IA Generativa Empresarial: 11 Casos de Uso y Mejores Prácticas

IA generativa (GenAI) presenta oportunidades novedosas para las empresas en comparación con las compañías de mercado medio o las startups, incluyendo:

• Casos de uso de IA generativa empresarial.
• La oportunidad de construir los modelos de su empresa sin exponer datos privados a 3rd partes.

Sin embargo, la IA generativa trae desafíos únicos para las grandes organizaciones. Por ejemplo:

• 36% de las empresas citan preocupaciones sobre la exposición de datos propietarios al usar LLMs comerciales.¹
• La GenAI también acelerará nuevos servicios y soluciones, permitiendo a los competidores entrar más rápido en los mercados y capturar cuota.
• La automatización impulsada por modelos generativos puede mejorar la experiencia del cliente o reducir costos, pero también puede introducir riesgos operativos y de reputación a través de sesgo de IA o alucinaciones.

Explore nuestros prácticos casos de uso de IA empresarial para aprender cómo las grandes empresas pueden construir, desplegar y gobernar sus propios modelos de IA generativa de manera efectiva.

Casos de uso de inteligencia artificial generativa empresarial

La web está llena de casos de uso B2C como escribir correos electrónicos con soporte de IA generativa que no requieren una integración profunda ni modelos especializados. Sin embargo, el valor empresarial de la IA generativa proviene de las aplicaciones de IA empresarial enumeradas a continuación:

Casos de uso comunes

Gestión del conocimiento empresarial (EKM): Mientras que las PYMES y las empresas de mercado medio no tienen desafíos para organizar sus limitados datos, las Fortune 500 o las Global Forbes 2000 necesitan herramientas de gestión del conocimiento empresarial para numerosos casos de uso. La IA generativa puede servirles. Las aplicaciones incluyen:

1. Extracción de insights etiquetando datos no estructurados como documentos.
2. Resumen de datos no estructurados.
3. Búsqueda empresarial que va más allá de la búsqueda por palabras clave teniendo en cuenta las relaciones entre palabras.

Parte de la búsqueda empresarial incluye responder preguntas de los empleados sobre:

4. Prácticas de la empresa (por ejemplo, políticas de RRHH)
5. Datos internos de la empresa como ventas previsiones
6. Una combinación de datos internos y externos. Por ejemplo: ¿Cómo afectarían a nuestro rendimiento corporativo las posibles futuras sanciones dirigidas a las ventas de sistemas MLOps a nuestro 3rd mercado geográfico más grande?

Las organizaciones más grandes sirven a clientes globales y la capacidad de traducción automática de los LLMs es valiosa en casos de uso como:

7. Localización de sitios web
8. Creación de documentación como manuales técnicos a escala para todas las geografías
9. Servicio al cliente multilingüe
10. Escucha en redes sociales dirigida a una audiencia global
11. Análisis de sentimiento multilingüe

Aplicaciones específicas de la industria

Es probable que la mayor parte del valor empresarial provenga del uso de tecnologías de IA generativa para la innovación en las industrias específicas de las empresas: Esto podría ser en forma de nuevos productos y servicios o nuevas formas de trabajar (por ejemplo, mejora de procesos con GenAI). Las siguientes listas de aplicaciones de IA generativa pueden servir como puntos de partida:

• GenAI para servicios financieros
• IA generativa en educación
• IA generativa en moda
• IA generativa en salud

¿Cómo deberían aprovechar las empresas la IA generativa?

Trazamos un camino detallado para que las empresas aprovechen la IA generativa. Si bien la mayoría de las empresas pueden no necesitar construir sus modelos, se espera que la mayoría de las grandes empresas (es decir, las Forbes Global 2000) construyan u optimicen uno o más modelos de IA generativa específicos para sus requisitos de negocio en los próximos años. El fine-tuning permite a las empresas alcanzar estos objetivos:

• Conseguir mayor precisión personalizando la salida del modelo en detalle para su propio dominio
• Ahorrar costos. Los modelos personalizables con licencias que permiten el uso comercial han demostrado ser casi tan precisos como los modelos propietarios a un costo significativamente menor.²
• Reducir la superficie de ataque para sus datos confidenciales

Empresas como Bloomberg están generando un rendimiento de clase mundial al construir sus propias herramientas de IA generativa aprovechando datos internos. ³

¿Cuáles son las directrices para los modelos de IA empresarial?

