"El Proyecto Panamá: la destrucción de los libros escaneados para entrenar a la IA

>>  lunes, 28 de septiembre de 2026

Qué es el "Proyecto Panamá" y cómo reveló la destrucción de miles de libros antiguos para entrenar a la IA

https://www.bbc.com
Matías Zibell

Marçal Font lleva 20 años trabajando como librero de viejo 
(persona que vende y compra libros usados, de segunda mano o descatalogados).

El 30 de abril pasado Marçal Font recibió un pedido que llamó su atención en la Librería Fénix, un lugar de referencia para el comercio de libros antiguos de la ciudad catalana de Badalona.

"Hace 20 años que me dedico a ser librero de viejo, o sea, que de compras extrañas he tenido millones, con lo cual ya no me alarmo", le cuenta a BBC Mundo quien es además poeta y profesor de Literatura Comparada de la Universidad de Barcelona.

El pedido provenía de una empresa ubicada en Canadá, pero esta no era la primera vez que la librería enviaba libros en catalán al exterior. "Mandamos libros hasta Japón, no es algo raro; pero el patrón (de compra) era extraño".

Cuando a comienzos de mayo llegó una nueva serie de pedidos, Font decidió investigar por temor a que se tratara de un fraude.

"No es frecuente buscar a quiénes nos compran, pero en ese caso empezamos a mirar, más que nada, porque eran pedidos en una ventana de una hora o 40 minutos. Teníamos tres o cuatro correos pidiendo un número dispar de libros. Y los gastos de envío asociados eran disparatados".

Entonces consultó con su amigo Xavier Vinaixa, a quien además de su amor por los libros y el humanismo, lo une la pasión por la inteligencia artificial.

"Me llamó y me dijo, 'oye, me están entrando aquí pedidos con patrones raros, el mismo cliente, con envío al exterior y pagando tres veces gastos de envío'. Y él lo primero que pensó es que no fuera una estafa", recuerda Vinaixa en diálogo con BBC Mundo.

"Y ahí fue cuando empezamos a tirar del hilo y encontramos otra gente, con las mismas inquietudes que Marçal, en Alemania, en Nueva Zelanda... Y entonces lo vimos súper claro", añade este investigador de inteligencia artificial y director técnico de la empresa tecnológica Sorensen.ai.

Getty Images

Si uno realiza una búsqueda en internet con los términos "libros antiguos" e "inteligencia artificial" encuentra rápidamente esas "inquietudes" a las que hace referencia Vinaixa.

En un artículo del periódico británico The Telegraph titulado "Barbarie cultural: cómo las empresas de IA están destruyendo los libros del mundo", un librero de Haarlem, Países Bajos, cuenta la sorpresa que sintió al recibir un pedido masivo de libros:

"En el comercio de libros antiguos es muy poco frecuente que la gente quiera comprar más de un libro. Así que, si alguien viene y dice 'quiero un par de cientos de sus libros' resulta muy extraño", contó el anticuario Pieter de Vries.

El diario The Guardian, citó a una librera en la ciudad australiana de Victoria que recibió un pedido de la misma compañía que le compró a Marçal Font: "Hicieron el pedido, pagaron por adelantado y no pusieron reparos a los gastos de envío", explicó Delfina Manor.

Ambos artículos, así como los que contaron la historia del librero catalán, hacen referencia a la investigación periodística que destapó lo que se conoce como el "Proyecto Panamá".

Destrucción y entrenamiento

En septiembre de 2025, la empresa de inteligencia artificial (IA) Anthropic acordó pagar US$1.500 millones para resolver una demanda colectiva presentada por autores que alegaban que la compañía había utilizado sus obras sin permiso para entrenar sus modelos de IA.

Cuatro meses después, el diario Washington Post publicó en exclusiva un documento que fue parte del proceso judicial, en el que se mencionaba la existencia de un plan para digitalizar todas las obras escritas por la humanidad.

"El Proyecto Panamá es nuestro esfuerzo para escanear de forma destructiva todos los libros del mundo", indicaba el texto filtrado, que más adelante especificaba: "No queremos que se sepa que estamos trabajando en esto".

Maximiliano Firtman, profesor argentino y autor de libros sobre programación e inteligencia artificial, fue uno de los autores que demandó a Anthropic en esa demanda colectiva.

Según le cuenta a BBC Mundo, el juez dictaminó que si la empresa compraba el ejemplar del libro, podía usarlo para entrenar a la IA.

"Y ahí empezaron a surgir los testimonios de libreros alrededor del mundo que reciben órdenes de libros que nadie tocaba, y de algunas empresas que se dedican a escanear estos libros y darles el texto ya escaneado a las empresas de inteligencia artificial. Así aparece el tema de la destrucción de los libros".

Rodrigo Álvarez, periodista especializado en tecnología en el medio Todo Noticias (TN) de Argentina, explica que hay dos métodos para digitalizar libros, uno de los cuales no implica la destrucción del ejemplar, ya que usa escáneres planos o dispositivos con forma de V que escanean las páginas sin desarmar la encuadernación.

"El procedimiento 'destructivo' es basicamente un proceso que comienza con el corte del lomo para que las hojas queden sueltas; las páginas ya separadas se introducen en escáneres industriales de alta velocidad que las escanean mucho más rápido, de manera automática", le dice a BBC Mundo.

Una vez digitalizadas las páginas, el libro ya no puede armarse de nuevo y sus restos suelen enviarse a reciclaje.

"Las empresas eligen esta segunda alternativa por una cuestión de escala: permite digitalizar millones de ejemplares con mayor rapidez y a un costo menor. En el caso documentado de Anthropic, para el Proyecto Panama se usó este procedimiento", concluye Álvarez.

Entrenamiento

Digitalizar los libros permite preservar los textos escritos a lo largo de la historia humana, pero el objetivo principal parece obedecer más a entrenar a la inteligencia artificial que a un espíritu de conservación.

"Cuando hablamos de IA normalmente se sobreentiende que hablamos de un LLM (siglas en inglés de Large Language Model), un gran modelo de lenguaje", aclara Xavier Vinaixa.

Los LLM, como -por ejemplo- ChatGPT-, son programas de inteligencia artificial que aprenden a entender, resumir, traducir y generar texto u otro contenido prediciendo la palabra o el fragmento siguiente.

"Todos usamos el teclado predictivo en nuestros teléfonos. Vos decís 'hola, estoy llegando…' y capaz que te sugiere la palabra 'tarde'. ¿Cómo funciona ese teclado predictivo? En base a estadísticas de textos previos que vos escribiste. Eso mismo, pero elevado a la millonésima potencia, es un LLM", ejemplifica Maximiliano Firtman.

Entonces, para entrenar a estos modelos grandes de lenguaje en el intrincado arte de encontrar las conexiones entre las palabras, primero se los "alimentó" con toda la información que había en la red -Wikipedia, blogs, foros-, y cuando esto comenzó a acabarse, se los entrenó con notas de periódicos y hasta con subtítulos de los videos de YouTube.

"Todo lo que tenían a mano se lo daban a esa máquina que se traga textos, y cuando esto se terminó empezaron a buscar en los libros impresos que ya estaban digitalizados, luego en las bibliotecas y ahora empezaron a buscar libros extraños que no son comerciales. ¿Y que están dónde? En librerías de libros usados y anticuarios", añade Firtman.

"En el caso de Marçal -dice Xavier Vinaixa- me comentaba de pedidos que le llegaban, por ejemplo, de la historia de los embutidos catalanes, cosas que seguro que no se han usado todavía para entrenar".

Datos sin contexto no son datos

La destrucción de los libros escaneados para entrenar a la IA ha generado cuestionamientos y dudas desde diversos foros.

Miguel Ángel Ortega, presidente de la Asociación Profesional del Libro y Coleccionismo Antiguos de España (UNILIBER), le dice a BBC Mundo que se debería distinguir si se trata de ejemplares de tiradas masivas o de tiradas limitadas.

"Como comerciantes que preservamos el patrimonio y que realizamos una labor de conservación, creemos que el uso final de una obra, de una edición muy limitada, escasa o única, lógicamente, no debería ser la destrucción".

En esto coincide Rodrigo Álvarez, el periodista de Tecnología de TN, para quien el mayor riesgo "es que las compras indiscriminadas destruyan ejemplares raros o agotados sin comprobar antes cuántos de esos ejemplares quedan en stock de distribuidoras y librerías, o incluso en poder de las personas".

A Marçal Font, en cambio, la destrucción de libros no le preocupa tanto: "No soy nada romántico en ese sentido".

"Igual que los veterinarios que estudian para salvar a los animales acaban siendo los que más animales sacrifican; mi punto de vista es que no hay nadie que destruya más libros que un librero de viejo, porque compramos bibliotecas enteras, salvamos todo lo salvable, pero hay mucho que no se salva".

Font explica que si un libro tiene depósito legal, lo que asegura una conservación de 5 o 10 ejemplares como mínimo, "que se destruya un ejemplar para que toda esa información vaya a un formato nuevo de conocimiento me parece hasta bien".

Su preocupación radica en que la digitalización de todo el material producido por la humanidad deje de lado aquello que no cuenta con un ISBN (siglas en inglés de International Standard Book Number), el número que identifica cada libro publicado.

"Toda la disidencia política del mundo, la lucha LGTBI, todos los fanzines de rebeldía, la contracultura, todo lo underground se ha hecho sin ISBN", señala, y advierte que este material podría perderse para futuras generaciones si no se lo digitaliza también.

Por esa razón, tanto Álvarez como Font destacan que no se debe confundir digitalización con conservación.

"La digitalización de un libro no es lo mismo que conservar un libro; generalmente ese archivo digital suele quedar en una base de datos privada, fuera del alcance de lectores, bibliotecas e investigadores", advierte Álvarez.

El periodista tecnológico añade que en esta digitalización extrema también pueden perderse características que exceden al texto, como su encuadernación, anotaciones, ilustraciones, calidad de impresión, procedencia y otras particularidades.

Para Font, la ausencia de estos "metadatos" deja en las sombras claves fundamentales para la buena interpretación de un texto, con lo cual los datos que se producen incluso para la propia industria de IA son, en su opinión, deficitarios.

"Que haya un trasvase de conocimiento del formato libro a los nuevos formatos me parece muy positivo; en los siglos XV y XVI ya hubo un proceso similar con esos libros de la recién inaugurada imprenta, y también se perdía la calidad de los datos de un formato a otro. ¿Eso cómo se resolvió? Con metadatos".

Él pone el ejemplo de cuando se recopiló información inscrita en pierdas para pasarla al papel: "No bastaba con transcribir el texto que había en la piedra, había que incluso dibujar la piedra, hablar de sus materiales, de su localización, todo ese metadato es lo que nos permite ahora a nosotros reconstruir qué decía esa piedra en realidad".

