Lidiar con la inteligencia artificial (IA) y extraer todo su potencial para optimizar las operaciones, reducir costos e impulsar los negocios ha sido un desafío diario para los líderes empresariales de todo el mundo. El avance acelerado de la tecnología requiere tranquilidad y una estrategia para su adopción, algo que casi nunca es posible, dada la presión del mercado para adoptar y transformar la IA en una importante ventaja competitiva. En esta nueva “fiebre del oro”, el activo más buscado ha sido la inteligencia artificial generativa (gen AI). Según datos de Gartner, para 2026, más de 80 % de las empresas habrá utilizado esta tecnología a través de interfaces de programación de aplicaciones (API) o incorporando modelos en aplicaciones.
A medida que aumenta la demanda de gen AI, también aumentan las preocupaciones en torno a la privacidad de los datos. Aunque los modelos de propósito general y la disponibilidad de modelos de lenguaje de código abierto (LLM) grandes y de alto rendimiento son opciones relevantes, las empresas necesitan soluciones de IA cada vez más específicas para mantener sus datos y los activos de sus clientes. Por tanto, existe un interés creciente en los modelos de dominio específico: para 2027, más de 50 % de los modelos de la IA generativa utilizada será específica de una industria o función empresarial, en comparación con aproximadamente el 1 % en 2023, según otra encuesta de Gartner.
Por ahora, una de las soluciones que las organizaciones han encontrado para satisfacer sus necesidades de eficiencia, agilidad, seguridad y precisión de la IA generativa es producir sus propios modelos de IA, personalizados según las necesidades de la organización y entrenados en función de los datos disponibles. La tendencia es tal que el informe El Estado de la IA a principios de 2024, desarrollado por la consultora McKinsey a principios de este año, señala que las plataformas privadas de IA son dos veces más efectivas para resolver cuellos de botella operativos y evitar problemas de ciberseguridad y transparencia de datos.
A pesar de que sean 1,5 veces más largos de implantación corporativa, según la valoración del informe, ofrecen el mejor coste-beneficio a medio y largo plazo, preparando equipos y creando protocolos técnicos que son absorbidos por la cultura corporativa en pocos meses. Según McKinsey, si bien los modelos entrenados con datos públicos siguen siendo la preferencia del mercado, el modelo privado ha demostrado ser el más resiliente y efectivo para resolver cuellos de botella en la producción, mejorar la retención de talento e incluso promover una planificación más asertiva en el uso de la tecnología.
Estrategias de implementación de modelos privados: RAG versus ajuste fino
Al crear soluciones de IA personalizadas, las organizaciones pueden elegir diferentes estrategias de implementación, incluidas RAG (Retrieval Augmented Generation) y ajuste fino. Ambas técnicas ayudan a cerrar la brecha entre el conocimiento general de los LLM y el conocimiento específico y actualizado que los hace útiles para las empresas.
La Retrieval Augmented Generation (RAG) proporciona más velocidad a un menor coste. En él, el modelo base se mantiene sin cambios; en cambio, cuenta con la asistencia de un motor de búsqueda lateral que recupera información específica de una base de datos privada (u otras fuentes internas), enriqueciendo las respuestas en tiempo real. Por tanto, no es necesario volver a entrenar el modelo cada vez que aparecen nuevos datos o actualizaciones, lo que reduce drásticamente el esfuerzo computacional y el coste de implementación y mantenimiento. Un ejemplo práctico sería el saldo de una cuenta corriente.
RAG también requiere menos trabajo técnico, lo que significa que los equipos de TI y los científicos de datos no necesitan crear tuberías de retreinamento complejos. Esto significa menos pasos de limpieza, preparación y validación de datos en comparación con el ajuste fino. Además, ofrece facilidad de actualización y escalabilidad. Como la información se almacena externamente, basta con actualizar o incluir nuevas fuentes de datos para que el modelo proporcione respuestas más actuales, lo que acelera la adopción de la IA en entornos dinámicos y de rápido crecimiento.
