IA generativa empresarial: 11 casos de uso y mejores prácticas

La 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 crear 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 en los mercados más rápido y captar cuota.
• La automatización impulsada por modelos generativos puede mejorar la experiencia del cliente o reducir costes, pero también puede introducir riesgos operativos y reputacionales a través del sesgo de la IA o las alucinaciones.

Explore nuestros prácticos casos de uso de IA empresarial para aprender cómo las grandes empresas pueden crear, implementar y gobernar sus propios modelos de IA generativa de forma eficaz.

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 que se enumeran a continuación:

Casos de uso comunes

Gestión del conocimiento empresarial (EKM): Mientras que las pymes y las empresas de mercado medio no tienen dificultades para organizar sus datos limitados, las empresas 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 información mediante el etiquetado de 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 a las preguntas de los empleados sobre:

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

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 de atención al cliente multilingüe
10. Escucha de 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 de nuevas formas de trabajar (p. ej., 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 las empresas aprovechar la IA generativa?

Hemos trazado un camino detallado para que las empresas aprovechen la IA generativa. Aunque la mayoría de las empresas puede que no necesiten crear sus modelos, se espera que la mayoría de las grandes empresas (es decir, Forbes Global 2000) creen u optimicen uno o más modelos de IA generativa específicos para sus requisitos de negocio en los próximos años. El fine-tuning puede permitir a las empresas alcanzar estos objetivos:

• Lograr una mayor precisión personalizando en detalle la salida del modelo para su propio dominio
• Ahorrar costes. Se ha medido que los modelos personalizables con licencias que permiten el uso comercial son casi tan precisos como los modelos propietarios a un coste significativamente menor.²
• Reducir la superficie de ataque para sus datos confidenciales

Empresas como Bloomberg están generando un rendimiento de clase mundial creando sus propias herramientas de IA generativa que aprovechan datos internos. ³

¿Cuáles son las directrices 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 ofrecer salidas diferentes para la misma entrada. Esto limita la reproducibilidad de las pruebas, lo que puede llevar a lanzar modelos que no estén suficientemente probados.

Controlado

Las empresas deberían alojar o integrar la IA generativa en entornos donde puedan gestionar la seguridad y el cumplimiento a un nivel granular (p. ej., en instalaciones locales o 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 APIs es que el usuario puede tener que 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 sufrieron fugas 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 cero retención de datos, cumplimiento de SOC 2, integración SSO/SAML y controles de administrador.⁶
• Los principales proveedores (p. ej., Anthropic, Microsoft, Google, Cohere) ahora anuncian opciones de exclusión de datos de clientes, lo que significa que los prompts y las salidas de los usuarios no se usan 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 enfatizan principios de IA responsable como la transparencia, la auditabilidad y la gestión de riesgos en los sistemas de IA de alto riesgo.

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

• Personas internas maliciosas o proveedores comprometidos aún podrían acceder a los datos empresariales.
• Las malas configuraciones de las APIs pueden exponer flujos de datos confidenciales.
• La falta de explicabilidad en los LLMs sigue desafiando a los equipos de cumplimiento.

Para industrias altamente reguladas, el autoalojamiento o la implementación privada de modelos fundacionales (mediante 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 ofrecen ciertas salidas. Esto limita su uso, ya que los usuarios empresariales que desean basar decisiones importantes en asistentes impulsados por IA querrían conocer los datos que impulsaron dichas 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 las barreras de protección 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 dependen cada vez más de los pipelines de generación aumentada por recuperación (RAG) para reducir las alucinaciones fundamentando los modelos en datos confiables. Sin embargo, persisten desafíos en infraestructura, almacenamiento y seguridad, lo que convierte a RAG en un requisito empresarial a largo plazo.⁷

Seguro

Los modelos de toda la empresa 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 debería entrenarse con datos obtenidos de forma ética, donde la Propiedad Intelectual (PI) pertenezca a la empresa o a su proveedor, y los datos personales se utilicen con consentimiento.

1. Los problemas de PI en la IA generativa, como los datos de entrenamiento que incluyen contenido protegido por derechos de autor que no pertenecen 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 generar problemas de cumplimiento. Por ejemplo, ChatGPT de OpenAI tuvo que revelar sus políticas de recopilación de datos y permitir que los usuarios eliminaran sus datos tras las preocupaciones de la Autoridad Italiana de Protección de Datos (Garante).⁸

Lea sobre los problemas y soluciones de derechos de autor en IA generativa para obtener más información.