El presidente de la Asociación Profesional del Libro y Coleccionismo Antiguos de España explica que incluso dos libros con el mismo texto pueden tener un valor cultural muy diferente.

"Pueden tener la misma información, pero uno tiene un ex libris (una etiqueta decorativa pequeña que se pega en el interior de la cubierta delantera para indicar quién es su propietario), una encuadernación artesanal o anotaciones, que no se van a poder trasladar al formato digital, un poco lo que ocurre con el formato del libro electrónico".

El resumen del resumen del resumen...

Para evitar la digitalización que destruye los libros y deja de lado información clave, tanto Font como Vinaixa proponen evitar los intermediarios

"La solución que proponemos es escanear nosotros nuestro patrimonio en nuestra lengua, lo guardamos y licenciamos los datos; si tú quieres los datos, yo te los doy de la mejor manera posible y el libro me lo guardo, porque para la gente que hace investigación es importante también cómo el libro tiene la portada, cómo ha sido cosido, no solo el contenido", dice Vinaixa.

El director técnico de la empresa tecnológica Sorensen.ai. añade que la demanda de datos continuará, hasta que ya no haya con qué alimentar a la inteligencia artificial.

"Creíamos que la IA se iba a quedar pequeña cuando ya no haya más capacidad de proceso. Pues no, el tope son los datos, la IA se ha quedado pequeña porque ya no hay más datos".

Para Firtman, aún no sabemos qué pasara cuando se acabe la información generada por humanos:

"Lo siguiente que hay son los datos sintéticos, los textos escritos por la propia IA. El mayor riesgo de acá a unas décadas es que cuando todo se lo preguntemos a una IA, sin ir a las fuentes, esa IA se empiece a degradar porque se está entrenando con la misma información que generó la propia IA".

El periodista Rodrigo Álvarez grafica esta degradación con la imagen de una serpiente que se come su propia cola:

"Las empresas alimentarían a sus modelos con contenido generado por otras inteligencias artificiales y en ese caso podrían multiplicarse errores, hacer cada vez más básico el lenguaje, como un resumen de un resumen de un resumen, cada vez más sencillo, una síntesis de una síntesis que se aleja de la información original".

Mientras, en la Librería Fénix de Marçal Font, la situación se fue modificando tras la compras "extrañas" de abril y mayo.

"Han ido cambiando de logística y de empresa. También nos empezaron a hacer mandar los libros no solo a Norteamérica sino a Alemania".

Y después de un mes sin novedades, Font ha recibido un nuevo pedido, justo esta semana, lo cual, para él, solo podría implicar una cosa:

"El Proyecto Panamá sigue en marcha".

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Un documento puede mostrar quién cambió una frase, pero ¿quién aprobó lo que ahora dice?

Cuando la IA edita el documento, ¿quién posee el cambio?

https://www.unite.ai
Gary Espinosa



Un documento puede mostrar quién cambió una frase, pero dejarte adivinando quién aprobó lo que ahora dice. Cuando la IA y las personas han revisado ambas la redacción, un nombre junto a la edición final no responde a esa pregunta.

Considera una política de soporte hipotética que promete una respuesta dentro de dos días hábiles. Una reescritura de IA propone un día hábil. Un editor humano lo cambia a tres, y un líder de equipo aprueba el documento. El archivo publicado parece ordinario. Su historial contiene una propuesta rechazada, una revisión humana y una decisión sobre lo que los clientes deben esperar.

¿Quién posee ese cambio? Necesitamos distinguir las contribuciones antes de poder asignar la responsabilidad de su publicación. De lo contrario, “asistido por IA” nos dice muy poco sobre cómo llegó la redacción final.

Separar la edición de la decisión

El anuncio de Microsoft del 29 de septiembre de 2025 de que Agent Mode en Word estaba comenzando su despliegue Frontier situó la edición conversacional dentro de la aplicación de documentos, inicialmente en la web. Ese anuncio establece la fecha de lanzamiento, no cómo cualquier organización en particular revisa los cambios resultantes.

Para un equipo que usa IA de esta manera, el punto de partida útil es la persona que solicita la edición.
Registra a esa persona por separado del software que la genera. Si alguien luego reescribe la sugerencia, también conserva esa contribución. La aprobación es otra acción, vinculada a la versión que el revisor realmente vio.

Esos roles no exigen personas distintas para cada tarea. Un editor puede solicitar una reescritura, revisarla y tener autoridad para aprobarla. La distinción sigue siendo importante: solicitar un párrafo más corto no implica necesariamente aprobar cada alteración que haga el software.

El W3C PROV data model proporciona un vocabulario para describir esta historia. Los documentos y sus versiones pueden representarse como entidades; las ediciones y aprobaciones como actividades; las personas y el software como agentes. El modelo describe las relaciones entre ellos. No determina la responsabilidad legal ni autentica a quien aparezca en el campo de autor.

Para flujos de trabajo de documentos asistidos por IA que involucren redacción técnica o material de soporte, esto significa definir lo que representa cada acción registrada. Un comentario identifica una contribución a la discusión. Una aprobación debe identificar el permiso para publicar una redacción específica. Asignar a ambos el mismo estado genérico de “revisado” haría el registro menos útil.

Crear un registro para un pasaje modificado

Regresemos al ejemplo del tiempo de respuesta. Antes de generar una reescritura, conserva la redacción aprobada de dos días hábiles y su versión del documento. Asigna a la propuesta de cambio un identificador y luego conecta a él las revisiones y decisiones posteriores.

Lo siguiente es un diseño ilustrativo, con identificadores inventados. No es la salida de un producto probado ni un esquema que soporte cada herramienta de documentos.

Elemento de registro

Qué preservar

Documento y ubicación

ID del documento, versión base v12 y el pasaje afectado. Utiliza un identificador de pasaje estable cuando esté disponible; la paginación puede cambiar.

Propuesta de IA C17

Redacción original y respuesta propuesta de un día hábil; tiempo de generación, identidad autenticada del usuario solicitante y la identidad del software. Registra los detalles del modelo cuando estén expuestos; de lo contrario, márcalos como desconocidos.

Revisión humana C17b

El cambio del editor a tres días hábiles, su identidad y su relación con C17.

Decisión de revisión

C17 rechazado o reemplazado; C17b aceptado. Identifica al aprobador y la hora de la decisión, con una razón cuando el cambio lo justifique.

Versión publicada v13

El archivo publicado, su propietario responsable y una conexión conservada con la revisión aceptada.


Conserva la propuesta de IA después de que la revisión humana la reemplace. Si el registro retiene solo la redacción final de tres días hábiles, un revisor posterior no podrá reconstruir la sugerencia anterior a partir de esa entrada. Los cambios rechazados forman parte del historial aunque no correspondan al texto publicado.

El Generative AI Profile de julio de 2024 de NIST describe la procedencia como información sobre el origen y la historia del contenido, incluidas las modificaciones y fuentes. También recomienda evaluar la relación entre los procesos de procedencia y los revisores humanos. La tabla aplica esa idea a un flujo de trabajo de documentos; no es una lista de verificación de certificación de NIST.

Puedes conservar este registro dentro del sistema de documentos o en un repositorio conectado. En cualquier caso, haz que la relación con la versión publicada sea lo suficientemente explícita para que alguien pueda recuperarla sin depender de la memoria del editor original.

Verificar qué sobrevive al traspaso

Un archivo exportado merece su propia verificación. El historial disponible durante la edición puede diferir de lo que un destinatario puede inspeccionar, según la aplicación, el formato y la configuración de exportación. No asumas que cada PDF pierde la atribución, o que preservar los comentarios visibles conserva cada decisión de revisión.

La documentación para editar con Copilot de Microsoft indica que sus cambios respetan Control de Cambios cuando esa función está habilitada. Esa es una funcionalidad útil. No establece que todo su historial de aprobaciones sobreviva a cada conversión o transferencia posterior.

Prueba la ruta que tu equipo realmente utiliza. Lleva el documento de ejemplo a través de la revisión y la exportación, y luego intenta recuperar la revisión aceptada y su aprobador usando los registros retenidos. Si el archivo publicado no puede llevar ese historial, conserva un registro controlado en otro lugar y preserva la conexión entre ambos.

Los casos menos sencillos también merecen atención. Acepta solo parte de una sugerencia e inspecciona lo que indica el registro. Haz que dos revisores trabajen contra la misma versión base, y luego determina qué cambios llegaron al archivo publicado. Finalmente, edita el pasaje después de la aprobación y verifica que la decisión anterior no se haya convertido silenciosamente en la aprobación de la nueva redacción.

El nombre de autor mostrado debe poder rastrearse a una cuenta autenticada antes de confiar en él para la identificación. De manera similar, un resumen de archivo puede ayudar a identificar el artefacto publicado, pero no puede decirte si el compromiso de tiempo de respuesta es correcto. Esos son controles separados, y tu proceso de revisión debe preservar la distinción.

Establece el Límite de Aprobación Antes de la Publicación

Cambiar el formato de un encabezado y cambiar un compromiso con el cliente no tienen por qué seguir rutas de revisión idénticas. Decide qué ediciones pueden proceder bajo una política establecida y cuáles requieren la aprobación de una persona designada. Esa elección debe reflejar lo que el cambio significa para las personas que usan el documento.

El argumento para autoridad explícita de decisión de IA se vuelve práctico aquí. En nuestro ejemplo, alguien necesita autoridad para aprobar un compromiso de respuesta de tres días hábiles. El permiso para editar el archivo por sí solo no debe considerarse evidencia de esa autoridad.

Proporciona a ese revisor suficiente contexto para decidir. Muestra la redacción original y la propuesta junto a cualquier revisión humana intermedia. Haz visibles los conflictos no resueltos e identifica la versión destinada a la publicación. Un revisor que solo vea un párrafo final pulido puede no tener razón para notar que el tiempo de respuesta cambió.

Define quién posee la publicación antes de transferir el flujo de trabajo a los usuarios. Esa persona no tiene que realizar cada edición, pero necesita una forma de establecer que la revisión requerida se realizó y se aplica al archivo que está publicando. Dejar la asignación vaga dificulta resolver un cambio disputado cuando el documento está listo para su uso.

Esto no requiere conservar indefinidamente cada solicitud confidencial. Retén la evidencia necesaria para explicar la decisión según la política de acceso y retención de tu organización. Si la información de la versión del modelo no está disponible, registra la limitación. Un historial útil debe hacer evidente la información faltante en lugar de insinuar un nivel de detalle que el sistema nunca capturó.

Publica Solo la Versión que Puedes Rastrear

Antes de publicar un cambio significativo, intenta rastrearlo a través del registro. Encuentra la sugerencia original, determina qué modificó el editor humano y recupera la decisión que aceptó esa revisión. Luego compara la versión aprobada con el archivo que se entregará.