Como mínimo, un modelo de IA generativa empresarial debe ser:

De confianza

Consistente

La mayoría de los LLMs actuales pueden proporcionar salidas diferentes para la misma entrada. Esto limita la reproducibilidad de las pruebas, lo que puede llevar a liberar modelos que no están suficientemente probados.

Controlado

Las empresas deben alojar o integrar la IA generativa en entornos donde puedan gestionar la seguridad y el cumplimiento a un nivel granular (por ejemplo, en las instalaciones o en instancias de nube dedicadas). La alternativa es usar interfaces de chat en línea o APIs como las APIs de LLM de OpenAI.

La desventaja de depender de las APIs es que el usuario puede necesitar exponer datos confidenciales propietarios al propietario de la API. Esto aumenta la superficie de ataque para los datos propietarios. Líderes globales como Amazon y Samsung experimentaron fugas de datos de documentos internos y valioso código fuente cuando sus empleados usaron ChatGPT.^{4 5}

Desde entonces, las ofertas empresariales han madurado significativamente:

• OpenAI Enterprise (2023) y, más tarde, ChatGPT Team (2024) introdujeron cero retención de datos, cumplimiento SOC 2, integración SSO/SAML y controles de administración.⁶
• Los principales proveedores (por ejemplo, Anthropic, Microsoft, Google, Cohere) ahora anuncian opciones de exclusión de datos del cliente, lo que significa que los prompts y las salidas de los usuarios no se utilizan para el entrenamiento de modelos.
• Los proveedores también han comenzado a alinearse con los requisitos de la Ley de IA de la UE (2024), que enfatiza principios de IA responsable como la transparencia, la auditabilidad y la gestión de riesgos en sistemas de IA de alto riesgo.

A pesar de estos avances, persisten riesgos residuales al depender de sistemas en la nube de terceros:

• Insiders maliciosos o proveedores comprometidos aún podrían acceder a los datos empresariales.
• Configuraciones incorrectas de las APIs pueden exponer flujos de datos sensibles.
• La falta de explicabilidad en los LLMs sigue desafiando a los equipos de cumplimiento.

Para industrias altamente reguladas, el autoalojamiento o el despliegue privado de modelos de base (a través de modelos de pesos abiertos como LLaMA-4, Mistral o Granite) sigue siendo el enfoque más seguro, aunque con un mayor coste operativo.

Explicable

Desafortunadamente, la mayoría de los modelos de IA generativa no son capaces de explicar por qué proporcionan ciertas salidas. Esto limita su uso, ya que los usuarios empresariales que desearían basar la toma de decisiones importantes en asistentes impulsados por IA querrían conocer los datos que impulsaron tales decisiones. La XAI para LLMs sigue siendo un área de investigación.

Fiable

La alucinación (es decir, inventar falsedades) es una característica de los LLMs y es poco probable que se resuelva por completo. Los sistemas de GenAI empresarial requieren los procesos y barreras necesarios para garantizar que las alucinaciones perjudiciales se minimicen o se detecten o identifiquen por humanos antes de que puedan dañar las operaciones empresariales.

Las empresas confían cada vez más en los pipelines de generación aumentada por recuperación (RAG) para reducir las alucinaciones al fundamentar los modelos en datos confiables. Sin embargo, aún existen desafíos en infraestructura, almacenamiento y seguridad, lo que convierte a RAG en un requisito empresarial a largo plazo.⁷

Seguro

Los modelos a nivel empresarial pueden tener interfaces para usuarios externos. Los actores maliciosos pueden usar técnicas como la inyección de prompts para que el modelo realice acciones no deseadas o comparta datos confidenciales.

Ético

Entrenado éticamente

El modelo debe entrenarse con datos obtenidos éticamente, donde la Propiedad Intelectual (PI) pertenece a la empresa o a su proveedor y los datos personales se utilizan con consentimiento.

1. Los problemas de PI de la IA generativa, como los datos de entrenamiento que incluyen contenido con derechos de autor cuyo copyright no pertenece al propietario del modelo, pueden dar lugar a modelos inutilizables y procesos legales.
2. El uso de información personal en el entrenamiento de modelos puede provocar problemas de cumplimiento. Por ejemplo, ChatGPT de OpenAI tuvo que revelar sus políticas de recopilación de datos y permitir a los usuarios eliminar sus datos tras las preocupaciones de la Autoridad Italiana de Protección de Datos (Garante).⁸

Lea sobre derechos de autor de IA generativa y soluciones para saber más.