Justo

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

• Riesgo regulatorio: los sistemas de IA utilizados en contratación, préstamos, seguros o salud 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 tener un mal rendimiento 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 datasets de entrenamiento diversos y representativos, y eliminan atributos sensibles o variables proxy que podrían introducir sesgo.
• Los modelos se evalúan mediante métricas de equidad (p. ej., paridad demográfica o igualdad de oportunidades) y se prueban en casos límite para identificar posibles disparidades.
• Las organizaciones también incorporan supervisión humana, como la validación human-in-the-loop para decisiones de alto impacto y comités de revisión de ética de IA.
• Las empresas monitorizan continuamente las salidas de los modelos en producción para detectar patrones sesgados y reentrenan los modelos a medida que hay disponibles datos nuevos o más equilibrados.

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, construido sobre LLaMa, también terminan teniendo licencias no comerciales, ya que aprovechan el modelo LLaMa.⁹¹⁰

Sostenible

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

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

• Está claro cómo lograr licencias correctas y evitar preocupaciones éticas, pero son objetivos difíciles de alcanzar
• Lograr el control requiere que las empresas construyan sus propios modelos fundacionales; sin embargo, la mayoría de las empresas no tienen claro cómo lograrlo

¿Cómo pueden las empresas construir modelos fundacionales?

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 horas de GPU en GPUs A100 de 40GB en el caso de BloombergGPT) y los costes del equipo de ciencia de datos.¹¹

El BYOM lo persiguen principalmente empresas de sectores altamente regulados (p. ej., 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 específicos del dominio mientras aprovechan modelos fundacionales externos para el razonamiento de propósito general.

2- Mejorar un modelo existente

La mayoría de las empresas adoptan este enfoque debido a su rentabilidad 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 grandes preentrenados (LLMs) utilizando datasets seleccionados.

El fine-tuning por instrucciones se hacía anteriormente con datasets grandes, pero ahora se puede lograr con un dataset pequeño (p. ej., 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 datos se destaca en los primeros experimentos comerciales de fine-tuning de LLMs.¹³

Los costes de computación en los 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 Inference-Time Intervention (ITI), un enfoque para reducir las alucinaciones de los modelos, que se publican 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 human-in-the-loop. ¹⁶¹⁷

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-hop 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. 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 costes que implica el 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 deberían estar abiertas a la experimentación y preparadas para cambiar su enfoque.

Principales modelos fundacionales rentables para empresas

Las plataformas de aprendizaje automático lanzaron modelos fundacionales 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 modelos de lenguaje grandes empresariales:

OpenAI GPT-5

GPT-5.4 es el último modelo frontera de OpenAI, diseñado para trabajo de conocimiento profesional y complejo. Sus 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 de software en múltiples archivos.
• Flujos de trabajo agénticos y uso de herramientas: puede buscar y seleccionar herramientas, automatizar flujos de trabajo de varios pasos y ejecutar tareas largas de forma más fiable.
• Capacidad nativa de uso de computadoras: los agentes pueden interactuar con software mediante capturas de pantalla, acciones de ratón/teclado o código de automatización para completar tareas en aplicaciones y sitios web.
• Ventana de contexto grande: admite hasta 1 millón de tokens, lo que permite analizar 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 un 83 % de victorias/empates en GDPval para tareas de trabajo de conocimiento (frente al 70.9 % de GPT-5.2). En ingeniería de software, obtiene un 57.7 % en SWE-Bench Pro, lo que indica un rendimiento de codificación sólido. Para tareas de uso de computadoras, alcanza un 75 % en OSWorld-Verified, superando la línea base humana del 72.4 %.

También tiene un buen rendimiento en investigación web, con un 82.7 % en BrowseComp.

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

GPT-5.3-Codex es el modelo de codificación agéntico 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 de varios pasos y tareas de codificación de larga duración, en grandes bases de código.