Si falta esa conexión, suspende el cambio de revisión. Que alguien recuerde que el documento fue “aprobado” no basta para establecer qué redacción aprobó.

Un editor debe poder explicar su contribución sin que se le asignen todas las sugerencias que la IA generó. El responsable de la publicación necesita saber con precisión lo que está autorizando. No podemos pedir a las personas que respalden cambios sin proporcionarles una forma fiable de inspeccionar cómo se realizaron esos cambios.

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Agente IA de OpenAI accedió sin autorización el pasado junio a un portal del sistema público de salud de Australia

Un agente de inteligencia artificial de OpenAI accede sin permiso a datos del sistema de salud de Australia
https://www.rtve.es/

  • El incidente, en el que no se filtraron datos de pacientes, ocurrió en junio pero se ha conocido ahora
  • Se trata del primer hackeo conocido de una IA a una agencia gubernamental


Una inteligencia artificial (IA) desarrollada por la empresa OpenAI accedió sin autorización el pasado junio a un portal del sistema público de salud de Australia y obtuvo acceso a archivos de datos, tanto públicos como no públicos. OpenAI no informó al Gobierno australiano hasta pasados tres meses. Se trata del primer hackeo autónomo de una IA a una administración pública del que se tiene noticia.

El Gobierno australiano ha asegurado que la IA no accedió al historial de los pacientes ni a datos personales de los ciudadanos, pero ha mostrado su "extrema preocupación" y ha abierto una investigación. "La situación es obviamente inaceptable", ha declarado el primer ministro australiano, Anthony Albanese.

El caso se suma a la serie de incidentes conocidos en los que la IA ha operado de forma autónoma y sin permiso, y se ha conocido cuando se debate el modelo de desarrollo de esta tecnología y sus posibles amenazas.

El agente de la IA obtuvo información sin permiso

Un agente de IA es un sistema informático o software que actúa de forma autónoma y puede elaborar estrategias para lograr sus objetivos. Uno de estos agentes realizaba una investigación sobre el gasto público en medicamentos y como parte de esa investigación consultó el 18 de junio el portal de estadísticas de Medicare, el sistema universal de salud australiano, administrado por Services Australia, la agencia estatal para la gestión de los servicios sociales, informa Efe.

El agente solicitó en varias ocasiones el acceso a informacion sobre el sistema de salud, pero fue bloqueado por el portal. Entonces, la IA encontró una forma de sortear esas restricciones y terminó accediendo a la información sin permiso.

OpenAI ha informado en un comunicado de que había "identificado actividad que implica a varios sitios webs y sericios del Gobierno de Australia mientras nuestros modelos intentaban buscar respuestas...

Nuestros modelos tomaron acciones que no pretendíamos".

El primer ministro australiano informó de lo ocurrido a los medios en una comparecencia el miércoles en Nueva York, donde asiste a la Asamblea General de la ONU. "Había bloques [de programación] que claramente respondían y le decían al agente de IA que 'no'. El agente buscó una manera de evitar esos bloques, no aceptó un 'no' por respuesta", ha explicado.

OpenAI ha asegurado que su agente obtuvo solamente estadísticas sanitarias agregadas y nombres de archivos internos, pero no accedió a los historiales de los pacientes.

El ministro de Defensa, Richard Marles, también ha subrayado que por la brecha en el portal de Medicare no se filtraron informes o registros médicos personales, pagos de ayudas, detalles financieros o de cuentas bancarias de ciudadanos australianos, y que la IA sólo accedió a datos agregados sobre el uso del sistema de salud en el país.

"Extrema preocupación" del Gobierno australiano


A pesar de eso, el Gobierno australiano ha expresado su "extrema preocupación". "La evidencia que tenemos hasta el momento es que la red no se ha visto más ampliamente comprometida. Pero no obstante, la situación es obviamente inaceptable", ha declarado Albanese

El primer ministro también ha mostrado su malestar por que OpenAI haya tardado tres meses en informar a las autoridades. "Hasta el 10 de septiembre no hubo ninguna notificación en absoluto", se ha quejado, según recoge Reuters.

Albanese ha anunciado la creación de un grupo de trabajo para investigar lo ocurrido, con la participación del coordinador nacional de ciberseguridad, la Oficina de IA, la Dirección Australiana de Señales y el Instituto Australiano de Seguridad de la IA. Uno de los aspectos que se revisarán será por qué los sistemas gubernamentales no detectaron la brecha de seguridad.

La investigación intentará determinar también si el agente de IA pudo acceder o intentar acceder a otros portales del Gobierno. Los técnicos de OpenAI ha identificado actividad relacionada con varios sitios web y servicios del Gobierno australiano, y el propio Albanese ha reconocido que otros tres sitios webs gubernamentales relacionados con el sistema de salud pueden haberse visto afectados, aunque aún no se ha confirmado.

Por otra parte, según The New York Times, los agentes de OpenAI intentaron acceder sin permiso a otras tres páginas web para completar búsquedas de información: una biblioteca en la Universidad de Nuevo México (EE.UU); DataUSA, un repositorio de código abierto que reúne datos sobre empleo y educación, también en EE.UU.; y el Instituto Australiano de Salud y Bienestar. En estos casos, la IA no tuvo éxito y no pudo acceder a los datos. Todos los incidentes ocurrieron en mayo y junio.

OpenAI, la empresa tecnológica dirigida por Sam Altman, se ha visto implicada en varios casos de hackeos y ataques independientes de sus agentes de IA a otros agentes o portales. En julio, la empresa reveló que algunos de sus modelos de IA más avanzados se descontrolaron y llevaron a cabo un "ciberataque sin precedentes" perpetrado de manera autónoma contra la empresa Hugging Face, encargada de desarrollar modelos de IA de código abierto.

La empresa de Altman advirtió que este tipo de "incidentes de ciberseguridad" podrían ser cada vez más comunes. Otras empresas rivales, como Anthropic, Google y Meta también han informado de casos en los que sus agentes han accedido a sistemas externos.

Estos sucesos, junto con el aviso de algunos expertos de que la IA puede convertirse en una amenaza para la Humanidad, han llevado a cuestionarse el modelo de desarrollo de esta tecnología, que se ha convertido además en otro elemento del enfrentamiento geoestratégico entre Estados Unidos y China. Este mismo miércoles se celebró en la ONU una conferencia sobre los peligros de la Inteligencia Artificial y su posible regulación, en los márgenes de la Asamblea General.

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La evolución de la IA en el sector legal está cambiando la forma misma en que se conciben los asuntos.

>>  miércoles, 23 de septiembre de 2026

¿Cómo transforma la inteligencia artificial la gestión de asuntos en los despachos y asesorías internas?https://noticias.juridicas.com




La IA ya no se limita a indexar archivos; los interpret

La evolución de la IA en el sector legal está cambiando la forma misma en que se conciben los asuntos. El modelo centrado en prompts —preguntas puntuales con respuestas inmediatas— está dando paso a una aproximación mucho más ambiciosa: la construcción de casos digitales completos, gestionados con ayuda de IA, en los que cada fase del trabajo jurídico queda conectada y documentada.

En este nuevo escenario, el punto de partida ya no es “¿qué dice la ley sobre X?”, sino “este es el caso, estos son los documentos, este es el objetivo del cliente”. Con esa información, la herramienta de IA levanta una especie de mapa del asunto. Identifica los ejes jurídicos principales, sugiere tareas de análisis y determina qué documentos habrá que elaborar para dar una respuesta completa y útil al cliente.

La IA no se limita a indexar archivos; los interpreta. Es capaz de detectar, por ejemplo, cláusulas que regulan la resolución de un contrato, plazos de preaviso, obligaciones de las partes, mecanismos de subsanación o limitaciones de responsabilidad. A partir de ahí, propone líneas de investigación y estructuras de argumentación que el abogado puede validar y completar con su experiencia.

La generación de borradores se integra en este mismo flujo. Una vez que el sistema ha organizado los hechos y ha localizado las normas y decisiones relevantes, puede producir un primer documento de trabajo: un informe interno, un memorando para dirección, una carta de respuesta, un esquema de demanda. El profesional ya no arranca desde un folio en blanco, sino desde un texto que incorpora los elementos esenciales del caso y que se puede afinar con rapidez.

Eficiencia y seguridad


Esta forma de trabajar tiene consecuencias directas en la eficiencia, pero también en la seguridad. Toda la actividad —desde las primeras hipótesis hasta las conclusiones finales— queda registrada en el proyecto digital. Si el asunto se reabre, si el cliente cambia de postura o si el caso llega a los tribunales, el equipo jurídico puede reconstruir con precisión qué se hizo, cuándo y por qué.

Al mismo tiempo, la exportación de resultados se simplifica. Los documentos producidos en la plataforma de IA se convierten en archivos listos para compartir, con formato profesional, referencias intactas y una estructura coherente. Lo que se ve en el entorno de trabajo es lo que recibe el cliente, sin necesidad de horas adicionales de limpieza y maquetación.

En las asesorías jurídicas internas las herramientas permiten estandarizar respuestas a consultas internas repetitivas (por ejemplo, revisión básica de NDAs, cláusulas estándar de responsabilidad), liberando tiempo de la asesoría para los asuntos estratégicos. La trazabilidad del proyecto facilita además justificar decisiones ante auditorías internas, compliance o la matriz, mostrando qué se analizó y con qué criterios.

En definitiva, la IA ha dejado de ser un mero complemento para consultas puntuales y se convierte en el eje sobre el que se articula la gestión moderna de asuntos. El valor añadido para el abogado ya no es solo “tener respuestas rápidas”, sino disponer de un proyecto vivo y estructurado que le permite tomar mejores decisiones, con más contexto y en menos tiempo.

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Google crea una IA exclusiva para abogados: Gemini Enterprise for Legales la integración de IA en el sector jurídico

Google crea una IA exclusiva para abogados: contratos, documentos e investigaciones analizados en segundos

https://www.infobae.com
Rafael Montoro

La plataforma promete automatizar tanto tareas administrativas como funciones legales especializadas. (Captura YouTube Google Cloud)

El avance de la inteligencia artificial en el ámbito jurídico ha dado un nuevo paso tras el anuncio de Google sobre el lanzamiento de Gemini Enterprise for Legal, un conjunto de herramientas específicas dirigidas a abogados y bufetes.

La plataforma promete automatizar tanto tareas administrativas como funciones legales especializadas, lo que permitiría a los abogados concentrarse en actividades de mayor valor para sus clientes, todo bajo estrictos estándares de seguridad y confidencialidad de los datos.

Gemini Enterprise for Legal: integración de IA en el sector jurídico

El reciente complemento presentado por Google para su plataforma Gemini Enterprise está diseñado para responder a las crecientes necesidades de los despachos de abogados en relación con la digitalización y la eficiencia en la gestión de tareas jurídicas. Esta solución incorpora integración directa con software legal y plataformas de datos reconocidas en el mercado, lo que facilita el trabajo diario de los abogados.