Justo

Para las empresas, los modelos injustos pueden causar varios riesgos:

• Riesgo regulatorio: Los sistemas de IA utilizados en contratación, préstamos, seguros o atención sanitaria pueden violar las leyes contra la discriminación si producen resultados sesgados.
• Riesgo operativo: Las salidas sesgadas pueden degradar la calidad de las decisiones, como recomendar candidatos inadecuados o clasificar erróneamente segmentos de clientes.
• Riesgo reputacional: La exposición pública de comportamientos sesgados de la IA puede dañar la confianza en la marca y las relaciones con los clientes.
• Limitaciones de mercado: Los modelos entrenados principalmente en una geografía, idioma o grupo demográfico pueden rendir mal en los mercados globales.

Cómo abordan las empresas la equidad

Las empresas abordan la equidad en la IA mediante una combinación de prácticas de gobernanza y salvaguardas técnicas:

• Curan conjuntos de datos de entrenamiento diversos y representativos y eliminan atributos sensibles o variables proxy que podrían introducir sesgo.
• Los modelos se evalúan utilizando métricas de equidad (por ejemplo, paridad demográfica o igualdad de oportunidades) y se prueban en casos extremos para identificar posibles disparidades.
• Las organizaciones también incorporan supervisión humana, como la validación humana en el ciclo para decisiones de alto impacto y comités de revisión ética de IA.
• Las empresas monitorean continuamente las salidas del modelo en producción para detectar patrones sesgados y reentrenan los modelos cuando hay nuevos datos o datos más equilibrados disponibles.

Con licencia

La empresa necesita tener una licencia comercial para usar el modelo. Por ejemplo, el uso de modelos como LLaMa de Meta tiene licencias no comerciales que impiden su uso legal en la mayoría de los casos de uso en una empresa con fines de lucro. Los modelos con licencias permisivas como Vicuna, construidos sobre LLaMa, también terminan teniendo licencias no comerciales ya que aprovechan el modelo LLaMa.^{9 10}

Sostenible

Entrenar modelos de IA generativa desde cero es costoso e intensivo en energía, contribuyendo a las emisiones de carbono. Los líderes empresariales deben ser conscientes del coste total de la tecnología de IA generativa e identificar formas de minimizar sus costes ecológicos y financieros.

Las empresas pueden esforzarse por alcanzar la mayoría de estas directrices y existen en un continuo, excepto las cuestiones de licencias, preocupaciones éticas y control.

• Está claro cómo lograr una licencia correcta y evitar preocupaciones éticas, pero estos son objetivos difíciles de alcanzar
• Lograr el control requiere que las empresas construyan sus propios modelos de base, sin embargo, la mayoría de las empresas no tienen claro cómo lograrlo

¿Cómo pueden las empresas construir modelos de base?

Hay 2 enfoques para construir la infraestructura de LLM de su empresa en un entorno controlado.

1- Construir su propio modelo (BYOM)

Este enfoque permite un rendimiento de clase mundial con un coste de unos pocos millones de dólares, incluyendo la computación (1.3M GPU horas en 40GB GPUs A100 en el caso de BloombergGPT) y los costes del equipo de ciencia de datos.¹¹

El BYOM es perseguido principalmente por empresas en sectores altamente regulados (por ejemplo, finanzas, salud, defensa) donde la sensibilidad de los datos y los requisitos de cumplimiento superan los costes. Algunas empresas siguen un enfoque híbrido entrenando modelos más pequeños y específicos del dominio mientras aprovechan modelos de base externos para el razonamiento de propósito general.

2- Mejorar un modelo existente

La mayoría de las empresas adoptan este enfoque debido a su eficiencia de costes y flexibilidad. Hay varios métodos disponibles:

2.1- Fine-tuning

Es una técnica de aprendizaje automático más barata para mejorar el rendimiento de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) pre-entrenados utilizando conjuntos de datos seleccionados.

