Por Alejandro Duarte, VP, Consulting Services, Latin America en Red Hat
El auge de la Inteligencia Artificial Generativa (Gen AI) ha puesto presión sobre los líderes empresariales para convertir esta tecnología en una ventaja competitiva. Como muestra de la magnitud de esta transformación, para 2026 más del 80% de las empresas integrará Gen AI a través de APIs o aplicaciones. Sin embargo, ante esta nueva “fiebre del oro”, su adopción requiere una sólida estrategia para asegurar el éxito empresarial.
A medida que aumenta la demanda de Gen AI, también aumentan las preocupaciones en torno a la privacidad de los datos. Aunque los modelos de propósito general y la disponibilidad de modelos de lenguaje de código abierto (LLM) grandes y de alto rendimiento son opciones relevantes, las empresas necesitan soluciones de IA cada vez más específicas para mantener sus datos y los activos de sus clientes. Por tanto, existe un interés creciente en los modelos de dominio específico: para 2027, más de 50% de los modelos de la IA Generativa utilizada será específica de una industria o función empresarial, en comparación con aproximadamente el 1% en 2023, según otra encuesta de Gartner.
En este contexto, muchas organizaciones están optando por desarrollar plataformas privadas de IA. Estas soluciones, entrenadas con datos propios, responden mejor a los desafíos de seguridad, transparencia y eficiencia operativa. La tendencia es tal que el informe El Estado de la IA a principios de 2024, desarrollado por la consultora McKinsey, señala que las plataformas privadas de IA son dos veces más efectivas para resolver cuellos de botella operativos y evitar problemas de ciberseguridad y transparencia de datos.
Asimismo, de acuerdo con McKinsey, si bien los modelos entrenados con datos públicos siguen siendo la preferencia del mercado, el modelo privado ha demostrado ser el más resiliente y efectivo para resolver limitaciones en la producción, mejorar la retención de talento e incluso promover una planificación más asertiva en el uso de la tecnología.
Estrategia de implementación de modelos privados: RAG
RAG (Retrieval Augmented Generation) se ha consolidado como la estrategia preferida para la implementación de modelos privados en empresas debido a sus ventajas operativas y económicas. Esta tecnología ofrece una combinación única de rapidez, menor costo y facilidad de mantenimiento que resulta especialmente atractiva para organizaciones que buscan optimizar sus recursos.
A diferencia de otras aproximaciones, RAG no requiere modificar el modelo base, sino que lo complementa con un motor de búsqueda especializado que accede a fuentes de información internas actualizadas. Esta característica permite a las empresas evitar los costosos y complejos procesos de reentrenamiento frecuente, facilitando tanto la escalabilidad como las actualizaciones rápidas del sistema, lo que la convierte en una solución especialmente eficiente para entornos empresariales en constante cambio.
La facilidad de uso de RAG es clave para su adopción en las empresas. Los equipos técnicos no necesitan crear procesos complejos de reentrenamiento que requieren limpiar y preparar grandes cantidades de datos. En su lugar, RAG almacena la información externamente, permitiendo actualizaciones simples: solo hay que agregar o modificar las fuentes de datos. Esta flexibilidad acelera la implementación de IA y satisface a las organizaciones que buscan soluciones ágiles y menos complicadas.
Ventajas de los modelos privados
Adoptar modelos privados de Inteligencia Artificial va más allá del control y la seguridad de los datos: permite a las organizaciones cumplir con normativas específicas de gobernanza, proteger su propiedad intelectual y garantizar el cumplimiento regulatorio en sectores críticos como finanzas o salud.
Algunas ventajas específicas incluyen:
- Soberanía de datos: Los modelos privados mantienen la información crítica bajo control exclusivo de la organización, sin compartirla con terceros externos. Esto es esencial para sectores que requieren control total sobre su información y reducir riesgos de exposición.
- Personalización: Estos modelos se personalizan según las necesidades específicas de cada empresa, entrenándose con datos privados y ajustándose a procesos internos. Esto permite resolver problemas de manera más efectiva, acelerando la adopción de IA y generando valor empresarial más rápidamente.
- Escalabilidad estratégica: Permite a los equipos de TI ajustar recursos e innovar libremente con infraestructura propia. Tecnologías como RAG amplían esta flexibilidad, facilitando actualizaciones y expansiones sin aumentar costos ni complejidad operativa.
Si bien el proceso inicial puede requerir mayor inversión y preparación, el retorno de la inversión (ROI) a largo plazo se ve reflejado en una asignación más eficiente de recursos y en el fortalecimiento de capacidades internas. Este enfoque impulsa un ecosistema de innovación continuo, donde los equipos técnicos evolucionan junto con el negocio.
Soluciones seguras, flexibles y escalables
El auge de los modelos privados de IA pone de relieve una creciente búsqueda de soluciones que entregan tanto eficiencia como seguridad, así como flexibilidad y escalabilidad. Estos modelos se consolidan como la opción preferida de las empresas, ya sea para la creación de contenidos, la atención al cliente o para mejorar el proceso de análisis y toma de decisiones.
En este escenario, RAG destaca cada vez más porque equilibra un alto rendimiento con menos complejidad y ofrece una vía rápida para la innovación continua. Su implementación marca un punto de inflexión para las organizaciones que buscan liderar la revolución digital, reforzando su competitividad en un entorno en constante cambio.