El reciente complemento presentado por Google para su plataforma Gemini Enterprise está diseñado para responder a las crecientes necesidades de los despachos de abogados.
 (Captura YouTube Google Cloud)



Además, incluye una gama de agentes de inteligencia artificial capaces de ejecutar funciones administrativas y legales sin requerir una supervisión humana constante, de acuerdo con la información proporcionada por Google.

La compañía asegura que Gemini Enterprise for Legal cubrirá tanto tareas rutinarias como procesos complejos, permitiendo así la optimización de recursos humanos en los bufetes. Esto significa que los abogados podrán delegar tareas repetitivas a la inteligencia artificial, enfocándose en la prestación de servicios jurídicos que requieren análisis y juicio profesional.

Gemini Enterprise se lanzó en octubre de 2025 para clientes empresariales con el objetivo de ampliar la base de usuarios corporativos de Google Cloud. Esta división de Alphabet se encuentra entre las que muestran mayor crecimiento dentro de la empresa matriz, impulsada en parte por la creciente demanda de soluciones de IA en diversos sectores.

Herramientas de IA para industrias especializadas y competencia en el mercado

La apuesta de Google no se limita al sector jurídico. Junto a este lanzamiento, la compañía anunció herramientas específicas para el sector de servicios financieros y adelantó que planea introducir más opciones adaptadas a distintas industrias en el futuro. Este enfoque sectorial demuestra la voluntad de atender necesidades particulares de cada área profesional, aprovechando el potencial de la inteligencia artificial para transformar procesos y modelos de negocio.

La competencia en el desarrollo de IA para empresas se intensifica. Otras empresas tecnológicas, como Anthropic, también han presentado nuevas soluciones orientadas a bufetes y departamentos legales en los últimos meses. Según un informe de Deloitte, la adopción de inteligencia artificial en el sector jurídico se encuentra en una fase temprana, pero ya impulsa inversiones significativas destinadas a modernizar la gestión y prestación de servicios legales.

Alianzas estratégicas entre bufetes y proveedores de tecnología jurídica

Un aspecto destacado del despliegue de Gemini Enterprise for Legal es la estrategia de integración directa y segura con plataformas líderes en tecnología legal, como las desarrolladas por Thomson Reuters, Harvey y LexisNexis. Esta conectividad permite que los bufetes utilicen las capacidades de Gemini Enterprise sin abandonar sus herramientas habituales, favoreciendo la continuidad operativa y la protección de la información sensible.

Los bufetes están adoptando rápidamente tecnologías de inteligencia artificial generativa que ayudan en actividades como la investigación legal, la redacción de documentos judiciales y la gestión de casos. Además, muchas firmas emplean estos sistemas para la administración de clientes y expedientes, con el propósito de reducir costes y aumentar la eficiencia operativa.

La propuesta de Google pretende ser flexible, permitiendo a cada despacho seleccionar los modelos de IA que mejor se adapten a sus necesidades dentro de la plataforma. Así lo explicó Amrita Mehrok, directora de productos de Google Cloud, quien destacó que la plataforma está diseñada para que los bufetes tengan libertad de elección y adaptación.

Algunos despachos de gran tamaño han optado por establecer alianzas estratégicas con proveedores de IA, y en algunos casos están desarrollando sus propias plataformas tecnológicas. Entre las firmas que colaboran con Google en la implementación de Gemini Enterprise for Legal se encuentran Weil Gotshal, Cleary Gottlieb, Freshfields y Williams & Connolly.Jonathon Soler, socio codirector de Weil Gotshal, explicó que los clientes esperan cada vez más que sus abogados utilicen inteligencia artificial y obtengan las eficiencias que esta puede aportar. Por su parte, Jeffrey Karpf, socio director de Cleary Gottlieb, manifestó que la colaboración con Google les permitirá participar en la creación de herramientas útiles para los despachos que implementan IA.

La transformación digital del sector legal, impulsada por la inteligencia artificial, se encuentra aún en una etapa inicial, pero las inversiones y alianzas recientes apuntan a un cambio estructural en la forma en que los despachos abordan tanto las tareas cotidianas como los desafíos complejos de la práctica jurídica.



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Resumen del artículo “Nuevo estudio sobre la IA de Konrad Wolfenstein y Análisis Archivológico del mismo

>>  martes, 22 de septiembre de 2026

Resumen del artículo “Nuevo estudio sobre la IA de Konrad Wolfenstein y Análisis Archivológico del mismo
Por: Lic. Carmen Marín con la colaboración de Grok


Imagen diseñada por GROK con los lineamientos de Carmen Marín

Resumen del artículo “Nuevo estudio sobre la IA" de Xpert.Digital (publicado el 28 de agosto de 2026, autor: Konrad Wolfenstein.

Tesis principal

Los modelos de IA están dejando de ser herramientas aisladas (como chatbots) para convertirse en un factor de producción industrial universal y en un sistema operativo de conocimiento a nivel empresarial. Su verdadero valor económico no está en generar textos o código de forma persuasiva, sino en conectar y optimizar actividades a lo largo de los procesos de información y creación de valor.

El “mito” del ROI en IA

Muchas empresas reportan ahorros de tiempo individuales (investigación, redacción, programación, documentación), pero estos no se traducen automáticamente en mayores ingresos, beneficios o productividad corporativa.

Según un estudio de McKinsey de 2025, el 88 % de las organizaciones usa IA con regularidad en al menos una función, pero solo alrededor de un tercio la ha escalado a múltiples unidades de negocio. La IA está muy extendida como herramienta de productividad personal, pero aún no funciona como sistema operativo empresarial.

Las empresas raramente fracasan por tener un modelo “poco potente”. Fracasan porque aceleran procesos antiguos e ineficientes sin rediseñarlos: sin división clara de tareas, datos alineados, estándares de calidad ni decisión sobre qué automatizar, qué asistir y qué mantener manual.

De chatbot a arquitectura de creación de valor

No hay un “mejor modelo” universal. Los modelos (Claude, GPT, Gemini, Kimi, GLM, DeepSeek, Qwen, Llama, Mistral, etc.) tienen perfiles distintos en rendimiento, coste, privacidad, contexto e integraciones. Las diferencias en el extremo alto suelen ser menores de lo que sugiere el marketing.

Lo más útil es una categorización funcional:
  • Investigación y búsqueda (con fuentes)
  • Análisis estratégico y redacción
  • Documentos multimodales (PDF, tablas, imágenes)
  • Codificación y automatización
  • Agentes y herramientas (procesos multi-paso)
  • Modelos de peso abierto/soberanos (control de datos, local)
  • Radar/discurso (tendencias y sentimiento)
Las organizaciones más eficientes construyen una arquitectura coordinada de varios modelos (investigación + análisis + automatización + control) en lugar de depender de uno solo.

Dónde genera más valor la IA

Los beneficios son mayores en sectores con mucha información no estructurada, presión de tiempo, escasez de personal cualificado, documentación compleja o altos costes de error (industria/ingeniería mecánica, logística, energía, comercio, finanzas, construcción, salud, consultoría, medios, administración pública).

El mayor valor suele estar en los pasos intermedios frecuentes y propensos a errores: búsqueda de información, comparación de documentos, reformateo, clarificación de responsabilidades, evaluación de excepciones y documentación.

Ejemplos destacados:
  • Industria/ingeniería mecánica: preparación de presupuestos con sistemas RAG controlados, documentación técnica y servicio (el “caos del conocimiento” es la primera palanca, no la planta de producción).
  • Logística: gestión de incidencias y excepciones (no solo el proceso estándar).
  • Energía/infraestructura: procesamiento de documentos regulatorios y conocimiento de activos/fallos.
  • Comercio y contenidos: calidad de datos de producto y conexión con demanda real (generar contenido ya no es ventaja competitiva por sí solo).
Gobernanza y riesgos

Los riesgos van más allá de las alucinaciones: datos obsoletos o contradictorios, información sensible mal gestionada, decisiones sin criterios claros y errores que se amplifican en procesos automatizados.

Se recomienda una gobernanza pragmática por niveles de riesgo (bajo, medio, alto), con separación clara entre hechos documentados, resúmenes generados y recomendaciones interpretativas, más aprobación humana según el nivel de riesgo.

Visión objetivo y recomendaciones

La IA debe evolucionar hacia una capa controlada entre datos, empleados, procesos y decisiones: desde asistencia individual → sistemas de conocimiento multifuncionales → agentes que ejecutan cadenas de tareas definidas.

Enfoque realista:
  • Empezar con 3-5 procesos recurrentes que consuman tiempo, tengan datos suficientes, resultados verificables y consecuencias manejables.
  • Definir KPIs claros (tiempo de oferta, tasa de errores, velocidad de respuesta, etc.), no solo “horas ahorradas”.
  • Combinar modelos de forma estratégica (investigación + análisis + técnico/local) y medir resultados.

La pregunta clave de gestión no es “¿Cuál es el mejor modelo?”, sino: “¿En qué proceso estamos perdiendo actualmente tiempo, conocimiento, calidad o velocidad, y cómo podemos mejorarlo de forma cuantificable con IA?”

El artículo también incluye tablas detalladas por industria y por tipo de modelo, así como promociones de soluciones de “IA Gestionada” de Xpert.Digital, pero el núcleo del análisis es el cambio de perspectiva: de herramienta aislada a factor de producción integrado en los procesos de negocio.

Análisis del artículo "https://xpert.digital/es/nuevo-estudio-sobre-ia/", desde la perspectiva del Profesional de la Archivología y su relación con la gestión de los documentos y archivos empresariales 

Análisis del artículo desde la perspectiva de la Archivología y la gestión de documentos y archivos empresariales

El artículo de Xpert.Digital (publicado el 28 de agosto de 2026) plantea que los modelos de IA están pasando de ser herramientas aisladas a convertirse en un factor de producción industrial y un sistema operativo de conocimiento para las empresas. Desde la óptica de un profesional de la Archivología, esta tesis resulta especialmente relevante porque toca de lleno el núcleo del trabajo archivístico en el ámbito corporativo: la gestión del ciclo de vida de los documentos, la reducción del “caos del conocimiento”, la autenticidad, la trazabilidad, la calidad de los datos y la capacidad de convertir registros dispersos en información confiable para la toma de decisiones.

1. El “caos del conocimiento” como problema archivístico clásico

El texto identifica con claridad uno de los mayores obstáculos actuales en las organizaciones: el conocimiento técnico y operativo se encuentra disperso en PDFs, documentos CAD, correos electrónicos, hojas de cálculo, informes de mantenimiento, sistemas de tickets y archivos personales. Esta situación es exactamente la que la Archivología y la gestión documental llevan décadas intentando resolver mediante la clasificación, la descripción, el control de versiones, los esquemas de metadatos y los calendarios de conservación.