El fine-tuning por instrucciones se hacía anteriormente con grandes conjuntos de datos, pero ahora se puede lograr con un pequeño conjunto de datos (por ejemplo, 1.000 prompts y respuestas curados en el caso de LIMA).¹² La importancia de un enfoque robusto de recopilación de datos que optimice la calidad y cantidad de los datos se destaca en los primeros experimentos de fine-tuning comercial de LLM.¹³

Los costes de computación en artículos de investigación han sido tan bajos como $100 logrando un rendimiento cercano al de clase mundial.¹⁴

El fine-tuning de modelos es un dominio emergente con nuevos enfoques como la Intervención en Tiempo de Inferencia (ITI), un enfoque para reducir las alucinaciones del modelo, que se publica cada semana.¹⁵

2.2- Aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana (RLHF)

Un modelo fine-tuned puede mejorarse aún más mediante la evaluación humana en el ciclo. ^{16 17}

2.3- Generación aumentada por recuperación (RAG)

RAG permite a las empresas pasar información crucial a los modelos durante el tiempo de generación. Los modelos pueden usar esta información para producir respuestas más precisas.

Marcos contemporáneos como LangChain y LlamaIndex facilitan la integración segura de datos empresariales estructurados y no estructurados. Los métodos avanzados de RAG ahora incluyen recuperación multi-salto e integración de búsqueda en tiempo real, mejorando aún más la fiabilidad y la precisión factual.

Las empresas están avanzando hacia el auto-grounding, donde los modelos se conectan automáticamente a fuentes de datos en vivo para mantener las salidas actualizadas. Los proveedores de nube como Azure ahora enmarcan RAG como la arquitectura central para copilotos, sistemas de conocimiento y aplicaciones de cliente, priorizando la escalabilidad y la seguridad.¹⁸

Dados los altos costes involucrados en BYOM, recomendamos a las empresas que inicialmente utilicen versiones optimizadas de modelos existentes. La optimización de modelos de lenguaje es un dominio emergente con nuevos enfoques que se desarrollan semanalmente. Por lo tanto, las empresas deben estar abiertas a la experimentación y preparadas para cambiar su enfoque.

Principales modelos de base rentables para empresas

Las plataformas de aprendizaje automático han lanzado modelos de base con licencias comerciales que se basan principalmente en texto de Internet como fuente de datos principal. Estos modelos pueden usarse como modelos base para construir grandes modelos de lenguaje empresariales:

OpenAI GPT-5

GPT-5.4 es el último modelo de frontera de OpenAI diseñado para trabajo profesional y de conocimiento complejo. Las capacidades incluyen:

• Razonamiento avanzado y trabajo de conocimiento: Produce salidas de alta calidad para tareas como informes, hojas de cálculo, presentaciones y análisis en muchos dominios profesionales.
• Capacidad de codificación: Integra las fortalezas de codificación de GPT-5.3-Codex, permitiendo la generación de código de calidad de producción y cambios en múltiples archivos de software.
• Flujos de trabajo agentivos y uso de herramientas: Puede buscar y seleccionar herramientas, automatizar flujos de trabajo de múltiples pasos y ejecutar tareas largas de manera más fiable.
• Capacidad nativa de uso de computadoras: Los agentes pueden interactuar con el software usando capturas de pantalla, acciones de ratón/teclado o código de automatización para completar tareas en aplicaciones y sitios web.
• Ventana de contexto grande: Soporta hasta 1 millón de tokens, permitiendo el análisis de grandes bases de código, documentos extensos o flujos de trabajo extendidos en un solo prompt.

GPT-5.4 muestra fuertes mejoras en varios benchmarks. Logra un 83% de victorias/empates en GDPval para tareas de trabajo de conocimiento (frente al 70.9% en GPT-5.2). En ingeniería de software, obtiene un 57.7% en SWE-Bench Pro, lo que indica un sólido rendimiento de codificación. Para tareas de uso de computadoras, alcanza un 75% en OSWorld-Verified, superando la línea base humana del 72.4%.

También se desempeña bien en investigación web con un 82.7% en BrowseComp.

Además, las respuestas de GPT-5.4 son un 33% menos propensas a ser falsas y un 18% menos propensas a contener errores en comparación con GPT-5.2.¹⁹

GPT-5.3-Codex es el modelo de codificación agentivo de OpenAI, que combina las capacidades avanzadas de ingeniería de software de GPT-5.2-Codex con el razonamiento más amplio y el conocimiento profesional de GPT-5.2.

El modelo gestiona flujos de trabajo de desarrollo complejos, como investigación, uso de herramientas en múltiples pasos y tareas de codificación de larga duración, en grandes bases de código.

