El gran error de muchas compañías es pensar que deben transformar toda la organización de la noche a la mañana. La recomendación es comenzar con un caso de uso específico, medible y de impacto directo.
Por ejemplo, una empresa de servicios puede implementar un modelo de inteligencia artificial para gestionar preguntas frecuentes, reduciendo tiempos de respuesta y liberando a los agentes humanos para tareas de mayor valor. Este tipo de proyectos limitados y tangibles permiten ganar experiencia y generar confianza en el proceso de adopción tecnológica.
A partir de un primer caso de éxito, las empresas pueden avanzar hacia proyectos más sofisticados: personalización de la experiencia del cliente, predicción de la demanda, optimización de inventarios o logística inteligente.
La clave: datos y equipo multidisciplinario
La inteligencia artificial necesita datos de calidad, consistentes y gobernados. Ningún modelo producirá resultados confiables si el insumo principal carece de precisión.
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Por eso, antes de implementar un caso de uso, la alta gerencia debe evaluar:
Si cuenta con datos suficientes y confiables.
Si tiene la infraestructura adecuada.
Si dispone del talento necesario para transformar datos en inteligencia.
Además, se recomienda formar un equipo multidisciplinario que reúna a especialistas en tecnología, áreas de negocio y gestión, liderado por un Chief AI Officer (CAIO), quien actúe como puente entre la estrategia corporativa y la implementación.
LLM vs. SLM: ¿qué modelo elegir?
Al momento de definir la arquitectura tecnológica, surgen dos caminos principales:
Large Language Models (LLM): procesan información a gran escala y ofrecen resultados versátiles, pero conllevan mayores costos de cómputo y riesgos de confidencialidad si se consumen en la nube pública.
Small Language Models (SLM): más livianos, económicos y entrenables con datos específicos de la organización. Pueden ejecutarse on-premises o en nubes privadas, con costos previsibles y un nivel de control mayor.
La decisión no tiene que ser binaria. Muchas empresas pueden adoptar una estrategia híbrida, aprovechando la escala de los LLM para tareas generales (resúmenes, generación de contenidos) y los SLM especializados para funciones críticas que manejan datos sensibles (finanzas, clientes, operaciones).
El ángulo de la ciberseguridad
Aquí la elección es crítica.
SLM on-premises: requieren robustos mecanismos de protección (Zero Trust, cifrado end-to-end, segmentación de red, EDR/NDR, IAM) para evitar que se conviertan en un vector de ataque.
LLM como servicio en la nube pública: plantean riesgos de fuga de información, ya que los datos enviados pueden quedar retenidos o usarse indirectamente en entrenamientos futuros.
LLM open source en nubes privadas o híbridas: representan un punto intermedio, ideales para sectores regulados, aunque con costos elevados de infraestructura y talento especializado.
Estrategia práctica para las empresas
SLM en nube privada o on-premises: entrenados con datos internos y protegidos con un stack de ciberseguridad robusto.
LLM públicos como servicio: limitar su uso a casos no críticos, aplicando políticas de limpieza y anonimización de datos antes de las consultas.
LLM open source en infraestructura privada o híbrida: opción para organizaciones con mayor madurez tecnológica y necesidades de cumplimiento regulatorio.
La implementación de inteligencia artificial en las empresas no debe ser un salto ciego ni un megaproyecto. Se trata de comenzar con pasos firmes: un caso de uso concreto, datos de calidad, un equipo preparado y una estrategia tecnológica segura.
En un mundo cada vez más competitivo, la diferencia no estará en tener o no IA, sino en cómo se implementa, protege y aprovecha para crear verdadero valor de negocio.