La IA, según el artículo, no transforma automáticamente este material en información fidedigna, pero sí puede reducir drásticamente los tiempos de búsqueda, estructurar contenidos, detectar casos similares y apoyar a los especialistas. Desde la Archivología, esto se traduce en una oportunidad concreta: los sistemas de Retrieval-Augmented Generation (RAG) controlados solo funcionan bien cuando se alimentan de fondos documentales bien organizados, con control de versiones, procedencia clara y metadatos de calidad. Es decir, la IA no sustituye al trabajo archivístico; lo presupone y lo potencia.

2. Documentos y archivos como infraestructura crítica para la IA

El artículo insiste en que la ventaja competitiva no reside en “el mejor modelo”, sino en la integración de la IA en los procesos de creación de valor. En la práctica empresarial esto significa:
Preparación de presupuestos y ofertas técnicas a partir de documentación histórica aprobada.
Gestión de incidencias y excepciones en logística mediante consolidación de albaranes, tickets y notas.
Procesamiento de documentación regulatoria, normas y contratos en energía e infraestructura.
Comparación de documentos, extracción de requisitos y generación de registros de auditoría.

Todas estas aplicaciones dependen de la existencia de archivos de gestión y archivos históricos empresariales estructurados. Sin una política documental sólida (captura, clasificación, valoración, acceso controlado y conservación), los modelos de IA heredan información obsoleta, contradictoria o incompleta, lo que genera riesgos de declaraciones técnicas incorrectas, pérdida de propiedad intelectual o decisiones basadas en datos no confiables.

3. Gobernanza documental y niveles de riesgo

Uno de los puntos más alineados con la práctica archivística es la necesidad de una gobernanza pragmática por niveles de riesgo. El artículo distingue aplicaciones de bajo, medio y alto riesgo, y exige:
  • Separación clara entre hechos documentados (fuentes confiables), resúmenes generados por modelos y recomendaciones interpretativas.
  • Trazabilidad del origen de la información.
  • Aprobación humana en procesos críticos (seguridad, responsabilidad del producto, datos personales, infraestructura crítica).
Estos principios coinciden con los pilares de la Archivología: autenticidad, integridad, fiabilidad y usabilidad de los documentos a lo largo del tiempo. La IA introduce un nuevo desafío: los documentos generados o enriquecidos por modelos deben poder identificarse como tales, mantener su cadena de custodia y no contaminar el fondo documental con contenido no verificado.

4. Oportunidades concretas para la profesión archivística

Desde la perspectiva profesional, el artículo abre varias líneas de trabajo de alto valor:
  • Diseño de repositorios controlados (corpora documentales) para sistemas RAG, con valoración archivística previa.
  • Automatización asistida de tareas rutinarias: extracción de metadatos, detección de duplicados, control de versiones, generación de instrumentos de descripción y apoyo a la valoración.
  • Mejora de la findability (capacidad de encontrar) del conocimiento corporativo, especialmente en empresas industriales y de ingeniería con alto volumen de documentación técnica.
  • Participación en la definición de políticas de gobernanza de IA que incluyan criterios documentales (procedencia, contexto, retención y eliminación).
  • Protección de la propiedad intelectual y de la información sensible mediante modelos soberanos o de peso abierto alojados localmente, combinados con controles de acceso archivísticos.
5. Limitaciones y riesgos que el archivero debe señalar

El artículo es realista al reconocer que la IA no resuelve por sí sola la mala calidad de los datos ni la ausencia de procesos claros. Desde la Archivología se deben subrayar riesgos adicionales:
  • Posible pérdida de contexto histórico si se prioriza solo la información “útil” para el modelo actual.
  • Dificultades de preservación a largo plazo de los outputs generados por IA y de los prompts asociados.
  • Riesgo de que los sistemas de IA se conviertan en “cajas negras” que dificulten la auditoría y la rendición de cuentas (elementos centrales de la función archivística).
  • Necesidad de mantener la distinción entre documento original (registro) y producto derivado (síntesis o recomendación).

Conclusión del análisis

El artículo confirma algo que los profesionales de la Archivología ya intuían: la verdadera transformación digital basada en IA no comienza con el modelo de lenguaje, sino con la calidad, organización y gobernanza de los documentos y archivos empresariales. Sin una base documental sólida, la IA acelera el caos en lugar de reducirlo.

El Profesional de la Archivología tiene, por tanto, un papel estratégico: no solo como “guardian” del pasado, sino como diseñador de la infraestructura de conocimiento que permite que la IA se convierta realmente en un sistema operativo empresarial confiable, trazable y de valor económico medible.



 

 

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La inteligencia artificial finalmente ha llegado al mundo empresarial cotidiano

Nuevo estudio de Xpert.Digital sobre IA: Los modelos de IA se están convirtiendo en un factor de producción industrial y un sistema operativo para las empresas y la creación de valor

https://xpert.digital
(Konrad Wolfenstein)

Nuevo estudio de Xpert.Digital sobre IA: Los modelos de IA como factores de producción industrial – Panorama general de los modelos de IA como nuevo sistema operativo – Imagen: Xpert.Digital

  • El mito del retorno de la inversión en IA: por qué ahorrar tiempo no genera valor empresarial
  • Acabemos con el caos del conocimiento: Olvídese del "mejor" modelo de IA; esto es lo que realmente importa en los negocios
La industria bajo prueba de estrés de la IA: donde la tecnología ahora aporta ventajas competitivas decisivas

La inteligencia artificial finalmente ha llegado al mundo empresarial cotidiano; sin embargo, el esperado aumento generalizado de la productividad a menudo no se materializa a nivel corporativo. ¿Por qué? La respuesta es tan provocadora como reveladora: demasiadas empresas aún tratan la IA como una herramienta aislada y no como lo que realmente es: un factor de producción universal. Simplemente acelerar un proceso antiguo e ineficiente con un nuevo modelo de lenguaje no automatiza la creación de valor. 

La clave para un retorno de la inversión medible, una gestión del conocimiento más eficiente y ventajas competitivas genuinas no reside en la búsqueda constante del supuesto mejor modelo de IA, sino en un diseño de procesos inteligente, la orquestación estratégica de diferentes clases de modelos y una estructura de gobernanza clara. Este estudio ofrece un análisis exhaustivo de por qué la verdadera disrupción comienza no con la tecnología, sino con el proceso de negocio; cómo diferentes industrias, desde la manufactura hasta la logística, pueden beneficiarse específicamente; y por qué la IA debe evolucionar de un simple chatbot a un sistema operativo de conocimiento a nivel empresarial.

La verdadera disrupción no comienza con el modelo, sino con el proceso de negocio

La inteligencia artificial a menudo se sigue considerando una tecnología aislada: una empresa adquiere acceso a un modelo de lenguaje, permite que equipos individuales utilicen un chatbot o lanza algunos proyectos piloto en marketing, atención al cliente o desarrollo de software. Esta perspectiva es demasiado limitada. Los modelos de IA no son herramientas aisladas, sino factores de producción cada vez más universales para el trabajo del conocimiento, la comunicación, el análisis, el software, la planificación y el control operativo. Su relevancia económica no radica en su capacidad para formular textos persuasivos, analizar imágenes o generar código, sino en su capacidad para conectar actividades previamente separadas a lo largo de los procesos de información.

Para las empresas, esto representa un cambio fundamental de perspectiva. La competitividad ya no se determina por qué modelo supera por poco a otro en una prueba comparativa. Lo que importa es si una empresa puede integrar la IA de forma segura, transparente y eficaz en los procesos recurrentes de creación de valor. La diferencia entre una empresa que usa la IA ocasionalmente y una que se vuelve más productiva con ella no radica principalmente en la elección entre Claude, GPT, Gemini, Kimi, GLM, DeepSeek o Qwen. Radica en el diseño de procesos, el acceso a los datos, las responsabilidades, el control de calidad y la capacidad de reorganizar los flujos de trabajo.

El uso de la IA se ha extendido rápidamente. Según un estudio de McKinsey de 2025, el 88 % de las organizaciones encuestadas informaron utilizar la IA con regularidad en al menos una función empresarial. Sin embargo, solo alrededor de un tercio había dado el paso de implementarla a gran escala en múltiples unidades de negocio. Esto nos lleva a una conclusión económica clave: la IA está muy extendida como herramienta de productividad individual, pero dista mucho de estar consolidada como un sistema operativo para toda la empresa.

Esta brecha también explica la actual desilusión de muchos responsables de la toma de decisiones. Los empleados suelen reportar un ahorro de tiempo considerable en investigación, redacción, programación, documentación o preparación de comunicaciones para clientes. Sin embargo, a nivel corporativo, el crecimiento de los ingresos, la mejora de las ganancias y los indicadores de productividad a menudo no cumplen con las expectativas. La eficiencia individual solo se traduce en valor económico cuando se integra en un proceso rediseñado: con una clara división de tareas, fuentes de datos alineadas, estándares de calidad definidos y una decisión sobre qué se automatiza, qué se apoya y qué se gestiona manualmente.

La verdad, por lo tanto, es la siguiente: las empresas rara vez fracasan porque su modelo de IA no sea lo suficientemente potente. Fracasan porque intentan acelerar un proceso antiguo con una herramienta nueva sin comprobar si ese proceso sigue teniendo sentido.

De chatbot a arquitectura de creación de valor
Simplemente comprar respuestas no automatiza el rendimiento

El panorama actual de los modelos de computación representa tanto una oportunidad como una distracción para las empresas. Los sistemas modernos como Claude, GPT, Gemini, Kimi, GLM, DeepSeek, Qwen, Grok, Nemotron, Llama o Mistral pueden soportar gran parte de las tareas cognitivas estándar. Sin embargo, no son intercambiables, ya que sus perfiles de rendimiento, interfaces, costes, opciones de privacidad de datos, procesamiento de contexto e integraciones de herramientas difieren. Al mismo tiempo, las diferencias en el extremo superior del espectro de rendimiento suelen ser menores de lo que sugieren el marketing, los debates en redes sociales y las tablas comparativas.

Para fines comerciales, una categorización funcional resulta más útil que una clasificación. Un modelo de búsqueda con referencia a la fuente cumple una función distinta a la de un modelo con una ventana de contexto particularmente amplia. Un modelo de codificación no es mejor porque reescribe un artículo técnico, sino porque puede operar de forma más consistente durante la refactorización, la depuración, la estructuración de proyectos de software o las llamadas a herramientas. Un modelo multimodal aporta valor añadido cuando la información se encuentra en archivos PDF, tablas, diagramas, imágenes de productos, capturas de pantalla o dibujos técnicos. Un modelo de ponderación abierta puede ser más atractivo estratégicamente cuando las empresas tienen requisitos de control de datos, alojamiento local, adaptabilidad o gestión de costes a largo plazo.

