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Cada vez más empresas quieren disponer de su propia inteligencia artificial: un asistente interno capaz de consultar documentos, redactar contenidos, atender preguntas, comunicarse con clientes, automatizar tareas o conectarse con herramientas como WordPress, un CRM o un ERP.

Aunque expresiones como «crear una IA» o «desarrollar una inteligencia artificial propia» se utilizan con frecuencia, en la mayoría de los proyectos empresariales no se entrena un modelo desde cero. Lo habitual es instalar una plataforma existente, conectarla con un modelo de lenguaje y personalizarla para adaptarla a las necesidades de la empresa.

Esto no resta valor al proyecto. Una buena implantación puede necesitar programación, administración de sistemas, integración con diferentes servicios, configuración de seguridad y conocimiento de los procesos empresariales. Sin embargo, conviene diferenciar claramente entre crear un modelo, desarrollar una aplicación que utiliza IA y personalizar una herramienta ya existente.

Tres formas de incorporar inteligencia artificial a una empresa

1. Crear o entrenar un modelo de inteligencia artificial

Esta es la interpretación más exigente de la expresión «crear una IA». Supone diseñar o adaptar una arquitectura, preparar grandes conjuntos de datos, entrenar el modelo y evaluar posteriormente sus resultados.

En un proyecto de este tipo deberían poder explicarse cuestiones como:

• La arquitectura y el número de parámetros del modelo.
• Los datos empleados y su procedencia.
• El hardware utilizado, especialmente las GPU y su memoria.
• El tiempo y el coste del entrenamiento.
• Los métodos empleados para evaluar los resultados.
• Si se ha realizado un preentrenamiento completo, un ajuste fino o fine-tuning, o una adaptación mediante LoRA.

Entrenar un gran modelo de lenguaje desde cero requiere una infraestructura y unos recursos que normalmente están fuera del alcance de una pequeña o mediana empresa.

Una alternativa más realista consiste en ajustar un modelo ya existente para una tarea concreta. Incluso en ese caso debería indicarse cuál es el modelo original y qué modificaciones se han realizado sobre él.

2. Desarrollar una aplicación que utiliza un modelo existente

En este escenario puede existir una cantidad considerable de programación propia, aunque el motor de inteligencia artificial haya sido desarrollado por otra organización.

Por ejemplo, una empresa podría crear una aplicación que:

1. Reciba una consulta de un cliente.
2. Consulte los productos disponibles en un ERP.
3. Compruebe precios y existencias.
4. Envíe la información necesaria a un modelo de lenguaje.
5. Presente una respuesta comprensible.
6. Registre la operación en el sistema de gestión.

La interfaz, la base de datos, las reglas empresariales, la seguridad, las conexiones y las automatizaciones pueden ser desarrollos propios. Sin embargo, la generación del lenguaje puede correr a cargo de GPT, Claude, Gemini, Mistral, Llama, Qwen u otro modelo existente.

La descripción técnicamente correcta sería «aplicación propia basada en inteligencia artificial» o «integración empresarial con modelos de IA», pero no «modelo de inteligencia artificial creado desde cero».

3. Instalar y personalizar una plataforma ya desarrollada

La tercera posibilidad consiste en descargar una herramienta existente, instalarla mediante Docker o directamente en un servidor, configurar un proveedor de modelos y adaptar su apariencia y funcionamiento.

Las personalizaciones más frecuentes incluyen:

• Sustituir el nombre y el logotipo.
• Cambiar colores, iconos y menús.
• Configurar usuarios y permisos.
• Preparar instrucciones o prompts.
• Crear distintos asistentes para cada departamento.
• Cargar documentos para formar una base de conocimiento.
• Añadir conexiones con WordPress, un CRM o un ERP.
• Incorporar servicios de correo electrónico o mensajería.
• Desarrollar módulos específicos para el proyecto.

Puede ser un trabajo legítimo de implantación e integración, pero tanto la plataforma como el modelo continúan teniendo sus respectivos desarrolladores.

Herramientas para crear una plataforma empresarial de IA

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