Después de dos años en los que la inteligencia artificial ha acaparado los titulares de todos los medios, especialmente en el ámbito tecnológico, podría parecer que ya nada nos sorprende.
Sin embargo, seguimos siendo testigos de una avalancha de publicaciones cada vez que surge un nuevo avance en los grandes modelos de lenguaje, generación de imágenes o creación de vídeos, o cuando estos modelos impulsan la escritura de código o ayudan en la prueba de software. Pero, en muchas ocasiones, la verdadera innovación pasa desapercibida y no ocupa las portadas; aquella que resuelve problemas concretos, con datos propios y en entornos donde la precisión no es opcional.
Al trasladar estos modelos a contextos profesionales, en los que cada error puede tener consecuencias importantes, aparecen claramente sus limitaciones. Según Gartner, para 2027, las organizaciones recurrirán en mayor medida a modelos pequeños y especializados en tareas específicas, usándolos tres veces más que a los grandes modelos generalistas.
La razón es sencilla: aunque los grandes modelos funcionan bien en tareas abiertas y amplias, su rendimiento se ve mermado cuando se enfrentan a casos que requieren conocimientos profundos del dominio, reglas de negocio o precisión absoluta. En estos escenarios, se necesita una inteligencia artificial entrenada con datos específicos, que entienda el lenguaje y las particularidades de cada organización.
Mientras la atención se centra en los avances espectaculares, las soluciones específicas y ajustadas a cada contexto son las que realmente transforman las organizaciones
Este enfoque también lo respaldan consultoras como McKinsey, que afirman que, en el corto plazo, el mayor valor no residirá en generar contenido genérico, sino en automatizar tareas concretas y de alto valor añadido. Para ello, los modelos pequeños, ajustados con datos propios y adaptados a las reglas internas, ofrecen resultados mucho más efectivos.
La revolución de la inteligencia artificial
Este cambio de paradigma ya está en marcha. Las organizaciones están dejando atrás la idea de un modelo único para todo y avanzan hacia soluciones personalizadas mediante técnicas como el fine-tuning o la generación asistida por recuperación (RAG), que maximizan el uso de los datos internos y los convierten en un activo estratégico. Esto no solo eleva la calidad de los resultados, sino que también reduce considerablemente los recursos computacionales y los costes operativos.
El reto ahora no es tanto acceder a la inteligencia artificial, sino cómo hacerlo de manera efectiva. Aquí entran en juego aspectos clave como la estructura del conocimiento interno, la capacidad para medir y evaluar los resultados y la preparación de los datos en un formato estructurado. Es imprescindible alinear procesos, contar con una base metodológica sólida y entender que la IA debe integrarse en los flujos de trabajo, no ser un elemento aislado. La inteligencia artificial debe reforzar la toma de decisiones, permitiendo hacer las tareas más rápidamente, pero también con mayor precisión y calidad.
La experiencia demuestra, LedaMC y su plataforma Quanter dan buena cuenta de ello, que lo que realmente marca la diferencia no es disponer de la IA más potente, sino aquella que se incorpora de manera efectiva en los procesos reales de la organización. La verdadera utilidad de la IA en entornos complejos radica en transformar el conocimiento acumulado en una inteligencia práctica, alineada con los objetivos de negocio. Se trata de aplicar esta visión en ámbitos como la mejora de requisitos, la estimación de esfuerzo y coste, o el seguimiento de productividad y calidad del software.
La trascendencia de la inteligencia artificial en las empresas no pasará por modelos que parezcan omniscientes, sino por aquellos que comprenden en profundidad lo que hacen mejor que nadie. La IA de más valor será aquella que, sin tratar de impactar, contribuya con precisión a ejecutar las tareas que la organización requiere llevar a cabo a la perfección.
Autor: Julián Gómez Bejarano, Chief Digital Officer LedaMC
Fuente: byteIT
