{"id":4975,"date":"2026-09-08T00:13:39","date_gmt":"2026-09-08T03:13:39","guid":{"rendered":"https:\/\/tucumandevelopers.com\/index.php\/2026\/09\/08\/cuando-todos-tienen-la-misma-inteligencia-artificial-que-hace-que-tu-empresa-sea-mas-inteligente\/"},"modified":"2026-09-08T00:13:39","modified_gmt":"2026-09-08T03:13:39","slug":"cuando-todos-tienen-la-misma-inteligencia-artificial-que-hace-que-tu-empresa-sea-mas-inteligente","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tucumandevelopers.com\/index.php\/2026\/09\/08\/cuando-todos-tienen-la-misma-inteligencia-artificial-que-hace-que-tu-empresa-sea-mas-inteligente\/","title":{"rendered":"Cuando todos tienen la misma inteligencia artificial, \u00bfqu\u00e9 hace que tu empresa sea m\u00e1s inteligente?"},"content":{"rendered":"
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Tras varios a\u00f1os observando y estudiando implementaciones de inteligencia artificial corporativas, sigo sintiendo curiosidad por algo: la mayor\u00eda comienza con un debate sobre el modelo a utilizar<\/a>. \u00bfDeber\u00edamos optar por Copilot, considerando que Microsoft est\u00e1 tan arraigado en nuestra empresa que se ha convertido en una especie de norma? \u00bfDeber\u00edamos probar GPT, ya que fueron pioneros? \u00bfO Gemini, que cuenta con todo el respaldo de Google? \u00bfO Claude, que ahora parece tan de moda? \u00bfQu\u00e9 tal Grok? O, Dios no lo quiera, como est\u00e1 ocurriendo en muchas empresas estadounidenses, \u00bfnos atrevemos a explorar modelos chinos como Deepseek, Qwen, etc.?<\/p>\n

Pero \u00bfy si esta decisi\u00f3n no fuera tan crucial<\/a>? Al fin y al cabo, cuando consideramos una implementaci\u00f3n corporativa, el modelo se parece un poco al microprocesador de un ordenador: importante, s\u00ed. \u00bfCuanto m\u00e1s grande, mejor? Quiz\u00e1s. Pero s\u00f3lo una pieza, y no necesariamente la m\u00e1s importante o estrat\u00e9gica.<\/p>\n

Ya est\u00e1 pasando<\/h3>\n

De hecho, lo que ya estamos presenciando en el panorama empresarial estadounidense es precisamente eso<\/a>: la elecci\u00f3n de un modelo se est\u00e1 convirtiendo en una cuesti\u00f3n de optimizaci\u00f3n econ\u00f3mica, en lugar de un compromiso ideol\u00f3gico. Las arquitecturas est\u00e1n cambiando radicalmente respecto al modelo inicial de \u00abesta empresa funciona con GPT\u00bb, y existen muchas razones para ello (adem\u00e1s del coste por token<\/em>, claro).<\/p>\n

En primer lugar, una empresa no necesita el mismo modelo potente y de vanguardia para cada una de sus consultas; hacerlo es un exceso innecesario y puede resultar extremadamente caro. Las consultas sencillas pueden dirigirse a modelos m\u00e1s econ\u00f3micos cuando un modelo suficientemente bueno es suficiente, mientras que otras preguntas o tareas m\u00e1s complejas pueden escalarse a los modelos m\u00e1s sofisticados<\/a>. Los orquestadores como el proyecto RouteLLM<\/a> de Berkeley apuntan precisamente a esto y pueden ahorrar mucho dinero manteniendo la integridad de las respuestas y una estructura de costes razonable.<\/p>\n

Las empresas chinas de inteligencia artificial lo saben bien. Deepseek es un caso muy interesante de una empresa que se ha posicionado claramente para sacar provecho de esto: una econom\u00eda de tokens<\/em> extremadamente competitiva<\/a>, para reforzar la idea de que, incluso para una empresa estadounidense, los modelos pueden ser extremadamente sustituibles, casi convertidos en productos b\u00e1sicos. Y cuando los modelos se vuelven f\u00e1ciles de sustituir en la capa de API<\/a>, el valor comienza a migrar naturalmente a capas superiores de la arquitectura. El objetivo de poner \u00abel mejor modelo disponible\u00bb al alcance de los empleados es cada vez menos importante, y conceptos como el temido tokenmax se consideran ahora completamente absurdos. Y la empresa que parece interpretar mejor esta tendencia no es otra que Microsoft, el rey indiscutible de la inform\u00e1tica corporativa (como se dec\u00eda de IBM hace mucho tiempo: \u00ab\u00a1ning\u00fan CIO ni CTO ha sido despedido por comprar Microsoft!\u00bb). La compa\u00f1\u00eda posiciona expl\u00edcitamente los modelos de lenguaje peque\u00f1os como la mejor opci\u00f3n para tareas o entornos espec\u00edficos de dominio y altamente especializados<\/a>, donde pueden ofrecer un rendimiento s\u00f3lido con recursos computacionales no demasiado exigentes y un alto control sobre los datos. Tambi\u00e9n han desarrollado modelos adaptados a sectores espec\u00edficos utilizando su familia Phi<\/a>, no intentando superar a los modelos grandes con modelos peque\u00f1os, sino demostrando que el tama\u00f1o del modelo debe ser una funci\u00f3n de la complejidad de la tarea, en lugar de una cuesti\u00f3n de prestigio corporativo.<\/p>\n

