IA Generativa Empresarial: 11 Casos de Uso y Mejores Prácticas

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

• Casos de uso de IA generativa empresarial.
• La oportunidad de construir los modelos de tu empresa sin exponer datos privados a terceros.

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

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

Explora nuestros prácticos casos de uso de IA empresariales para aprender cómo las grandes empresas pueden construir, implementar 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 o modelos especializados. Sin embargo, el valor empresarial de la IA generativa proviene de las aplicaciones empresariales de IA 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 en la organización de sus datos limitados, Fortune 500 o 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 las 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 pronósticos de ventas
6. Una combinación de datos internos y externos. Por ejemplo: ¿Cómo afectarían las posibles sanciones futuras dirigidas a las ventas de sistemas MLOps a nuestro tercer mercado geográfico más grande al rendimiento corporativo?

Las organizaciones más grandes atienden 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 sentimientos multilingüe

Aplicaciones específicas de la industria

La mayoría del valor empresarial probablemente provendrá del uso de tecnologías de IA generativa para la innovación en 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 en servicios financieros
• IA generativa en educación
• IA generativa en moda
• IA generativa en atención médica

¿Cómo deberían las empresas aprovechar la IA generativa?

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

• Lograr una 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 se han medido como 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 construyendo sus propias herramientas de IA generativa aprovechando datos internos. ³

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

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

Confiable

Consistente

La mayoría de los LLMs actuales pueden proporcionar diferentes salidas para la misma entrada. Esto limita la reproducibilidad de las pruebas, lo que puede llevar a lanzar 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 nivel granular (por ejemplo, en instalaciones o instancias de nube dedicadas). La alternativa es usar interfaces de chat en línea o APIs como las LLM APIs de OpenAI.

La desventaja de depender de APIs es que el usuario puede necesitar exponer datos propietarios confidenciales al propietario de la API. Esto aumenta la superficie de ataque para los datos propietarios. Líderes globales como Amazon y Samsung experimentaron filtraciones de datos de documentos internos y código fuente valioso 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 retención de datos cero, cumplimiento SOC 2, integración SSO/SAML y controles de administración.⁶
• Los principales proveedores (por ejemplo, Anthropic, Microsoft, Google, Cohere) ahora anuncian exclusiones de datos de los clientes, lo que significa que los prompts y las salidas de los usuarios no se utilizan para el entrenamiento del modelo.
• Los proveedores también han comenzado a alinearse con los requisitos de la Ley de IA de la UE (2024), que enfatizan 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 de nube de terceros:

• Insiders maliciosos o proveedores comprometidos aún podrían acceder a datos empresariales.
• Las API mal configuradas pueden exponer flujos de datos sensibles.
• La falta de explicabilidad en los LLMs continúa desafiando a los equipos de cumplimiento.

Para industrias altamente reguladas, el autoalojamiento o la implementación privada de modelos base (a través de modelos de peso abierto como LLaMA-4, Mistral o Granite) sigue siendo el enfoque más seguro, aunque con un costo operativo más alto.

Explicable

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

Confiable

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 salvaguardas necesarios para garantizar que las alucinaciones dañinas se minimicen o detecten o identifiquen por humanos antes de que puedan dañar las operaciones empresariales.

Las empresas dependen cada vez más de pipelines de generación aumentada por recuperación (RAG) para reducir las alucinaciones al fundamentar los modelos en datos confiables. Sin embargo, persisten desafíos en infraestructura, almacenamiento y seguridad, lo que convierte a RAG no solo en una solución sino 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 ser entrenado con datos obtenidos éticamente donde la Propiedad Intelectual (PI) pertenece a la empresa o su proveedor y los datos personales se utilizan con consentimiento.

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

Lee problemas de derechos de autor de IA generativa y soluciones para aprender 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 médica pueden violar las leyes antidiscriminación si producen resultados sesgados.
• Riesgo operativo: Las salidas sesgadas pueden degradar la calidad de la toma de decisiones, como recomendar candidatos inadecuados o clasificar mal los segmentos de clientes.
• Riesgo reputacional: La exposición pública de comportamientos de IA sesgados puede dañar la confianza de 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 las empresas abordan la equidad

Las empresas abordan la equidad en la IA a través de 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 sesgos.
• Los modelos se evalúan utilizando métricas de equidad (por ejemplo, paridad demográfica u oportunidad igual) y se prueban en casos extremos para identificar posibles disparidades.
• Las organizaciones también incorporan supervisión humana, como validación humana en el bucle para decisiones de alto impacto y juntas de revisión de ética de IA.
• Las empresas monitorean continuamente las salidas del modelo en producción para detectar patrones sesgados y reentrenar modelos a medida que nuevos o más equilibrados datos estén disponibles.

