Alejandra Ortiz En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) se ha perfilado como más que una simple tendencia del momento. Se trata de una verdadera revolución que está redefiniendo las estructuras, estrategias y operaciones empresariales, generando así una transformación radical en la productividad, la toma de decisiones y la creación de valor en el ecosistema corporativo global.
En línea con esta visión transformadora, los datos revelan que la Inteligencia Artificial está cobrando fuerzas en las estrategias de inversión empresarial : según las proyecciones del IDC FutureScape: Latin America IT Industry Predictions 2024, para 2027, las 5,000 empresas más prominentes de la región destinarán más del 25% de su presupuesto básico de TI a iniciativas de IA, lo que se traducirá en un impulso de dos dígitos en la innovación de productos y procesos.
Sin embargo, este panorama no está exento de complejidades: en este entusiasmo de los líderes corporativos por implementar la IA Generativa, en ocasiones lo hacen sin una comprensión clara de sus aplicaciones específicas, sin llegar a producir resultados concretos de esta inversión.
En este escenario de transformación digital, una innovadora alternativa que podría atender aquellas necesidades de las organizaciones, es el concepto de Small Language Model (SLM). La visión es simple pero revolucionaria: desarrollar modelos de lenguaje más pequeños, totalmente de código abierto, construidos sobre datos públicos y diseñados específicamente para necesidades corporativas concretas. Esta aproximación representa una respuesta inteligente a los desafíos de los grandes modelos de lenguaje (LLMs), ofreciendo una solución más accesible, ágil y sostenible que permite a organizaciones de diversos tamaños adoptar soluciones de IA personalizadas sin enfrentar barreras tecnológicas o económicas.
Una primera fase en el proceso de adopción se centra en la transformación de la interacción con el cliente. Los sectores con mayor contacto directo con los consumidores—como agencias bancarias, operadoras de telecomunicaciones, servicios de atención al cliente y empresas de retail—se posicionan como pioneros en esta implementación inicial. Los chatbots representan el punto de entrada más visible de esta revolución, permitiendo una comunicación más ágil, personalizada y eficiente.
Una «siguiente ola» en torno a esta tecnología se caracteriza por el desarrollo de aplicativos especializados capaces de analizar variables complejas y tomar decisiones precisas. En esta etapa, la creación de soluciones puntuales no sólo optimizará los procesos de producción, sino que también impulsará la modernización tecnológica de las organizaciones, transformando radicalmente su capacidad de respuesta y eficiencia operativa.
El panorama actual de la IA revela una evolución hacia proyectos más maduros y estratégicos, con un enfoque centrado en el retorno de la inversión. Según la encuesta EY AI Pulse 2024, entre el 75% y 84% de las empresas consultadas han experimentado resultados positivos tras incorporar soluciones de IA en áreas críticas como eficiencia operativa, productividad, mejoras tecnológicas, ciberseguridad, satisfacción del cliente e innovación de productos.
Es así como la IA se configura no como un fin en sí misma, sino como una herramienta que amplifica el potencial humano, condicionada por nuestra habilidad para guiarla y aprovecharla. Las organizaciones que no desarrollen una visión estratégica clara sobre cómo integrarla, corren el riesgo de quedar obsoletas en un mercado cada vez más competitivo.
