Alejandro Duarte, VP Consulting Services Latinoamérica en Red Hat. Foto: Sombrero Rojo. Portal ERP LATAM.
Como muestra de la magnitud de esta transformación, para 2026 más del 80% de las empresas integrarán Gen AI a través de APIs o aplicaciones. Sin embargo, ante esta nueva “fiebre del oro”, su adopción requiere una sólida estrategia para asegurar el éxito empresarial.
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 del 50% de los modelos de la IA Generativa serán utilizados específicos de una industria o función empresarial, en comparación con aproximadamente el 1% en 2023, según otra encuesta de Gartner.
En este contexto, muchas organizaciones están optando por desarrollar plataformas privadas de IA. Estas soluciones, entrenadas con datos propios, responden mejor a los desafíos de seguridad, transparencia y eficiencia operativa. La tendencia es tal que el informe “ El Estado de la IA a principios de 2024 ”, desarrollado por la consultora McKinsey, señala que las plataformas privadas de IA son dos veces más efectivas para resolver cuellos de botella operativas y evitar problemas de ciberseguridad y transparencia de datos.
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Asimismo, de acuerdo con 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 limitaciones en la producción, mejorar la retención de talento e incluso promover una planificación más asertiva en el uso de la tecnología.
Estrategia de implementación de modelos privados: RAG
RAG (Retrieval Augmented Generation) se ha consolidado como la estrategia para la implementación de modelos privados en empresas debido a sus ventajas operativas y económicas. Esta ofrece una tecnología única de rapidez, menor costo y facilidad de mantenimiento que resulta especialmente atractiva para organizaciones que buscan optimizar sus recursos.
A diferencia de otras aproximaciones, RAG no requiere modificar el modelo base, sino que lo complementa con un motor de búsqueda especializado que accede a fuentes de información internas actualizadas. Esta característica permite a las empresas evitar los costosos y complejos procesos de reentrenamiento frecuente, facilitando tanto la escalabilidad como las actualizaciones rápidas del sistema, lo que la convierte en una solución especialmente eficiente para entornos empresariales en constante cambio.
La facilidad de uso de RAG es clave para su adopción en las empresas. Los equipos técnicos no necesitan crear procesos complejos de reentrenamiento que requieran limpiar y preparar grandes cantidades de datos.
Algunas ventajas específicas incluyen:
1. Soberanía de datos: Los modelos privados mantienen la información crítica bajo control exclusivo de la organización, sin compartirla con terceros externos. Esto es esencial para sectores que requieren control total sobre su información y reducir riesgos de exposición.
2. Personalización: Estos modelos se personalizan según las necesidades específicas de cada empresa, entrenándose con datos privados y ajustándose a procesos internos. Esto permite resolver problemas de manera más efectiva, acelerando la adopción de IA y generando valor empresarial más rápidamente.
3. Escalabilidad estratégica: Permite a los equipos de TI ajustar recursos e innovar libremente con infraestructura propia.
Si bien el proceso inicial puede requerir mayor inversión y preparación, el retorno de la inversión (ROI) a largo plazo se ve reflejado en una asignación más eficiente de recursos y en el fortalecimiento de capacidades internas.
Soluciones seguras y escalables
El auge de los modelos privados de IA pone de relieve una creciente búsqueda de soluciones que entregan 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 el proceso de análisis y toma de decisiones.