Figura 1: Un ejemplo de generación de diapositivas a partir de un prompt usando GPT-5.3-Codex.²⁰

DeepSeek

DeepSeek-V3 de DeepSeek es un modelo MoE (~671B, con licencia MIT) con un fuerte rendimiento en razonamiento y codificación, y ha sido de código abierto desde marzo de 2025. ²¹

DeepSeek-V3.1 de DeepSeek (agosto de 2025) amplía las capacidades de contexto largo con un tokenizador actualizado y pesos abiertos. ²²

Google DeepMind

Gemini 3.1 Pro (Google DeepMind) es un gran modelo de lenguaje de frontera diseñado para razonamiento complejo, codificación y tareas multimodales, capaz de procesar información en texto, imágenes, audio, video, código y documentos.

En varios benchmarks, Gemini Pro demuestra un sólido rendimiento en razonamiento, codificación y tareas multimodales. Logra un 77.1% en ARC-AGI-2 para razonamiento abstracto y un 94.3% en GPQA Diamond para preguntas de ciencia a nivel de posgrado. En el Examen Final de la Humanidad, que mide el razonamiento académico, obtiene un 44.4% sin herramientas.

Para codificación e ingeniería de software, el modelo alcanza un 68.5% en Terminal-Bench 2.0 y un 80.6% en SWE-Bench Verified. También se desempeña bien en benchmarks de conocimiento y multimodal, obteniendo un 92.6% en MMMLU (conocimiento multilingüe) y alrededor del 80.5% en MMMU-Pro (razonamiento multimodal).²³

Meta LLaMA

LLaMA 4 de Meta se lanza como LLaMA 4 Maverick, Scout y una vista previa de Behemoth. Estos modelos son nativamente multimodales (texto y visión), soportan ventanas de contexto de hasta 10 millones de tokens y permanecen optimizados para la eficiencia. ²⁴

Llama 3 de Meta fue el modelo anterior con una licencia de uso comercial con algunas limitaciones para las grandes empresas. ²⁵

Mistral IA

Mistral 8x22B es el último modelo de pesos abiertos desarrollado por la startup europea de IA generativa Mistral. Con su licencia permisiva (es decir, Apache 2.0) que permite el uso comercial sin restricciones específicas para grandes empresas, puede ser atractivo para todos los negocios.²⁶ Mistral también proporciona modelos como Mistral Large pero ese modelo tiene una licencia más restrictiva.²⁷

Recientemente, Mistral ha ampliado su línea para incluir modelos como Mistral Large 3; modelos más pequeños como Mistral Small y Medium; modelos de codificación especializados como Codestral y Devstral; y modelos de audio como Voxtral Transcribe 2, que proporciona capacidades de transcripción de voz por lotes y en tiempo real.²⁸

IBM

Los modelos Granite de IBM tienen un alto rendimiento según los benchmarks de generación de código y están disponibles con la licencia permisiva Apache 2.0.²⁹

El ecosistema Granite también se ha expandido para incluir modelos de voz, como Granite-4.0-1B-Speech, que soportan reconocimiento de voz y traducción multilingüe.³⁰

Databricks

DBRX es un modelo de pesos abiertos desarrollado por la plataforma de datos Databricks. Viene con una licencia comercial con limitaciones similares a los modelos de Meta. Las limitaciones se aplican a las empresas que sirven a más de 700M de usuarios activos. ³¹

Grok

Grok-4 de xAI fue lanzado en julio de 2025 con uso nativo de herramientas, integración de búsqueda en tiempo real y una variante "Heavy" para razonamiento avanzado. Grok 4.1 se lanzó en noviembre de 2025, mejorando el razonamiento, la coherencia, los matices de personalidad/emocionales y reduciendo las alucinaciones en comparación con Grok 4.³²

xAI presentó recientemente Grok 4.20 Beta, que añade capacidades multi-agente, permitiendo la ejecución coordinada de tareas a través de múltiples agentes especializados. Mientras tanto, se ha informado que Grok 5 está en entrenamiento, lo que sugiere que se están desarrollando más avances en razonamiento y capacidades agentivas.³³

Explore los detalles actualizados de benchmarks y precios de los modelos de base para aplicaciones empresariales de GenAI:

¿Cuál es la pila tecnológica adecuada para construir grandes modelos de lenguaje?