Con licencia

La empresa necesita tener una licencia comercial para usar el modelo. Por ejemplo, usar 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 y intensivo en energía, contribuyendo a las emisiones de carbono. Los líderes empresariales deben ser conscientes del costo total de la tecnología de IA generativa e identificar formas de minimizar sus costos ecológicos y financieros.

Las empresas pueden esforzarse por cumplir la mayoría de estas pautas y existen en un continuo excepto los problemas de licencia, preocupaciones éticas y control.

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

¿Cómo pueden las empresas construir modelos base?

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

1- Construye tu propio modelo (BYOM)

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

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

2- Mejora un modelo existente

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

2.1- Fine-tuning

Es una técnica de aprendizaje automático más barata para mejorar el rendimiento de modelos de lenguaje grande preentrenados (LLMs) utilizando conjuntos de datos seleccionados.

El fine-tuning de instrucciones se hacía anteriormente con grandes conjuntos de datos, pero ahora se puede lograr con un conjunto de datos pequeño (por ejemplo, 1,000 prompts y respuestas curados en el caso de LIMA).¹² La importancia de un enfoque robusto de recopilación de datos optimizando la calidad y cantidad de datos se destaca en los primeros experimentos comerciales de fine-tuning de LLM.¹³

Los costos de cómputo en artículos de investigación han sido tan bajos como $100 mientras se logra un rendimiento cercano a la 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, publicándose cada semana.¹⁵

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

Un modelo fine-tuned puede mejorarse aún más mediante evaluación humana en el bucle. ^{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.

Frameworks 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 confiabilidad y la precisión factual.

Las empresas se están moviendo hacia el auto-fundamentación, donde los modelos se conectan a fuentes de datos en vivo automáticamente 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 clientes, priorizando la escalabilidad y la seguridad.¹⁸

Dados los altos costos involucrados en BYOM, recomendamos a las empresas que inicialmente usen 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 estar listas para cambiar su enfoque.

Principales modelos base rentables para empresas

Las plataformas de aprendizaje automático lanzaron modelos base con licencias comerciales que dependen principalmente del texto en Internet como fuente de datos principal. Estos modelos pueden usarse como modelos base para construir modelos de lenguaje grande empresariales:

OpenAI GPT-5

GPT-5.4 es el modelo de vanguardia más reciente 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.
• Habilidad de codificación: Integra las fortalezas de codificación de GPT-5.3-Codex, permitiendo la generación de código de calidad de producción y cambios de software multi-archivo.
• Flujos de trabajo agénticos y uso de herramientas: Puede buscar y seleccionar herramientas, automatizar flujos de trabajo multi-paso y ejecutar tareas largas de manera más confiable.
• Capacidad nativa de uso de computadora: Los agentes pueden interactuar con software usando capturas de pantalla, acciones de mouse/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 largos o flujos de trabajo extendidos en un solo prompt.

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

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

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

GPT-5.3-Codex es el modelo de codificación agéntico de OpenAI, combinando 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 multi-paso 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 fuerte rendimiento de razonamiento y codificación y ha sido de código abierto desde marzo de 2025. ²¹

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

Google DeepMind

Gemini 3.1 Pro (Google DeepMind) es un LLM de vanguardia diseñado para razonamiento complejo, codificación y tareas multimodales, capaz de procesar información a través de texto, imágenes, audio, video, código y documentos.

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

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

Meta LLaMA

LaMA 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 eficiencia. ²⁴

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

Mistral AI

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 todas las empresas.²⁶ Mistral también proporciona modelos como Mistral Large pero ese modelo tiene una licencia más restrictiva.²⁷

Recientemente, Mistral ha expandido su línea para incluir modelos como Mistral Large 3; modelos más pequeños como Mistral Small y Medium; modelos especializados de codificación 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 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 empresas que atienden a más de 700M de usuarios activos. ³¹

Grok

Grok-4 de xAI se lanzó 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, la personalidad/matices emocionales y reduciendo las alucinaciones en comparación con Grok 4.³²

xAI introdujo recientemente Grok 4.20 Beta, que agrega capacidades multi-agente, permitiendo la ejecución coordinada de tareas a través de múltiples agentes especializados. Mientras tanto, se ha reportado que Grok 5 está en entrenamiento, lo que sugiere que se están desarrollando avances adicionales en razonamiento y capacidades agénticas.³³

Explora los detalles actualizados de benchmarks y precios de los modelos base para aplicaciones de genAI empresarial:

¿Cuál es el stack tecnológico correcto para construir modelos de lenguaje grande?