La siguiente clasificación no describe una jerarquía técnica absoluta. Muestra qué tipos de modelos pueden utilizarse eficazmente en qué contextos operativos.

Grupo modelo

Ejemplos típicos

Papel económico principal

Idoneidad especial

Una adición significativa

Modelos de investigación y búsqueda

Sonar de perplejidad, investigación profunda, modelos integrados de búsqueda

Búsqueda y estructuración de información externa actual

Seguimiento del mercado, investigación de empresas, regulación, competidores, proveedores, situación de las noticias

Modelo de análisis y editorial

Modelos de análisis estratégico y redacción

Claude, GPT, Kimi

Estructurar, evaluar y formular información compleja

Estrategia, documentos técnicos, plantillas de gestión, lógica de la oferta, análisis de argumentación

Modelo de búsqueda y verificación de datos

Modelos de documentos multimodales

Variantes de Géminis, Qwen VL, GPT multimodal y Claude

Evaluar texto, tablas, imágenes y documentos en conjunto

PDF, presentaciones, escaneos, documentos técnicos, capturas de pantalla

Modelo técnico para evaluar los resultados

Modelos de codificación y automatización

GLM, DeepSeek, Qwen Coder, Kimi Code

Desarrollo de software, pruebas y automatización de procesos técnicos

Desarrollo web, procesamiento de datos, API, scripts, depuración

Segundo modelo de codificación para revisión

Modelos de agentes y herramientas

GPT, Claude, DeepSeek, GLM, Nemotron, Qwen

Gestión de procesos multietapa con herramientas, fuentes de datos y sistemas

Cadenas de investigación, emisión de tickets, preparación de CRM, conciliación de datos, automatización del flujo de trabajo

Capa de gobernanza y aprobación

Modelos de peso libre y soberanos

Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek, Gemma

Obtén el control sobre las operaciones, los datos y la personalización

Sistemas RAG privados, bases de datos de conocimiento internas, infraestructura europea o local

Modelo de nube para tareas de alto nivel

Modelos de radar y discurso

Comprender, la búsqueda y los sistemas sociales

Identificación de los primeros temas, debates y sentimiento del mercado

Seguimiento de tendencias, observación de tecnología, formulación de hipótesis

Investigación basada en fuentes


Esta categorización subraya el punto central: ningún modelo por sí solo necesita dominar todas las tareas. Las empresas tienen más probabilidades de éxito con un conjunto de modelos bien coordinados que buscando un modelo supuestamente universalmente superior. Las organizaciones más eficientes probablemente no serán aquellas que utilicen exclusivamente un único modelo, sino aquellas que construyan conscientemente una arquitectura de investigación, análisis, procesamiento, automatización y control.

Industrias sometidas a pruebas de estrés de IA
El mayor beneficio reside en los casos en que la pérdida de información resulta costosa

Los beneficios económicos de la IA no se distribuyen uniformemente entre todos los sectores. Son especialmente elevados en aquellos donde se procesan grandes cantidades de información no estructurada, se toman decisiones bajo presión de tiempo, la mano de obra cualificada es escasa, la documentación es compleja o los errores generan costes significativos. Entre estos sectores se incluyen la industria, la logística, el comercio, la energía, los servicios financieros, la sanidad, la construcción, los servicios profesionales, los medios de comunicación, el software y la administración pública.

La variable decisiva aquí no es la sofisticación tecnológica de una industria. Incluso los sectores tradicionales pueden beneficiarse significativamente si cuentan con procesos intensivos en información. Un fabricante de maquinaria de tamaño mediano con numerosas variantes de productos, informes de servicio, listas de repuestos y documentos de clientes internacionales puede generar más valor a corto plazo mediante la IA que una empresa digital que simplemente produce textos de marketing generados por IA. Del mismo modo, una empresa de logística puede obtener importantes beneficios económicos simplemente mejorando el análisis de incidencias, datos de proveedores, información de envíos y consultas de clientes, sin necesidad de implementar de inmediato un sistema de despacho totalmente autónomo.

Industria

Aplicaciones de IA de alta calidad

Categorías de modelos adecuadas

Apalancamiento económico

Riesgos clave

Industria e ingeniería mecánica

Gestión de presupuestos, documentación técnica, conocimientos de calidad, servicio, mantenimiento, ventas

Modelos de análisis, documentación, codificación y RAG

Menor tiempo de entrega, menor pérdida de conocimiento, mejor servicio

Declaraciones técnicas incorrectas, mala calidad de los datos, protección de la propiedad intelectual

Logística e intralogística

Planificación, gestión de excepciones, atención al cliente, licitaciones, conocimientos de almacén, análisis de daños

Modelos de investigación, agentes, análisis y multimodales

Menos casos manuales, respuesta más rápida, mejor utilización de la capacidad

Falta de datos en tiempo real, responsabilidades poco claras, priorización errónea

Energía e infraestructura

Documentación de redes, análisis normativo, planificación de proyectos, conocimiento de activos, gestión de fallos

Modelos de investigación, documentación, análisis y soberanía

Planificación más rápida, menos esfuerzo de documentación, mejor cumplimiento

Errores críticos para la seguridad, acceso a los datos, requisitos reglamentarios

Comercio y comercio electrónico

Datos de producto, comunicación con el cliente, análisis de surtido, contenido, devoluciones, previsiones de demanda

Modelos de texto, imagen, análisis y agentes

Mayores tasas de conversión, menores costos de contenido, mejor calidad de servicio

Dilución de marca, información falsa sobre productos, protección de datos

Industria financiera y de seguros

Revisión de documentos, comunicación con el cliente, análisis de riesgos, cumplimiento normativo, recuperación de conocimiento

Documento, análisis, RAG y modelos soberanos

Menor tiempo de procesamiento, menor tasa de errores, mejor preparación para las consultas

Regulación, trazabilidad, discriminación, alucinaciones

Construcción, gestión inmobiliaria y de instalaciones

Licitaciones, protocolos, análisis de planes, gestión de defectos, datos energéticos

Modelos multimodales, de documentos y de análisis

Menor esfuerzo de coordinación, mayor calidad de planificación, preparación de propuestas más rápida

Problemas de responsabilidad, documentos de construcción inconsistentes, errores de imagen

Tecnología médica y sanitaria

Documentación, codificación, investigación, comunicación con el paciente, gestión de la calidad

Modelos especializados, sistemas multimodales y soberanos

Ahorro de tiempo en la administración, mejor acceso al conocimiento

Altos riesgos regulatorios y éticos, protección de datos

Servicios de consultoría, legales y tributarios

Investigación, análisis de documentos, borradores, comparación de estados contractuales, presentaciones

Modelos de investigación, análisis, RAG y escritura

Mayor número de casos por equipo, preparación más rápida, mejor uso del conocimiento

Confidencialidad, responsabilidad, dependencia excesiva de las respuestas del modelo

Publicaciones en medios y B2B

Selección de temas, investigación, traducción, SEO, estructuración, producción de formatos

Modelos de búsqueda, escritura, imagen, codificación y agentes

Mayor frecuencia de publicación, mejor reutilización, equipos editoriales más eficientes

Pérdida de calidad, contenido duplicado, información no verificada

Administración pública

Preparación de solicitudes, búsqueda de casos, comunicación con los ciudadanos, traducción, documentación

Modelos RAG, de documentos y soberanos

Alivio en casos estándar, información más rápida, menos interrupciones en los medios

Transparencia, estado de derecho, soberanía de los datos


Las aplicaciones más valiosas desde el punto de vista económico no residen en proyectos de automatización completos y espectaculares, sino en los pasos intermedios, frecuentes, propensos a errores y laboriosos: la búsqueda de información, la comparación de documentos, el reformateo de datos, la clarificación de responsabilidades, la creación de textos, la evaluación de excepciones y la documentación de resultados. Estas actividades han evolucionado de forma orgánica en muchas empresas a lo largo de los años, pero rara vez se han optimizado sistemáticamente.

Industria e ingeniería mecánica
La primera palanca no es la planta de producción, sino el caos del conocimiento


En las empresas industriales, el debate público suele centrarse en la robótica, la producción autónoma, los gemelos digitales y el mantenimiento predictivo. Si bien estos temas siguen siendo importantes, generalmente requieren una inversión considerable, datos precisos de máquinas y sensores, y un enfoque de integración a largo plazo. El valor más inmediato y general suele surgir en otros ámbitos: en el conocimiento técnico de los productos, sus variantes, los requisitos de los clientes, las piezas de repuesto, el historial de servicio, las normas y los procesos de venta.

Muchos ingenieros mecánicos poseen valiosos conocimientos dispersos en áreas como diseño, servicio, ventas, gestión de proyectos y especialidades individuales a largo plazo. Estos conocimientos se encuentran en archivos PDF, documentos CAD, correos electrónicos, hojas de cálculo de Excel, informes de mantenimiento, sistemas de gestión de incidencias y archivos personales. La IA no puede transformar automáticamente este material en información fidedigna. Sin embargo, puede reducir drásticamente los tiempos de búsqueda, estructurar la información, destacar casos similares y ayudar a los especialistas a tomar decisiones.

Un ejemplo típico es la preparación de presupuestos. Un equipo de ventas recibe una consulta de un cliente con especificaciones técnicas, plazos de entrega, solicitudes de variantes y requisitos normativos. Sin IA, se inicia una búsqueda laboriosa de proyectos similares, componentes adecuados, experiencia y riesgos potenciales. Con un sistema RAG controlado, el equipo de ventas puede acceder a información de productos aprobada, presupuestos históricos, normas técnicas y lógica de cálculo interna. El modelo no genera automáticamente un presupuesto vinculante. Sin embargo, prepara un borrador transparente, identifica la información faltante, sugiere proyectos de referencia relevantes y genera preguntas para aclaraciones técnicas.

Las ventajas económicas radican en plazos de entrega más cortos, mayor consistencia y mejor aprovechamiento del conocimiento existente. Esto resulta especialmente valioso en mercados con numerosas variantes de producto, ventas internacionales y recursos técnicos limitados. El cuello de botella no reside en la capacidad del modelo para generar lenguaje, sino en si los datos del producto, las versiones, la lógica de precios y las aprobaciones están estructurados de forma que el modelo no herede información obsoleta o contradictoria.

También están surgiendo nuevas posibilidades para la documentación técnica. Las instrucciones de operación, las guías de mantenimiento, los informes de servicio y los materiales de capacitación pueden prepararse, traducirse y adaptarse a los diferentes públicos objetivo con mayor rapidez. En los negocios internacionales, la IA puede acelerar significativamente la preparación de documentos multilingües. Sin embargo, la aprobación técnica final debe recaer en el departamento correspondiente. En particular, en cuestiones de seguridad, garantía, normas o responsabilidad del producto, la publicación sin control de contenido generado por IA supondría un riesgo económico.