Figura 1: Un ejemplo de un prompt para la generación de diapositivas 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 tokenizer actualizado y pesos abiertos. ²²

Google DeepMind

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

En varios benchmarks, Gemini Pro demuestra un fuerte 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 de nivel de posgrado. En Humanity's Last Exam, 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 tiene un buen rendimiento en benchmarks de conocimiento y multimodales, con un 92.6 % en MMMLU (conocimiento multilingüe) y alrededor de un 80.5 % en MMMU-Pro (razonamiento multimodal).²³

Meta LLaMA

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

Llama 3 de Meta fue el modelo anterior con una licencia de uso comercial con algunas limitaciones para 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 todo tipo de negocios.²⁶Mistral también ofrece 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 ofrece 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 ampliado para incluir modelos de voz, como Granite-4.0-1B-Speech, que admiten reconocimiento de voz multilingüe y traducción.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 las de 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 implementó en noviembre de 2025, mejorando el razonamiento, la coherencia, los matices de personalidad/emoción y reduciendo las alucinaciones en comparación con Grok 4.³²

xAI presentó recientemente Grok 4.20 Beta, que añade capacidades multiagente, permitiendo la ejecución coordinada de tareas entre múltiples agentes especializados. Mientras tanto, se ha informado de que Grok 5 está en entrenamiento, lo que sugiere que hay más avances en razonamiento y capacidades agénticas en desarrollo.³³

Explore los detalles actualizados de benchmarks y precios de los modelos fundacionales para aplicaciones de genAI empresarial:

¿Cuál es el stack tecnológico adecuado para construir modelos de lenguaje grandes?

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 apoyarse 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, 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 vendor lock-in 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 es una de las tecnologías subyacentes más importantes para la IA generativa:

1. Es necesario organizar y formatear grandes cantidades de datos internos.
2. Los esfuerzos de calidad y observabilidad de datos deben garantizar que las empresas tengan acceso a datasets únicos, de alta calidad 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 modelos grandes?

Sin medir la eficacia, el valor de los esfuerzos de IA generativa no se puede cuantificar. Sin embargo, la evaluación de LLMs es un problema difícil debido a problemas en los datasets de referencia, la filtración de benchmarks en los datos de entrenamiento, la inconsistencia de las revisiones humanas y otros factores.

Recomendamos un enfoque iterativo que aumente la inversión en evaluación a medida que los modelos se acercan a su uso en producción:

• Utilice puntuaciones de pruebas de referencia 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 a los jugadores en juegos de suma cero como el ajedrez, para comparar los modelos a seleccionar. Si hay modelos de mayor rendimiento que no están disponibles para su uso (p. ej., por problemas de licencias o seguridad de datos), se pueden usar para comparar las respuestas de diferentes modelos. ¹⁴
  • 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 preentrenados y fine-tuned de gigantes tecnológicos o empresas de IA (p. ej., OpenAI) en los casos en que se encuentren en una de estas situaciones:

• Experimentar con datos que no incluyan información sensible para probar una hipótesis
• No estar preocupados por aumentar la superficie de ataque de los datos de entrada
• Confiar en que sus entradas no serán interceptadas por 3rd partes ni almacenadas
• Confiar en que, incluso si sus entradas se almacenan, se almacenan durante un tiempo limitado y no se filtrarán mientras estén almacenadas

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

• Zero-shot learning, también llamado prompt engineering, implica estructurar el prompt para ayudar a mejorar la salida del LLM
• Few-shot learning, también llamado in-context learning, implica añadir ejemplos antes del prompt para mejorar la calidad de la respuesta.³⁶

Figura 2: Mejora del few-shot learning de OpenAI.

Esto también puede incluir el chain-of-thought prompting. El chain-of-thought prompting es una técnica de prompt engineering 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 de varios 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 única respuesta.

Figura 3: Ejemplo que muestra cómo funciona el chain-of-thought prompting.³⁷

La generación aumentada por recuperación (RAG) también se puede usar con modelos comerciales si la empresa está satisfecha con las políticas de seguridad de datos del proveedor del modelo fundacional.

El fine-tuning también está disponible para mejorar aún más el rendimiento de los modelos comerciales ofrecidos a través de APIs.³⁸

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Pasos previos al modelo fundacional para empresas

Construir su modelo empresarial puede llevar meses ya que es necesario completar los pasos que se indican a continuación. Cada uno de estos pasos puede llevar de semanas a meses, y no se pueden paralelizar por completo:

• La 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 datasets de instrucciones 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 obtener datasets más diversos.
• Contratar científicos de datos con experiencia en LLMs o contratar consultores puede llevar de semanas a meses.
• Entrenamiento e implementación
• Integrar los modelos en los procesos y sistemas de negocio

Recomendamos a los líderes empresariales que fomenten la experimentación con GenAI. Requiere un cambio de paradigma: debemos ver a las máquinas no como robots insensatos, sino como cocreadores. 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: Framework de BCG para el lado humano de la adopción de GenAI empresarial³⁹

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. Ejemplos de dominios 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 contenido nuevo y optimización del contenido generado para campañas de marketing
• Generación de código para software 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 deberían evaluar cuidadosamente estas compensaciones al decidir si construir u optimizar modelos.