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 lista creciente de herramientas y frameworks de Operaciones de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps) como Langchain, Semantic Kernel o watsonx.ai para personalizar y construir sus modelos, herramientas de gestión de riesgos de IA como Nemo Guardrails.

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

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

1. Vastas cantidades de datos internos necesitan ser organizados y formateados.

2. Los esfuerzos de calidad y observabilidad de 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

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¿Cómo evaluar el rendimiento de los modelos grandes?

Sin medición de 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 conjuntos de datos de benchmark, benchmarks filtrándose en datos de entrenamiento, inconsistencia de revisiones humanas y otros factores.^{34 35} .

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

• Usa puntuaciones de prueba de benchmark para preparar listas cortas. Esto está disponible públicamente para un gran número de modelos de código abierto.^{36 37}
• Confía en las puntuaciones Elo utilizadas para clasificar jugadores en juegos de suma cero como el ajedrez, compara los modelos a seleccionar. Si hay modelos de mayor rendimiento que no están disponibles para su uso (por ejemplo, debido a problemas de licencia o seguridad de datos), pueden usarse para comparar las respuestas de diferentes modelos. ³⁸

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

Esto también puede incluir la ingeniería de prompts de cadena de pensamiento. La ingeniería de prompts de cadena de pensamiento es una técnica de ingeniería de prompts que guía a un modelo de lenguaje para razonar a través de un problema paso a paso 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 multi-paso.

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 la ingeniería de prompts de cadena de pensamiento.³⁹

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

Fine-tuning también está disponible para mejorar aún más el rendimiento del modelo de modelos comerciales ofrecidos a través de APIs.⁴⁰

Pasos previos al modelo base para empresas

Construir tu modelo empresarial puede tomar meses ya que los pasos a continuación deben completarse. Cada uno de estos pasos puede tomar semanas o meses, y no pueden ser completamente paralelizados:

• Recopilación de datos puede tomar semanas o 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 fine-tune modelos. También puedes 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 tomar semanas o meses.
• Entrenamiento e implementación
• 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 sin sentido sino como co-creadores. Las organizaciones deben comenzar a usar GenAI para fomentar este cambio de mentalidad, educando a los empleados sobre su potencial y empoderándolos para cambiar la forma en que trabajan. Como dicen a menudo los consultores, la clave de cualquier transformación, incluida la transformación de IA, es la gente.

Figura 4: Marco de BCG para el lado humano de la adopción de GenAI empresarial⁴¹

Los equipos pueden aprovechar las APIs existentes para automatizar procesos en dominios donde el valor de los datos confidenciales es menor y la integración del sistema 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 sus propios modelos:

• Nueva creación de contenido y optimización del contenido generado para campañas de marketing
• Generación de código para software de front-end
• IA conversacional para participación y soporte del cliente

Sostenibilidad y costos

La IA generativa requiere recursos de cómputo significativos y, por lo tanto, tiene costos tanto financieros como ambientales. Las empresas deben evaluar estas compensaciones cuidadosamente al decidir si construir u optimizar modelos.

Las consideraciones clave incluyen:

• Modelado de ciclo de vida: La investigación muestra que la huella de carbono de los LLMs abarca el entrenamiento, la inferencia e incluso el hardware en sí. Herramientas como LLMCarbon proporcionan marcos para estimar estos costos de extremo a extremo.⁴²
• 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.⁴³
  • Elegir regiones más verdes o instalaciones de bajo PUE (eficacia del uso de energía) puede reducir significativamente las emisiones.⁴⁴
• Informes de la industria: Informes independientes (por ejemplo, Stanford AI Index, MIT Tech Review) destacan que las emisiones de los centros de datos están aumentando, incluso a medida que mejora la eficiencia.⁴⁵ Esto subraya la necesidad de dimensionar correctamente los modelos y optimizar la inferencia en lugar de siempre perseguir el modelo más grande disponible.⁴⁶

Tácticas prácticas de reducción de costos

Las empresas están adoptando métodos como:

• Usar modelos más pequeños y especializados (fine-tuned en datos internos) en lugar de entrenar desde cero.
• Aplicar técnicas de eficiencia como cuantización (comprimir modelos) o almacenamiento en caché de solicitudes.
• Aprovechar RAG para que los modelos solo generen cuando sea necesario, en lugar de reentrenar con cada nuevo conjunto de datos.
• Rastrear no solo el costo financiero sino también el uso de CO₂ y agua a nivel de caso de uso para la transparencia.