Logística, transporte e intralogística
El daño económico se produce en casos excepcionales, no en el proceso normal


La logística es un campo especialmente idóneo para la IA, ya que se caracteriza por un alto volumen de operaciones, numerosas interfaces, decisiones críticas en cuanto al tiempo y una comunicación fluida. Sin embargo, no se trata de una automatización sencilla. Los procesos estándar suelen estar ya digitalizados mediante sistemas de gestión de transporte, sistemas de gestión de almacenes, telemática o software de escaneo. Los mayores costes suelen derivarse de las incidencias: retrasos en los envíos, información incompleta, mercancías dañadas, documentos asignados incorrectamente, incidencias, cuellos de botella en la capacidad o consultas de clientes poco claras.

Los modelos de lenguaje y los sistemas de agentes pueden desempeñar un papel crucial en estos procesos excepcionales. Pueden consolidar correos electrónicos, tickets, albaranes, datos de estado y notas internas, priorizar casos, identificar información faltante y generar plantillas de decisión para los despachadores. Por ejemplo, un modelo puede crear un informe de situación claro a partir de una queja de un cliente, el seguimiento de un envío, el estado del almacén y una actualización del transportista: ¿Qué sucedió?, ¿qué envío se vio afectado?, ¿qué información falta?, ¿qué cursos de acción están disponibles?, ¿qué comunicación con el cliente es la más adecuada?

El beneficio no reside en que la IA reemplace por completo la planificación, sino en la reducción de los esfuerzos de búsqueda, coordinación y documentación. Especialmente en épocas de escasez de mano de obra cualificada, esto puede aumentar el número de casos que un equipo puede gestionar de forma fiable. Al mismo tiempo, mejora la calidad de la comunicación con el cliente, ya que las respuestas dejan de ser improvisadas y basadas en información incompleta.

En intralogística, los modelos multimodales también pueden ayudar en la evaluación de fotografías, informes de daños, registros de mantenimiento o documentos de seguridad. Si bien un modelo de imagen no puede proporcionar una evaluación de daños legalmente vinculante, sí puede categorizar los daños, resaltar anomalías y estructurar el procesamiento. Combinado con datos de proceso y la aprobación humana, esto da como resultado un enfoque de automatización realista.

El aspecto de la investigación también es relevante para las cadenas de suministro internacionales. Los sistemas con soporte de IA pueden monitorear continuamente información sobre países, puertos, aduanas, infraestructura y riesgos. Para las empresas con operaciones en Europa Central y Oriental, esto puede ayudar, por ejemplo, a identificar cambios en los corredores de transporte, los precios de la energía, los desarrollos industriales, los programas de financiación o los tiempos de cruce de fronteras en una etapa temprana. Sin embargo, el criterio de calidad decisivo sigue siendo la fuente. Los modelos pueden agregar información, pero no reemplazan una fuente primaria confiable.

Más allá de la publicidad: cómo las empresas están utilizando la IA para un apoyo real a la toma de decisiones

Energía, infraestructura y suministro
El cuello de botella a menudo no es la red, sino la velocidad en la toma de decisiones

El comercio minorista y el comercio electrónico fueron de los primeros sectores en ver la aplicación visible de la IA generativa. Descripciones de productos, traducciones, textos de marketing, variaciones de campañas, atención al cliente e imágenes pueden crearse con facilidad. Precisamente por eso, la capacidad de generar grandes cantidades de contenido se está convirtiendo rápidamente en una característica estándar. La ventaja competitiva reside ahora en la calidad de los datos, la gestión de marca, la lógica de las ofertas, la velocidad de las pruebas y la capacidad de conectar el contenido con la demanda real.

Los datos de producto constituyen un caso de uso especialmente atractivo. Muchas empresas disponen de información incompleta, contradictoria o mal estructurada sobre productos, variantes, especificaciones técnicas, público objetivo, compatibilidades y plazos de entrega. La IA puede identificar lagunas en los datos, estandarizar descripciones, preparar traducciones y extraer atributos. Un proceso de aprobación claro es fundamental. Si un modelo inventa propiedades o malinterpreta detalles técnicos, esto puede provocar devoluciones, quejas, advertencias o una pérdida de confianza.

En atención al cliente, la principal ventaja reside en la combinación del acceso al conocimiento y la preparación del caso. Un asistente de IA no solo puede formular una respuesta, sino también consolidar el historial de pedidos, el conocimiento del producto, el estado de la entrega, las políticas de devolución y las interacciones previas. Esto alivia la carga de trabajo de los empleados y hace que las respuestas sean más consistentes. Sin embargo, el impacto total solo se materializa cuando los sistemas están integrados y el asistente puede acceder a datos fiables. Un chatbot aislado, sin acceso a datos reales de pedidos e inventario, suele generar respuestas bien redactadas pero poco concluyentes.

En el ámbito de la publicación B2B, el SEO y los medios digitales especializados, la IA está transformando principalmente la economía de la producción. La investigación, la estructuración, la traducción, el reformateo, los metadatos, los datos estructurados y la generación de variantes se están agilizando. Sin embargo, esto también aumenta la presión sobre la calidad. Si bien la IA abarata la creación de contenido, el problema no reside en la cantidad de texto, sino en su credibilidad. La experiencia especializada, las fuentes primarias actualizadas, la contextualización clara, las perspectivas originales y la experiencia específica del sector son más importantes que nunca. Para las editoriales, la ventaja competitiva no reside en la generación automatizada de artículos, sino en un equipo editorial capaz de priorizar temas, verificar datos y explicar su relevancia económica.

Consultoría, ventas y desarrollo de mercados internacionales
La IA más valiosa no ahorra frases, sino que mejora las decisiones

La consultoría, el desarrollo de negocios, las ventas y el desarrollo de mercados internacionales se encuentran entre las áreas con mayor beneficio inmediato. Estas funciones trabajan intensamente con información, hipótesis, documentos, comunicación y toma de decisiones en entornos de incertidumbre. Al mismo tiempo, el valor de un buen resultado es alto: una estrategia de entrada al mercado mejor preparada, un socio cualificado, un riesgo identificado con antelación o una presentación de ventas más precisa pueden lograr mucho más que el tiempo ahorrado en la redacción de un texto.

Para el análisis de mercado, la IA puede recopilar sistemáticamente información sobre industrias, empresas, competidores, ubicaciones, logística, costes laborales, regulaciones, inversiones y programas de financiación. La combinación de un modelo de investigación, un modelo de contexto a largo plazo y un modelo de análisis estratégico resulta especialmente útil en mercados internacionales. El modelo de investigación identifica fuentes actuales y verificables. El modelo de contexto a largo plazo procesa amplias colecciones de materiales. El modelo de análisis utiliza esta información para formular una evaluación clara, diferenciada y orientada a la toma de decisiones.

Una empresa que busca explorar opciones de producción o colaboración en Bulgaria, Rumania, Polonia u otro mercado europeo necesita más que un simple análisis de costes. Entre los factores relevantes se incluyen la disponibilidad de mano de obra, las redes de proveedores, la infraestructura energética, los corredores de transporte, las prácticas administrativas, la dinámica de inversión, los riesgos políticos, la proximidad a los clientes, los factores culturales y las empresas objetivo específicas. La IA puede acelerar la investigación y estructurar un expediente. Sin embargo, no debe sustituir el conocimiento del mercado local, las conversaciones constructivas ni la debida diligencia legal.

En ventas, una aplicación particularmente interesante reside en la preparación para interacciones complejas con los clientes. Los modelos pueden generar planes de conversación a partir de datos de CRM, información pública de la empresa, tendencias del sector y documentación de productos existente. Pueden identificar posibles problemas del cliente, referencias relevantes, preguntas abiertas y beneficios clave. Esto no reemplaza al vendedor, sino que lo prepara mejor. El factor humano sigue siendo crucial: confianza, negociación, construcción de relaciones, comprensión del contexto y la capacidad de reconocer el proceso real de toma de decisiones del cliente.

Tecnología, software y procesos digitales
El código se está abaratando, pero la arquitectura y la responsabilidad se están encareciendo

El impacto de la IA en el desarrollo de software, la tecnología web y los procesos digitales ya es significativo. Tareas como la explicación de código, la depuración, el diseño de pruebas, la documentación, las consultas SQL, las integraciones de API, las estructuras HTML, la personalización de CSS y las funciones de JavaScript se pueden gestionar mucho más rápido. Para las pequeñas empresas y los profesionales independientes, esto se traduce en una expansión sustancial de su capacidad de implementación. Para las grandes empresas, la atención se centra más en la arquitectura, el control de calidad, la seguridad, la responsabilidad del producto y la experiencia en integración.

Los modelos de codificación como GLM, DeepSeek, Qwen Coder o Kimi Code son especialmente útiles cuando las tareas están definidas con precisión y ofrecen resultados verificables. Un modelo puede escribir una función, documentar una interfaz, analizar un error o sugerir pruebas. Su mejor uso se da cuando el resultado no se acepta sin más, sino que se prueba mediante una máquina y se revisa críticamente mediante una segunda ejecución del modelo. Esta combinación de modelos resulta ventajosa económicamente, ya que reduce el coste de los errores.

Un enfoque sólido consta de cuatro pasos. 
  • Primero, se define claramente la tarea técnica: objetivo, datos de entrada, resultado esperado, restricciones y requisitos de seguridad. 
  • A continuación, un modelo de codificación crea un borrador inicial. 
  • Posteriormente, un segundo modelo examina sistemáticamente los riesgos de seguridad, los casos extremos, la pérdida de datos, los problemas de rendimiento y las suposiciones poco claras. 
  • Finalmente, se realizan pruebas en un entorno independiente antes de implementar cualquier cambio en producción. Esto garantiza que la IA no reemplace el desarrollo, sino que acelere un proceso de desarrollo riguroso.
Para las publicaciones web y el SEO, la ventaja reside también en la conexión entre contenido y tecnología. Los modelos pueden generar datos estructurados, metadatos, sugerencias de enlaces internos, tablas, código HTML, formatos de preguntas frecuentes y traducciones. Sin embargo, persiste la pregunta estratégica: ¿La optimización técnica aporta un valor informativo real a los usuarios o simplemente produce contenido intercambiable? A largo plazo, los motores de búsqueda, los clientes y la comunidad profesional premiarán no la cantidad, sino la calidad verificable, la originalidad y la fiabilidad.

El mito del retorno de la inversión y la cruda realidad
Un alto grado de utilización no se traduce necesariamente en un valor cuantificable para la empresa

El debate económico en torno a la IA se ve afectado actualmente por dos exageraciones opuestas. Por un lado, se esperan reducciones de costes sustanciales y una sustitución generalizada del trabajo intelectual a corto plazo. Por otro, se señalan proyectos piloto fallidos y se declara prematuramente que la IA es una moda pasajera sobrevalorada. Ambas perspectivas pasan por alto que la tecnología se encuentra en una fase de transición: las capacidades individuales ya son elevadas, pero la implementación organizacional aún no está completa.