Inteligencia en un enfoque multicapa<\/h3>\n

Intentemos, entonces, abordar la inteligencia artificial corporativa como algo que comienza con la inteligencia general, contin\u00faa con el contexto institucional y termina con el aprendizaje institucional. Intentar producir lo primero parece no solo imposible, sino tambi\u00e9n completamente antiecon\u00f3mico y fuera del alcance de cualquiera que no sea una empresa de inteligencia artificial. Pero la segunda capa se compone de elementos como los objetos, documentos, reglas, ontolog\u00eda, relaciones e historial operativo de la empresa. Y la tercera es a\u00fan m\u00e1s interesante, ya que se basa en lo que realmente funcion\u00f3: consecuencias, evaluaciones y retroalimentaci\u00f3n, los llamados bucles. Es en estas dos \u00faltimas capas, no en la primera, donde las empresas pueden obtener y potenciar una verdadera diferenciaci\u00f3n y optimizaci\u00f3n<\/a>.<\/p>\n

Anthropic menciona espec\u00edficamente las mejoras que las empresas pueden lograr al centrarse en la ingenier\u00eda del contexto<\/a>, en la gesti\u00f3n del entorno, desde las herramientas hasta las instrucciones, la informaci\u00f3n externa o el historial, en lugar de obsesionarse con mejorar la consigna o el modelo.<\/p>\n

La esencia de una ventaja competitiva<\/h3>\n

Imaginemos mi caso: soy una gran universidad. Mis profesores e incluso mis estudiantes, cuidadosamente seleccionados, generan una cantidad incre\u00edble de documentos en cada curso, muchos de ellos con la evaluaci\u00f3n correspondiente asociada como retroalimentaci\u00f3n, ya sean calificaciones, revisiones por pares, etc. \u00bfNo podr\u00eda esto convertirse en una parte significativa de un corpus espec\u00edfico con el que tomar decisiones estrat\u00e9gicas, e incluso derivar de \u00e9l una ventaja competitiva que nos diferencie de otras universidades<\/a>? Esta idea va de la mano con lo que dijo Satya Nadella<\/a> sobre que las empresas controlen sus propios ciclos de aprendizaje, en lugar de simplemente comprar un gran y costoso programa de LLM y usarlo.<\/p>\n

Si lo analizamos de esta manera, el verdadero activo no es el modelo, sino el ciclo. Imaginemos dos universidades que utilizan el mismo modelo: \u00bfse convertir\u00e1n en instituciones igualmente inteligentes? \u00bfQu\u00e9 ocurre si una de ellas aporta d\u00e9cadas de decisiones acumuladas, experiencia docente, experimentaci\u00f3n pedag\u00f3gica, resultados estudiantiles, cultura organizacional y retroalimentaci\u00f3n? Al capitalizar todos estos activos, se puede partir del mismo modelo est\u00e1ndar, pero probablemente se obtendr\u00e1 una inteligencia institucional totalmente diferente. Si no se logra esto, en esencia, se estar\u00e1 alquilando el mismo cerebro. Pero una vez que se construye esa arquitectura, el programa LLM se convierte simplemente en un componente m\u00e1s dentro de ella. Y uno reemplazable.<\/p>\n

Alquilar la inteligencia, pero ser due\u00f1o del aprendizaje.<\/h3>\n

La pregunta, por lo tanto, no es si su empresa tiene acceso al modelo m\u00e1s reciente, sino m\u00e1s bien si, al cambiar su modelo ma\u00f1ana, \u00bfcu\u00e1nto de su aprendizaje institucional se conservar\u00e1 y cu\u00e1nto se perder\u00e1? Si cree que perder\u00e1 gran parte de esa valiosa informaci\u00f3n, entonces la empresa que le vendi\u00f3 el modelo posee demasiada inteligencia institucional.
En esencia, se trata de soberan\u00eda institucional. \u00bfCu\u00e1l es el valor de eso?<\/p>\n

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This article was previously published on Fast Company<\/a><\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

Fuente: Art\u00edculo original<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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