Las consideraciones clave incluyen:

• Modelado del ciclo de vida: La investigación muestra que la huella de carbono de los LLMs abarca el entrenamiento, la inferencia e incluso el propio hardware. Herramientas como LLMCarbon proporcionan frameworks para estimar estos costes de extremo a extremo.⁴⁰
• Controles de sostenibilidad en la nube: Los proveedores de nube (p. ej., Google, Microsoft, AWS) ahora publican datos sobre la intensidad de carbono de sus centros de datos.⁴¹
  • Elegir regiones más ecológicas o instalaciones con bajo PUE (eficacia del uso de la energía) puede reducir significativamente las emisiones.⁴²
• Informes de la industria: Informes independientes (p. ej., Stanford IA Index, MIT Tech Review) destacan que las emisiones de los centros de datos están aumentando, incluso cuando la eficiencia mejora.⁴³ Esto subraya la necesidad de dimensionar correctamente los modelos y optimizar la inferencia en lugar de perseguir siempre el modelo más grande disponible.⁴⁴

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 cuantización (compresión de 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 dataset.
• Hacer un seguimiento tanto del coste financiero, como del CO₂ y del uso de agua a nivel de caso de uso para mayor transparencia.

Recomendación: Los líderes empresariales deberían tratar la sostenibilidad como una estrategia de control de costes y una prioridad de cumplimiento. Al alinear la implementación de IA con los objetivos corporativos de ESG, 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 (p. ej., los ingresos de los consultores relacionados con la IA generativa), esto aún no se ha reflejado en las consultas de los motores de búsqueda. Sin embargo, hay un interés creciente en la IA empresarial, probablemente desencadenado por el lanzamiento de ChatGPT:

Nivel de adopción

Desde el año pasado, las principales firmas de asesoría 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 por encima del mero tooling:

• El 78 % de las organizaciones informa que usa IA en al menos una función; las empresas están reconectando flujos de trabajo, nombrando responsables de gobernanza de IA y formalizando procesos de riesgo de modelos.⁴⁵
• La GenAI está superando el "pico de expectativas", con una guía de hoja de ruta que se orienta hacia casos de uso gobernados y productizados, y el pensamiento de plataforma.

La brecha de productización de la IA

Mientras que el rendimiento de los modelos mejora cada pocas semanas, los productos empresariales a menudo se quedan atrás. Muchas soluciones añaden IA a flujos de trabajo existentes (p. ej., widgets de chat, rellenadores de formularios) en lugar de crear experiencias IA-first 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.⁴⁶

Preguntas frecuentes

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Registro de cambios

9 actualizaciones

1. 202612 de Mar

   Se amplió la sección "Casos de uso de inteligencia artificial generativa empresarial" con nuevo contenido.

2. 202526 de Nov

   Se añadió el modelo GPT-5.1 a la lista de modelos base.

3. 4 de Sep

   Se amplió la sección "Controlado" con detalles sobre ofertas empresariales y riesgos residuales.

4. 29 de Ene

   Se añadió DeepSeek-R1 a la lista de modelos base.

5. 202422 de Abr

   Modelos actualizados en la sección "¿Qué modelos deberían usar las empresas para entrenar modelos de base rentables?".

6. 202311 de Sep

   Se añadió una sección de preguntas frecuentes al artículo.

7. 10 de Sep

   Se amplió la sección sobre ajuste fino para incluir el ahorro de costos.

8. 18 de Jun

   Se actualizó la sección "¿Cómo pueden las empresas construir modelos fundacionales?" con un nuevo enfoque para reducir las alucinaciones del modelo.

9. 28 de May

   Se amplió la introducción para incluir el ajuste fino y la reducción de la superficie de ataque.

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

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Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem ha sido el analista principal en AIMultiple desde 2017.

El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología 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.

Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.

Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.

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Investigado por

Sıla Ermut

Analista de la industria

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Sıla Ermut es analista de la industria en AIMultiple y cubre modelos de IA, infraestructura de IA, gobernanza de IA y aplicaciones empresariales de IA. Su investigación se centra principalmente en el uso de la IA en marketing, atención sanitaria, cadenas de suministro y sostenibilidad.
Anteriormente trabajó como reclutadora en empresas de gestión de proyectos y consultoría. Sıla tiene un máster en Psicología Social y una licenciatura en Relaciones Internacionales.

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