La IA generativa es una tecnología de inteligencia artificial y las grandes empresas han estado construyendo soluciones de IA durante la última década. La experiencia ha demostrado que aprovechar las plataformas de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps) acelera significativamente los esfuerzos de desarrollo de modelos.

Además de sus plataformas MLOps, las organizaciones empresariales pueden confiar en una creciente lista de herramientas y marcos de Operaciones de Grandes Modelos de Lenguaje (LLMOps) como Langchain, Semantic Kernel o watsonx.ai para personalizar y construir sus modelos, y herramientas de gestión de riesgos de IA como Nemo Guardrails.

En los primeros días de las nuevas tecnologías, recomendamos a los ejecutivos priorizar plataformas abiertas para construir sistemas preparados para el futuro. En las tecnologías emergentes, el bloqueo del proveedor es un riesgo importante. Las empresas pueden quedarse atascadas con sistemas obsoletos a medida que se producen cambios tecnológicos rápidos y sísmicos.

Finalmente, la infraestructura de datos de una empresa se encuentra entre las tecnologías subyacentes más importantes para la IA generativa:

1. Se necesitan organizar y formatear grandes cantidades de datos internos.
2. Los esfuerzos de calidad y observabilidad de los datos deben garantizar que las empresas tengan acceso a conjuntos de datos de alta calidad, únicos y fáciles de usar con metadatos claros.
3. Las capacidades de datos sintéticos pueden ser necesarias para el entrenamiento de modelos

¿Cómo evaluar el rendimiento de los grandes modelos?

Sin medición de la efectividad, el valor de los esfuerzos de IA generativa no puede cuantificarse. Sin embargo, la evaluación de LLM es un problema difícil debido a problemas en los conjuntos de datos de benchmarks, la filtración de benchmarks en los datos de entrenamiento, la inconsistencia de las revisiones humanas y otros factores.

Recomendamos un enfoque iterativo que aumenta la inversión en evaluación a medida que los modelos se acercan a ser utilizados en producción:

• Use las puntuaciones de los benchmarks para preparar listas cortas. Esto está disponible públicamente para un gran número de modelos de código abierto.^{34 35}
• Confíe en las puntuaciones Elo utilizadas para clasificar jugadores en juegos de suma cero como el ajedrez, compare los modelos a seleccionar. Si hay modelos de mayor rendimiento que no están disponibles para su uso (por ejemplo, debido a problemas de licencias o seguridad de datos), pueden usarse para comparar las respuestas de diferentes modelos. ³⁶
  • Si dichos modelos no están disponibles, los expertos del dominio pueden comparar la precisión de diferentes modelos.

¿Cuáles son las alternativas al control de modelos?

Las organizaciones empresariales pueden aprovechar modelos pre-entrenados y fine-tuned de gigantes tecnológicos o empresas de IA (por ejemplo, OpenAI) en los casos en que se encuentren en una de estas situaciones:

• Experimentando con datos que no incluyen información sensible para probar una hipótesis
• No están preocupadas por aumentar la superficie de ataque de los datos de entrada
• Confían en que sus entradas no serán interceptadas por 3rd partes ni almacenadas
• Confían en que, incluso si sus entradas se almacenan, se almacenan por un tiempo limitado y no se filtrarán mientras estén almacenadas

En tales casos, los equipos de tecnología pueden usar APIs para acceder a modelos a costes asequibles por API call. Pueden usar estos enfoques:

• Aprendizaje de tiro cero, también llamado prompt engineering, implica estructurar el prompt para ayudar a mejorar la salida del LLM
• Aprendizaje de pocos tiros, también llamado aprendizaje en contexto, implica agregar ejemplos antes del prompt para mejorar la calidad de la respuesta.³⁷

Figura 2: Mejora del aprendizaje de pocos tiros de OpenAI.

Esto también puede incluir el prompt de cadena de pensamiento. El prompt de cadena de pensamiento es una técnica de prompt engineering que guía a un modelo de lenguaje a razonar paso a paso a través de un problema antes de producir una respuesta final. Al generar pasos de razonamiento intermedios, el modelo puede manejar mejor tareas complejas como matemáticas, lógica o toma de decisiones en múltiples pasos.

Este enfoque a menudo mejora la precisión y la transparencia porque el modelo divide el problema en partes lógicas más pequeñas en lugar de responder inmediatamente con una sola respuesta.

