Así lo concluye un estudio que anticipa que el auge de los grandes modelos de lenguaje de propósito general "dará paso progresivamente a sistemas capaces de resolver tareas específicas con mayor eficiencia y de integrarse en procesos empresariales críticos sin que las compañías tengan que renunciar a la soberanía sobre su información, la auditabilidad de las decisiones o la gestión del riesgo", informó la Fundación General del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (Fgcsic).

El informe de vigilancia estratégica ‘La nueva frontera europea de la IA B2B’ es el primer trabajo elaborado conjuntamente por Santander AI Lab y la Unidad de Vigilancia Estratégica de la Fgcsic. Sus conclusiones se apoyan en el análisis de 10,3 millones de documentos y más de 326.000 publicaciones especializadas sobre IA, finanzas y banca.

El estudio identifica un cambio de tendencia en el desarrollo de la IA aplicada a las empresas: el paradigma conocido como ‘one model fits all’, basado en emplear un mismo modelo generalista para todo tipo de tareas, comienza a ceder terreno ante soluciones especializadas, diseñadas para proteger el control de los datos y ofrecer mayores garantías de trazabilidad, supervisión y cumplimiento regulatorio.

Según el informe, la IA empresarial está entrando en una nueva fase después de una primera etapa caracterizada por la experimentación con grandes modelos de propósito general. La siguiente oleada de adopción "estará impulsada por sistemas capaces de responder con mayor precisión y eficiencia a funciones concretas dentro de cada compañía".

Esta transformación "resulta especialmente relevante" en sectores regulados como el financiero, donde la incorporación de la IA a procesos críticos exige "compatibilizar la innovación tecnológica con el control de la información, la posibilidad de auditar el funcionamiento de los modelos y una adecuada gestión de los riesgos".

El director de Santander AI Lab, José Manuel de la Chica, defendió la necesidad de pasar de la experimentación con herramientas generalistas a una inteligencia artificial B2B “industrial, soberana y gobernable”.

A su juicio, la ventaja competitiva no dependerá necesariamente de utilizar siempre el modelo con mayor potencia, sino de seleccionar la tecnología más apropiada para cada proceso e incorporarla con trazabilidad, responsabilidad y control de los datos desde el propio diseño.

Entre las tendencias detectadas por el estudio figura el crecimiento de los denominados ‘Small Language Models’ o modelos de lenguaje pequeños, sistemas más acotados que pueden entrenarse o adaptarse para ejecutar tareas específicas con un consumo de recursos inferior al de los grandes modelos generalistas.

El informe destaca también el avance de arquitecturas como el RAG soberano, que permiten combinar las capacidades de la IA generativa con las bases documentales propias de una compañía, "de manera que el conocimiento corporativo permanezca bajo el control de la organización".

Este tipo de sistemas puede consultar información interna para elaborar sus respuestas sin que las empresas tengan que entregar el dominio de sus datos estratégicos a modelos externos de propósito general.

OPORTUNIDAD PARA EUROPA

El estudio considera que Europa parte con desventaja frente a Estados Unidos y China en la carrera por desarrollar grandes modelos fundacionales, debido a la diferencia en los niveles de inversión, pero sostiene que puede ocupar una posición de liderazgo en la IA especializada para sectores en los que la confianza, la seguridad y la regulación tienen un peso decisivo.

Estados Unidos movilizó en 2024 un total de 109.000 millones de dólares de inversión privada en inteligencia artificial, frente a los 19.420 millones registrados en Europa, según los datos recogidos en el informe.

De la Chica señaló que Europa cuenta con una “oportunidad diferencial” para competir en esos ámbitos y subrayó que la soberanía tecnológica útil no implica aislarse, sino determinar qué datos y procesos deben continuar bajo el control directo de las organizaciones.

La investigación apunta a un modelo europeo diferenciado, "sustentado no tanto en la creación de la herramienta generalista más grande, sino en la aplicación de tecnologías especializadas, seguras y auditables a actividades empresariales concretas", según el infoeme divulgado por la Fgcsic.

VIGILANCIA ESTRATÉGICA

La colaboración entre estas entidades permitió ordenar un volumen masivo de información científica, tecnológica y empresarial para identificar las tendencias que pueden marcar durante los próximos años la evolución de la inteligencia artificial B2B.

El director de Innovación de la Fundación General CSIC, Jorge Cabero, aseguró que la vigilancia estratégica se ha convertido en una herramienta esencial para que las organizaciones puedan desenvolverse en entornos tecnológicos cada vez más complejos.

Cabero explicó que la fundación transforma grandes cantidades de información dispersa en conocimiento útil para la toma de decisiones, mediante análisis especializados que permiten anticipar oportunidades e identificar riesgos. Añadió que el objetivo del estudio ha sido convertir el amplio volumen de documentación analizada en una interpretación de la realidad capaz de anticipar los cambios que marcarán los próximos años.

INTELIGENCIA y TECNOLOGÍAS EMERGENTES

Ambas entidades pretenden que el estudio siente las bases para desarrollar futuras iniciativas destinadas a generar inteligencia estratégica sobre tecnologías emergentes y analizar su impacto en el tejido empresarial.

El informe dibuja, según la Fgcsic, "una nueva etapa en la que la evolución de la IA aplicada a las empresas no dependerá únicamente del tamaño o la capacidad general de los modelos, sino de su adaptación a procesos específicos, del control efectivo de los datos y de la confianza que puedan ofrecer a empresas, reguladores y usuarios".