Por Julián Gómez Bejarano, Chief Digital Officer de LedaMC | Nos fijamos en los logros más destacados, pero son las soluciones personalizadas y adaptadas a cada situación las que realmente producen un cambio significativo en las organizaciones.
Después de dos años en los que la inteligencia artificial ha sido protagonista en los medios, sobre todo en el sector tecnológico, parece que ya no nos sorprende nada. Sin embargo, seguimos siendo testigos de una constante avalancha de publicaciones cada vez que se logra un avance en modelos de lenguaje, generación de imágenes o creación de vídeos o cuando estas tecnologías ayudan a escribir código o a realizar pruebas de software.
Muchas de estas innovaciones pasan desapercibidas y no generan titulares, ya que su verdadero valor no radica en su espectacularidad, sino en su capacidad para resolver problemas específicos, empleando datos propios y en entornos donde la precisión es fundamental.
El próximo paso de la IA
Dicho método recibe igualmente el apoyo de firmas de consultoría como McKinsey, que sostienen que, en el corto plazo, el mayor beneficio no provendrá de producir contenido estándar, sino de automatizar tareas específicas y de alto valor. Para lograrlo, los modelos más pequeños, personalizados con datos propios y alineados a las políticas internas, proporcionan resultados mucho más seguros y precisos.
La buena noticia es que este cambio de enfoque ya está en curso. Las empresas están dejando atrás el concepto de “talla única” para desarrollar modelos personalizados mediante técnicas como el ajuste fino o la generación asistida por recuperación (RAG), que maximizan el uso de sus datos internos y los transforman en una ventaja competitiva concreta. Esto no solo eleva la calidad de los resultados, sino que también disminuye considerablemente los recursos computacionales y los costos relacionados con su implementación.
El reto: la implementación
Actualmente, el desafío ya no consiste en acceder a la inteligencia artificial, sino en la manera en que se implementa. En este contexto, cobran importancia aspectos clave como la organización del conocimiento interno y la habilidad para medir y valorar los resultados. Es fundamental preparar los datos de manera estructurada, coordinar los procesos y disponer de una base metodológica robusta sobre la cual construir la inteligencia. La IA no debe ser un elemento aislado del proceso, sino un complemento que apoye la toma de decisiones. Porque el objetivo no es solo automatizar tareas, sino realizar las operaciones de forma más rápida y también con mayor calidad.
La trayectoria de entidades como LedaMC, a través de su plataforma Quanter, pone de manifiesto que lo que realmente distingue a una IA no es contar con la más avanzada en potencia, sino aquella que se integra de forma eficiente en los procesos cotidianos de la organización. La verdadera función de la inteligencia artificial en contextos complejos consiste en convertir el conocimiento acumulado en una inteligencia útil y orientada a los objetivos empresariales. Esto implica aplicar dicha perspectiva en aspectos como la optimización de requisitos, la previsión de esfuerzos y costes, así como el monitoreo de la productividad y calidad del software.
La importancia de la inteligencia artificial en las empresas no residirá en modelos que parezcan ser todo lo saben, sino en aquellos que comprenden profundamente sus funciones y las ejecutan con mayor competencia.
La IA más valiosa será aquella que, sin pretender causar una impresión superficial, ayude de manera precisa a llevar a cabo con perfección las tareas esenciales que la organización requiere realizar.
