominio, clave para tareas profesionales complejas. El modelo ha sido entrenado con menos del 10 % del contenido de Thomson Reuters hasta ahora, con un desarrollo futuro centrado en una especialización más profunda en lugar de simplemente agregar más datos.

"Thomson prueba lo que es posible cuando se construye IA sobre décadas de contenido y experiencia editorial,"

dijo Steve Hasker, CEO de Thomson Reuters.

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