Figura 3: Ejemplo que muestra cómo funciona el prompt de cadena de pensamiento.³⁸

Generación aumentada por recuperación (RAG) también puede usarse con modelos comerciales si la empresa está conforme con las políticas de seguridad de datos del proveedor del modelo de base.

El fine-tuning también está disponible para mejorar aún más el rendimiento del modelo de los modelos comerciales ofrecidos a través de APIs.³⁹

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Pasos previos al modelo de base para empresas

Construir su modelo empresarial puede llevar meses ya que los siguientes pasos deben completarse. Cada uno de estos pasos puede durar de semanas a meses y no pueden paralelizarse por completo:

• Recopilación de datos puede llevar de semanas a meses. Los servicios de recopilación de datos de IA pueden acelerar este proceso ayudando a las empresas a generar conjuntos de datos de instrucción equilibrados y de alta calidad y otros datos para construir o hacer fine-tuning de modelos. También puede trabajar con plataformas de crowdsourcing de datos para conjuntos de datos más diversos.
• Contratación de científicos de datos con experiencia en LLM o contratación de consultores puede llevar de semanas a meses.
• Entrenamiento y despliegue
• Integración de modelos en procesos y sistemas empresariales

Recomendamos a los líderes empresariales que fomenten la experimentación con GenAI. Requiere un cambio de paradigma: debemos ver a las máquinas no como robots insensibles sino como co-creadores. Las organizaciones deberían comenzar a usar GenAI para fomentar este cambio de mentalidad, educando a los empleados sobre su potencial y capacitándolos para cambiar su forma de trabajar. Como suelen decir los consultores, la clave de cualquier transformación, incluida la transformación de IA, son las personas.

Figura 4: Marco de BCG para el lado humano de la adopción empresarial de GenAI⁴⁰

Los equipos pueden aprovechar las APIs existentes para automatizar procesos en dominios donde el valor de los datos confidenciales es menor y la integración de sistemas es más fácil. Dominios de ejemplo donde los equipos pueden aprovechar GenAI para mejorar la productividad y aumentar la familiaridad de los equipos con la IA generativa sin construir modelos propios:

• Creación de nuevo contenido y optimización del contenido generado para campañas de marketing
• Generación de código para software de front-end
• IA conversacional para la interacción y el soporte al cliente

Sostenibilidad y costes

La IA generativa requiere importantes recursos informáticos, y por lo tanto tiene costes tanto financieros como medioambientales. Las empresas deben evaluar cuidadosamente estas compensaciones al decidir si construir u optimizar modelos.

Consideraciones clave incluyen:

• Modelado del ciclo de vida: Las investigaciones muestran que la huella de carbono de los LLMs abarca el entrenamiento, la inferencia e incluso el propio hardware. Herramientas como LLMCarbon proporcionan marcos para estimar estos costes de extremo a extremo.⁴¹
• Controles de sostenibilidad en la nube: Los proveedores de nube (por ejemplo, Google, Microsoft, AWS) ahora publican datos sobre la intensidad de carbono de sus centros de datos.⁴²
  • Elegir regiones más ecológicas o instalaciones con bajo PUE (efectividad del uso de energía) puede reducir significativamente las emisiones.⁴³
• Informes de la industria: Informes independientes (por ejemplo, Stanford IA Index, MIT Tech Review) destacan que las emisiones de los centros de datos están aumentando, incluso cuando la eficiencia mejora.⁴⁴ Esto subraya la necesidad de dimensionar correctamente los modelos y optimizar la inferencia en lugar de perseguir siempre el modelo más grande disponible.⁴⁵

Tácticas prácticas de reducción de costes

Las empresas están adoptando métodos como:

• Usar modelos más pequeños y especializados (fine-tuned con datos internos) en lugar de entrenar desde cero.
• Aplicar técnicas de eficiencia como la cuantificación (comprimir modelos) o el almacenamiento en caché de solicitudes.
• Aprovechar RAG para que los modelos generen cuando sea necesario, en lugar de reentrenar con cada nuevo conjunto de datos.
• Rastrear tanto el coste financiero, el CO₂ y el uso de agua a nivel de caso de uso para la transparencia.