Los datos disponibles revelan esta discrepancia. La IA se utiliza en muchas organizaciones, especialmente en marketing, TI, desarrollo de productos, atención al cliente y gestión del conocimiento. Sin embargo, una gran proporción de empresas aún no informa sobre su implementación a nivel corporativo. En la encuesta de McKinsey de 2025, casi dos tercios de las organizaciones encuestadas todavía se encontraban en fases experimentales o piloto. Alrededor del 64 % consideraba la IA como un apoyo para la innovación, mientras que un impacto amplio y demostrable de forma sostenible en los resultados era significativamente menos común.

Esto no significa que la IA no genere valor. Significa que, a menudo, dicho valor se limita a individuos, equipos o casos de uso específicos. Un empleado escribe correos electrónicos más rápido. Un desarrollador crea un prototipo con mayor rapidez. Un analista resume documentos de forma más eficiente. Estas ventajas no se traducen automáticamente en ingresos, beneficios antes de intereses e impuestos (EBIT) ni en una ventaja competitiva. Solo cuando se rediseñan los flujos de trabajo, se utilizan las capacidades de forma diferente y se evitan las pérdidas de calidad, surgen efectos económicos tangibles.

Un error común es calcular el retorno de la inversión (ROI) basándose únicamente en el tiempo de trabajo ahorrado. Si un empleado ahorra un diez por ciento de su tiempo gracias a la IA, el beneficio económico real solo surge si ese tiempo se reutiliza de forma productiva, si se reducen los costes externos, si se acortan los plazos de entrega o si se completan tareas adicionales que aporten valor. De lo contrario, la eficiencia se traduce simplemente en tiempo de inactividad invisible. Por lo tanto, el análisis de viabilidad no debería limitarse a las "horas ahorradas", sino que debería medir indicadores clave de rendimiento (KPI) como la duración de la oferta, el tiempo de respuesta, la tasa de errores, la tasa de aciertos a la primera, la tasa de reutilización, la tasa de conversión, el volumen de procesamiento, el margen del proyecto o la retención de clientes.

Los riesgos residen en el proceso, no solo en el modelo
Quienes consideran que la gobernanza es un obstáculo, más adelante pagarán el precio con las consecuencias de sus errores

Los riesgos de la IA a menudo se reducen a meras alucinaciones. En realidad, el problema es más complejo. Un modelo puede formular argumentos convincentes incluso con datos obsoletos, incompletos o contradictorios. Puede procesar información sensible en un sistema inadecuado. Puede tomar decisiones cuyos criterios no estén suficientemente definidos desde el punto de vista legal, ético o económico. Puede reproducir errores en procesos automatizados si no existen puntos de liberación.

Por lo tanto, un modelo de gobernanza de IA sólido debe ser pragmático. No debe bloquear todos los usos, sino distinguir clases de riesgo claras. Las aplicaciones de bajo riesgo incluyen la lluvia de ideas, la redacción interna, las traducciones sin contenido confidencial o la estructuración de información pública. Las aplicaciones de riesgo medio incluyen la comunicación con clientes, la redacción de propuestas, los análisis internos, las recomendaciones técnicas o los textos técnicos publicables. Las aplicaciones de alto riesgo abarcan evaluaciones legales, decisiones financieras, instrucciones de seguridad, datos personales, datos de salud, infraestructura crítica o compromisos externos vinculantes.

Cuanto mayor sea el riesgo, más estrictas deberán ser las regulaciones en cuanto a fuentes de datos, origen, permisos, registro y responsabilidad humana. Esto se aplica independientemente de si se utiliza un modelo de código cerrado de EE. UU., un modelo de nube chino, una solución europea o un modelo abierto gestionado localmente. El origen del modelo es relevante, pero no sustituye la gobernanza. Incluso un modelo alojado localmente puede generar resultados económicamente riesgosos si su base de datos es deficiente, sus permisos son demasiado amplios o su uso no está controlado.

La combinación de información generada y verificada es fundamental. Las empresas deben distinguir claramente entre tres niveles: hechos documentados de fuentes confiables, resúmenes generados por modelos y recomendaciones interpretativas. Esta separación mejora la trazabilidad y evita que textos de modelos que suenan plausibles se adopten inadvertidamente como hechos en informes, propuestas o decisiones.

La visión objetivo: la IA como sistema operativo controlado para el conocimiento
Los ganadores no están construyendo un imperio modelo, sino una organización que aprende

Las empresas exitosas del futuro no tratarán la IA como un producto de software aislado. La integrarán como una capa entre los datos, los empleados, los procesos y las decisiones. Esta capa no necesita ser perfecta de inmediato. Sin embargo, debe evolucionar de forma gradual: desde tareas individuales de asistencia productiva hasta sistemas de conocimiento multifuncionales y, finalmente, agentes controlados que asuman cadenas de tareas claramente definidas.

Un enfoque realista no comienza con un proyecto a gran escala que abarque a toda la empresa. Comienza con tres a cinco procesos recurrentes que cumplan cuatro criterios: requieren tiempo, contienen información suficiente y estructurada, sus resultados son verificables y sus consecuencias son manejables. Algunos ejemplos son la preparación de propuestas, la evaluación de informes de servicio técnico, la gestión de consultas recurrentes de clientes, la elaboración de resúmenes de cambios normativos o la compilación de análisis de mercado y de la competencia.

El siguiente paso para cualquier proyecto debería ser establecer una lógica de medición clara. ¿Qué tiempo de procesamiento se debe reducir? ¿Qué tasa de error se debe disminuir? ¿Qué nivel de calidad de la oferta o velocidad de respuesta se debe mejorar? ¿Qué fuentes de datos están permitidas? ¿Quién verifica los resultados? ¿Qué decisiones puede preparar un sistema y cuáles nunca debería tomar por sí mismo? Sin estas preguntas, la IA sigue siendo una herramienta impresionante, pero económicamente ambigua.

Para las empresas B2B que manejan grandes volúmenes de datos y conocimiento, la combinación de tres modelos resulta especialmente útil. En primer lugar, un modelo de investigación orientado a fuentes externas para información. En segundo lugar, un potente modelo de análisis y redacción para estructurar, argumentar y comunicar. En tercer lugar, un modelo técnico o controlable localmente para la automatización, las integraciones y los repositorios internos de conocimiento confidencial. Complementado con capacidades multimodales para PDF, tablas, imágenes y presentaciones, esto da como resultado una arquitectura flexible que no depende de un único proveedor.

Especialmente en la industria, la logística, la energía, el desarrollo de mercados internacionales y los medios de comunicación digitales, el mayor valor reside no en generar textos adicionales, sino en reducir la pérdida de información. Quienes pueden identificar con mayor rapidez fuentes fiables, requisitos relevantes de los clientes, conocimientos técnicos existentes, cambios normativos que afectan a los proyectos o novedades del mercado que presentan oportunidades, mejoran la calidad de sus decisiones. La IA puede potenciar esta ventaja informativa, pero solo si se integra en los flujos de trabajo profesionales.

La IA no decidirá la competencia, pero su uso determinará la velocidad

Los principales modelos de IA están convergiendo cada vez más en sus capacidades generales. Esto es una buena noticia para las empresas: depender de un único modelo, supuestamente superior, ya no es económicamente viable. Al mismo tiempo, la importancia de una selección clara basada en el caso de uso es cada vez mayor. Los modelos de búsqueda son adecuados para trabajar con fuentes actuales. Los modelos de contexto extenso ayudan con grandes expedientes. Los modelos analíticos respaldan la estrategia y el trabajo editorial. Los modelos multimodales analizan archivos PDF, tablas e imágenes. Los modelos de codificación aceleran la implementación técnica. Los modelos de ponderación abierta amplían las posibilidades de protección, integración y soberanía de los datos.

La verdadera ventaja competitiva no reside en el modelo en sí, sino en la capacidad de optimizar los flujos de información, hacer que las decisiones sean más transparentes, aliviar la carga de trabajo de los empleados, facilitar el acceso a los datos de forma controlada y garantizar sistemáticamente la calidad. Las empresas que simplemente utilizan la IA como una herramienta básica lograrán mejoras de eficiencia a corto plazo, pero seguirán siendo intercambiables. Las empresas que desarrollan la IA como un sistema de herramientas para la investigación, la adquisición de conocimiento, el análisis, la automatización y la toma de decisiones responsable pueden mejorar de forma sostenible su capacidad de respuesta, escalabilidad y conocimiento del mercado.

Por lo tanto, la decisión de gestión más importante no es: ¿Qué modelo es el mejor? Sino: ¿En qué proceso estamos perdiendo actualmente tiempo, conocimiento, calidad o velocidad, y cómo podemos mejorar este proceso de forma cuantificable con IA?

Cómo combinar correctamente los modelos de IA: Su guía estratégica para flujos de trabajo eficientes
Por qué no buscas el mejor modelo de IA, sino más bien un conjunto de herramientas

Los modelos de IA actuales no representan una clara competencia entre los diez mejores, sino más bien un conjunto de herramientas con capacidades que se superponen en gran medida. Por lo tanto, lo crucial es el papel que desempeña cada modelo en los procesos de investigación, análisis, edición y técnicos, y qué segundo modelo puede utilizarse eficazmente para validarlo o complementarlo.

Leyenda y lógica de despliegue

● Primario: particularmente útil como primera opción.
○ Fuerte: muy adecuado, pero generalmente no exclusivamente superior.
△ Complementario: útil como verificación cruzada, especializado o alternativa rentable.
↔ Combinable con: un modelo o tipo de modelo que cumple una función diferente.
⚠ Verificación requerida: nunca publique resultados sin verificar la fuente/los hechos.

La información proporcionada no implica que un modelo sea objetivamente "más inteligente". Describe el uso más eficaz de cada modelo para sus temas específicos: negocios internacionales, Bulgaria/nearshoring, industria, logística, energía, IA/XR, SEO, contenido B2B y tareas relacionadas con HTML/CSS/JavaScript y WordPress/Cloudflare. Las familias de modelos pueden ser relevantes aunque no aparezcan en esta lista. Son especialmente interesantes para el uso de API, plataformas alternativas, pruebas locales, arquitectura de privacidad de datos, flujos de trabajo de codificación o comparaciones de calidad independientes.

Los análisis de mercado actuales enumeran varias familias de sensores chinos o abiertos de alto rendimiento junto con los grandes modelos cerrados, entre los que se incluyen GLM, DeepSeek, Kimi, Qwen, MiniMax, Nemotron y Gemma. La tendencia no apunta a un único ganador, sino más bien a una mayor intercambiabilidad entre diferentes perfiles de coste e implementación.

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