El papel transformador de la IA en la empresa moderna: más allá del chatbot
En el imaginario colectivo, la inteligencia artificial suele asociarse a asistentes conversacionales como ChatGPT o Copilot. Sin embargo, el verdadero potencial de la IA en las empresas va mucho más allá de responder preguntas o generar textos bajo demanda. La IA puede integrarse en los procesos internos, actuando como un “compañero invisible” que automatiza tareas, detecta anomalías y escala incidencias sólo cuando es necesario que intervenga una persona.
IA como agente nativo en los procesos empresariales
Uno de los puntos clave es el concepto de la IA como agente nativo dentro de los procesos de la organización. Por ejemplo, en el área de facturación, un agente de IA podría detectar automáticamente discrepancias entre facturas y apuntes contables, o identificar defectos en materiales en una cadena de producción, incluso utilizando tecnologías de visión artificial como infrarroja o ultravioleta para detectar problemas invisibles al ojo humano. Esta capacidad permite que los trabajadores se centren en las excepciones y no en la supervisión constante de todos los procesos.
La automatización impulsada por IA puede aplicarse en sectores tan diversos como la alimentación, la industria o el comercio minorista. Imagina una cadena de selección de tomates donde la IA detecta defectos internos y externos en tiempo real, o un supermercado donde la IA ayuda a identificar robos mediante el análisis inteligente de cámaras de seguridad, facilitando el trabajo del personal de vigilancia. En todos estos casos, la IA no sustituye al ser humano, sino que optimiza su labor, permitiendo que se enfoque en tareas de mayor valor añadido.
IA local, híbrida y pública: ¿cuándo elegir cada modelo?
Uno de los debates más interesantes gira en torno a la elección entre IA local, híbrida o pública. La IA local es imprescindible cuando se requiere una latencia mínima (procesamiento en tiempo real) o cuando se manejan datos extremadamente sensibles, como fórmulas de productos, datos de pacientes o información confidencial de negocio. Procesar estos datos en la nube pública puede suponer riesgos legales y de privacidad, por lo que la IA debe entrenarse y operar localmente.
Por otro lado, los modelos híbridos combinan procesamiento local y en la nube, permitiendo aprovechar la escalabilidad de la nube sin comprometer la privacidad ni la velocidad de respuesta. La clave está en entrenar el modelo con datos privados localmente y subir sólo el modelo entrenado a la nube, evitando que los datos sensibles salgan del entorno seguro de la empresa.
La IA pública, por su parte, es útil para tareas donde la latencia y la privacidad no son críticas, como la generación de contenidos, la atención al cliente o el análisis de tendencias generales. Sin embargo, es fundamental evaluar en cada caso los riesgos y beneficios, y decidir el modelo más adecuado según las necesidades de la organización.
Protección de datos y cumplimiento normativo
La protección de datos es otro aspecto fundamental. El uso de IA debe cumplir estrictamente con las leyes de protección de datos nacionales y europeas. Procesar información sensible en la nube pública puede suponer incumplimientos involuntarios, por lo que la IA local o híbrida se convierte en la opción más segura para sectores regulados o con información crítica.
Por ejemplo, si una empresa farmacéutica necesita procesar datos sobre formulaciones de medicamentos o información de pacientes, la IA debe operar localmente para garantizar la confidencialidad y el cumplimiento normativo. Lo mismo ocurre en sectores como la banca, la sanidad o la administración pública, donde la protección de datos es prioritaria.
El papel de los partners tecnológicos
Empresas como Grupo Solitium pueden ayudar a sus clientes a desarrollar proyectos tanto con IA pública como local o híbrida, adaptándose a las necesidades de latencia, privacidad y automatización de cada organización. Ser un partner tecnológico implica ofrecer soluciones flexibles y seguras, capaces de transformar procesos y garantizar el cumplimiento normativo.