Recomendación: Los líderes empresariales deben tratar la sostenibilidad como una estrategia de control de costos y una prioridad de cumplimiento. Al alinear la implementación 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 muchas señales que muestran que la IA generativa empresarial está en auge (por ejemplo, ingresos relacionados con IA generativa de 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 asesoramiento han actualizado las hojas de ruta de adopción de GenAI empresarial para enfatizar el cambio de modelo operativo, la gobernanza y la captura de valor más allá de las herramientas únicamente:

• El 78% de las organizaciones reportan el uso de 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 modelo.⁴⁷
• GenAI superando el "pico de la exageración", con la orientación de la hoja de ruta cambiando hacia casos de uso productizados y gobernados y pensamiento de plataforma.⁴⁸

Brecha de productización de la IA

Mientras el rendimiento del modelo mejora cada pocas semanas, los productos empresariales a menudo se rezagan. Muchas soluciones simplemente agregan IA a flujos de trabajo existentes (por ejemplo, widgets de chat, relleno de formularios) en lugar de crear experiencias centradas en la 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 un complemento.⁴⁹

Preguntas frecuentes

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Enlaces de referencia

1.

AI Agent Operations Platform | Rubrik

Rubrik

2.

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

3.

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

4.

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

Business Insider

5.

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

Bloomberg

6.

Introducing ChatGPT Enterprise | OpenAI

7.

https://www.infinidat.com/en/resource-pdfs/role-storage-ai-applications-and-workloads.pdf

8.

OpenAI: ChatGPT back in Italy after meeting watchdog demands | AP News

AP News

9.

Introducing LLaMA: A foundational, 65-billion-parameter language model

10.

Large Language Models for Commercial Use | TrueFoundry

11.

https://arxiv.org/pdf/2303.17564

12.

[2305.11206] LIMA: Less Is More for Alignment

13.

Flowrite is now MailMaestro | Better AI Email Writing

14.

[2305.14314] QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs

15.

[2306.03341] Inference-Time Intervention: Eliciting Truthful Answers from a Language Model

16.

Training language models to follow instructions with human feedback

17.

RLHF: Reinforcement Learning from Human Feedback

18.

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

19.

Introducing GPT-5.4 | OpenAI

20.

Introducing GPT-5.3-Codex | OpenAI

21.

DeepSeek-V3-0324 Release | DeepSeek API Docs

22.

DeepSeek-V3.1 Release | DeepSeek API Docs

23.

Gemini 3.1 Pro — Google DeepMind

24.

Unmatched Performance and Efficiency | Llama 4

25.

Meta Llama 3 License

26.

Cheaper, Better, Faster, Stronger | Mistral AI

27.

Au Large | Mistral AI

28.

Voxtral transcribes at the speed of sound. | Mistral AI

29.

IBM’s Granite code model family is going open source - IBM Research

IBM

30.

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

Hugging Face

31.

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

32.

Grok 4 | xAI

xAI

33.

Release Notes | xAI Docs

xAI

34.

Open LLM Leaderboard - a Hugging Face Space by open-llm-leaderboard

Open LLM Leaderboard

35.

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

LMSYS Org

36.

[2305.14314] QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs

37.

[2005.14165] Language Models are Few-Shot Learners

38.

https://arxiv.org/pdf/2201.11903

39.

Model optimization | OpenAI API

40.

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

Boston Consulting Group

41.

https://proceedings.iclr.cc/paper_files/paper/2024/file/6b4ac044095525631df38e20919b45d2-Paper-Conference.pdf

42.

Operating sustainably – Google Data Centers

Google Data Centers

43.

Carbon free energy for Google Cloud regions

44.

https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report

45.

Explained: Generative AI’s environmental impact | MIT News | Massachusetts Institute of Technology

46.

https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/business%20functions/quantumblack/our%20insights/the%20state%20of%20ai/2025/the-state-of-ai-how-organizations-are-rewiring-to-capture-value_final.pdf

47.

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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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