Tras dos años en los que la inteligencia artificial ha sido protagonista en todos los titulares, incluso más allá del ámbito tecnológico, parecería que nada nos podría sorprender ya. Sin embargo, seguimos observando cómo los medios y las redes sociales se inundan de publicaciones cada vez que surge un nuevo avance en estos grandes modelos, ya sea por su capacidad para redactar, por la mejora en la generación de imágenes y vídeos o por su forma de facilitar la escritura de código o probar software desarrollado. No obstante, en muchas ocasiones, la verdadera innovación pasa desapercibida y no ocupa las portadas; aquella que aborda problemas muy específicos, en contextos dónde la precisión no puede ser opcional y con datos propios.
Al aplicar estos modelos en entornos profesionales, donde la precisión y el contexto son fundamentales, sus limitaciones se hacen evidentes. Según un informe reciente de Gartner, para 2027 las organizaciones utilizarán modelos pequeños y especializados en tareas específicas con una frecuencia tres veces mayor que los grandes modelos generalistas.
La razón de esto radica en que los LLMs funcionan de manera excelente en tareas abiertas, pero su rendimiento se ve afectado cuando se enfrentan a casos de uso que requieren conocimientos especializados y reglas de negocio. Por ello, es fundamental contar con una inteligencia artificial entrenada con datos particulares, una IA que comprenda las particularidades de tu organización y el lenguaje.
Otra consultora, como McKinsey, también respalda esta tendencia: la aplicación más valiosa a corto plazo no consiste en crear contenido genérico, sino en automatizar tareas específicas. Para lograrlo, resultan mucho más efectivos los modelos pequeños, entrenados con datos propios y ajustados a las reglas internas.
Dicha variación de enfoque ya ha empezado. Las organizaciones están dejando atrás el paradigma "talla única" para desarrollar modelos personalizados, técnicas como el fine-tuning o la retrieval-augmented generation (RAG). Estas metodologías aprovechan al máximo los datos internos, transformándolos en un activo competitivo real. Como resultado, no solo se mejora la calidad de los mismos, sino que también se reducen considerablemente los recursos computacionales y los costos relacionados con su implementación.
Hoy en día, el desafío no consiste únicamente en acceder a la inteligencia artificial, sino en hacerlo de manera eficiente. Para ello, son indispensables varios aspectos clave: contar con una estructura interna de conocimientos bien organizada y tener la capacidad de medir y evaluar los resultados obtenidos. Es fundamental preparar los datos de manera estructurada, optimizar los procesos y contar con una base metodológica sólida sobre la cual construir la inteligencia. La IA no debe ser un elemento aislado del proceso, sino un complemento que fortalezca la toma de decisiones. La finalidad no es solo automatizar tareas, sino también realizar las actividades de manera más rápida y con mayor calidad.
La experiencia demuestra que, lo que marca la diferencia de verdad no es tanto disponer de la IA más potente, sino aquella que se integra de manera efectiva en los procesos reales de la organización. La auténtica utilidad de la IA en entornos complejos reside en transformar el conocimiento acumulado en inteligencia práctica, alineada con los objetivos del negocio. Así lo demuestra su implementación en LedaMC y su solución Quanter, abordando desde la mejora de requisitos, la estimación de esfuerzo y coste, hasta la calidad del software y el seguimiento de la productividad.
El éxito de la inteligencia artificial en las organizaciones no se fundamenta en modelos con conocimientos universales, sino en aquellos que comprenden con mayor claridad lo que haces. La inteligencia artificial más significativa y de mayor valor será aquella que, sin impactar a través de mensajes contribuya de manera precisa a llevar a cabo con excelencia aquello que tu empresa requiere desarrollar.