Ya el fine-tuning proporciona mayor precisión en casos de uso más específicos. Al reentrenar el modelo directamente con los datos de la organización, el propio LLM “aprende” las particularidades del negocio o dominio, pudiendo ofrecer respuestas altamente especializadas. Por otro lado, requiere una mayor demanda de recursos, requiriendo tiempo, potencia computacional y una cuidadosa curación de datos, además de procesos recurrentes de retreinamento siempre que surja la necesidad de actualizar o perfeccionar el modelo. Los costes de implementación y mantenimiento de esta estrategia también son mayores, ya que cada nueva versión del modelo implica repetir todo el proceso de formación, lo que encarece la escalabilidad y puede retrasar el ritmo de innovación.
Con base en este análisis, muchos expertos sostienen que RAG se convertirá en la opción preferida en el mercado para las empresas que valoran la velocidad, la reducción de costos y la facilidad de implementación. Según las proyecciones de IDC, publicadas por IBM, para fines de 2025, dos tercios de las empresas aprovecharán una combinación de IA de generación y RAG para impulsar el descubrimiento de conocimientos de autoservicio en dominios específicos, lo que aumentará la eficacia de las decisiones en un 50 %.
Al permitir la actualización de datos sin requerir constante retreinamentos, RAG satisface las demandas de las organizaciones que buscan flexibilidad y menos complejidad operativa.
Ventajas de los modelos privados
Adoptar un modelo privado proporciona beneficios que van mucho más allá de un mayor control y seguridad de los datos. Al desarrollar soluciones patentadas, las organizaciones también tienen una mayor flexibilidad para implementar requisitos específicos de gobernanza de datos, lo cual es esencial en industrias altamente reguladas como las finanzas y la atención médica. Esto garantiza la protección de la propiedad intelectual y el cumplimiento de las leyes de protección de datos, como la LGPD (Ley General de Protección de Datos), de una forma más precisa y robusta.
Con los modelos privados, la información crítica permanece bajo el dominio exclusivo de la organización, sin necesidad de compartirla con proveedores externos o plataformas públicas. Esta soberanía de los datos es fundamental para los sectores que valoran la territorialidad y el control total sobre el ciclo de vida de los datos, reduciendo los riesgos de exposición indebida y garantizando que se sigan estrictamente las políticas de gobernanza.
Además, al estar diseñados exclusivamente para satisfacer las demandas de cada empresa, estos modelos permiten una profunda personalización, permitiendo entrenarlos (o ajustarlos) con datos privados y parametrizados según los procesos internos y los requisitos del negocio. Con esto se resuelven problemas específicos de manera más asertiva, acelerando la adopción de la IA y generando valor más rápidamente.
La escalabilidad alineada con el negocio es otro beneficio importante. Cuando el sistema se construye internamente, los equipos de TI tienen más autonomía para ampliar o reducir recursos, probar nuevos algoritmos o integrar tecnologías complementarias, sin verse rehenes de las limitaciones impuestas por proveedores externos o soluciones genéricas. RAG, en particular, añade aún más flexibilidad a este proceso, haciendo que las actualizaciones y ampliaciones sean más rápidas y menos costosas.
Aunque la curva de adopción inicial puede ser mayor, el retorno de la inversión (ROI) tiende a ser mayor en el largo plazo, lo que proporciona una mejor asignación de la inversión. La personalización y el control interno de la tecnología le permiten optimizar los recursos y dirigir los esfuerzos sólo a funciones que aportan beneficios operativos reales. A esto se suma el fomento de la innovación interna continua. Al desarrollar modelos privados, se crea un ecosistema interno de investigación y desarrollo más vibrante. Los equipos de científicos de datos e ingenieros de software pueden explorar nuevas técnicas, lenguajes y marcos, ampliando la cultura de innovación y empoderando a los empleados en todos los niveles.
Soluciones seguras, flexibles y escalables
El auge de los modelos privados de IA pone de relieve una creciente búsqueda de soluciones que entregar tanto eficiencia como seguridad, así como flexibilidad y escalabilidad. Estos modelos se consolidan como la opción preferida de las empresas, ya sea para la creación de contenidos, la atención al cliente o para mejorar los procesos de análisis y toma de decisiones.
En este contexto, RAG destaca cada vez más, precisamente porque equilibra un alto rendimiento con menos complejidad y ofrece una vía rápida para la innovación continua. Sin embargo, independientemente de la técnica elegida -RAG o fine-tuning- asistimos, en tiempo real, a la evolución de la inteligencia artificial en el entorno corporativo. Y la adopción de una IA personalizada está demostrando ser no sólo una tendencia, sino un factor decisivo para las empresas que quieren liderar la revolución digital.