Recomendación: Los líderes empresariales deben tratar la sostenibilidad como una estrategia de control de costes y una prioridad de cumplimiento. Al alinear el despliegue de IA con los objetivos ESG corporativos, las empresas pueden reducir gastos y limitar el riesgo reputacional.

¿Cuál es el nivel de interés en la IA generativa empresarial?

Aunque hay muchos indicios que muestran que la IA generativa empresarial está en auge (por ejemplo, los ingresos relacionados con la IA generativa de los consultores), esto aún no se ha reflejado en las consultas de los motores de búsqueda. Sin embargo, hay un interés creciente en la IA empresarial que probablemente fue desencadenado por el lanzamiento de ChatGPT:

Nivel de adopción

Desde el año pasado, las principales casas de asesoría han actualizado las hojas de ruta de adopción de GenAI empresarial para enfatizar el cambio del modelo operativo, la gobernanza y la captura de valor sobre las herramientas por sí solas:

• 78% de las organizaciones informan usar IA en al menos una función; las empresas están reconfigurando flujos de trabajo, nombrando líderes de gobernanza de IA y formalizando procesos de riesgo de modelos.⁴⁶
• La GenAI está superando el "pico de expectativas", con la orientación de la hoja de ruta desplazándose hacia casos de uso gobernados y productizados y el pensamiento de plataforma.

La brecha de productización de la IA

Si bien el rendimiento de los modelos mejora cada pocas semanas, los productos empresariales a menudo se quedan atrás. Muchas soluciones añaden IA a los flujos de trabajo existentes (por ejemplo, widgets de chat, rellenadores de formularios) en lugar de crear experiencias nativas de IA diseñadas desde cero.

La verdadera oportunidad radica en repensar los productos para que la IA se convierta en el modelo de interacción central, no en un complemento.⁴⁷

Preguntas frecuentes

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Enlaces de referencia

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AI Agent Operations Platform | Rubrik

Rubrik

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Unpopular opinion: Current AI is mostly engineering without science and can be a net negative for society for years. This is painful to say. I have been fascinated by AI for the last 20 years and… | Cem Dilmegani

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Introducing BloombergGPT, Bloomberg’s 50-billion parameter large language model, purpose-built from scratch for finance | Press | Bloomberg LP

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Amazon Warns Staff Not to Share Confidential Information With ChatGPT - Business Insider

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Samsung Bans ChatGPT, Google Bard, Other Generative AI Use by Staff After Leak - Bloomberg

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Introducing ChatGPT Enterprise | OpenAI

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How RAG and auto-grounding transform enterprise applications with Azure | Sphesihle Mhlongo posted on the topic | LinkedIn

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Introducing GPT-5.4 | OpenAI

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DeepSeek-V3-0324 Release | DeepSeek API Docs

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Unmatched Performance and Efficiency | Llama 4

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Cheaper, Better, Faster, Stronger | Mistral AI

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Au Large | Mistral AI

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Voxtral transcribes at the speed of sound. | Mistral AI

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IBM

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Granite 4.0 1B Speech: Compact, Multilingual, and Built for the Edge

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Introducing DBRX: A New State-of-the-Art Open LLM | Databricks Blog

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Grok 4 | SpaceXAI

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Chatbot Arena: Benchmarking LLMs in the Wild with Elo Ratings - LMSYS Org

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The CEO’s Guide to the Generative AI Revolution | BCG

Boston Consulting Group

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Operating sustainably – Google Data Centers

Google Data Centers

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AI product innovation lags behind model advancements | Madhu Gurumurthy posted on the topic | LinkedIn

Cem Dilmegani

Analista principal

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Cem ha sido el analista principal de AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluyendo el 55% de las empresas Fortune 500 cada mes. El trabajo de Cem ha sido citado por importantes publicaciones globales como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea. Puede consultar más empresas y recursos de renombre que citan a AIMultiple. A lo largo de su carrera, Cem se desempeñó como consultor, comprador y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización. Lideró la estrategia y adquisición de tecnología de una empresa de telecomunicaciones, reportando directamente al CEO. Asimismo, lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología avanzada Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de siete cifras y una valoración de nueve cifras partiendo de cero en tan solo dos años. El trabajo de Cem en Hypatos fue reseñado por importantes publicaciones tecnológicas como TechCrunch y Business Insider. Cem participa regularmente como ponente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en ingeniería informática por la Universidad de Bogazici y posee un MBA de la Columbia Business School.

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