{"id":1404570,"date":"2026-09-25T10:37:44","date_gmt":"2026-09-25T09:37:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=1404570"},"modified":"2026-09-25T10:37:44","modified_gmt":"2026-09-25T09:37:44","slug":"foundation-models-when-they-become-a-commodity-where-will-enterprise-competitive-advantage-come-from","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/blog\/foundation-models-when-they-become-a-commodity-where-will-enterprise-competitive-advantage-come-from\/","title":{"rendered":"Modelos base: cuando se conviertan en un producto b\u00e1sico, \u00bfde d\u00f3nde proceder\u00e1 la ventaja competitiva de las empresas?"},"content":{"rendered":"
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Los modelos de base se est\u00e1n convirtiendo r\u00e1pidamente en parte de la infraestructura de la transformaci\u00f3n digital empresarial. Los modelos est\u00e1n mejorando a un ritmo sin precedentes, los costes de inferencia siguen disminuyendo, los ecosistemas de c\u00f3digo abierto est\u00e1n floreciendo y las diferencias de rendimiento entre los modelos l\u00edderes se est\u00e1n reduciendo.<\/p>\n

Si todas las empresas pueden acceder a una inteligencia artificial de capacidad similar, \u00bfqu\u00e9 diferenciar\u00e1 a los l\u00edderes del mercado del futuro?<\/strong>?<\/p>\n

La respuesta no reside en el modelo en s\u00ed, sino en el contexto organizativo que se ha construido a partir de \u00e9l.<\/p>\n

El contexto organizativo abarca el conocimientos empresariales, procesos operativos, normas de toma de decisiones, experiencia en el sector<\/strong>, y buenas pr\u00e1cticas<\/strong> acumulada a lo largo de a\u00f1os de gesti\u00f3n empresarial. Determina si la inteligencia artificial puede comprender realmente c\u00f3mo funciona una empresa, respaldar los objetivos empresariales y aprender continuamente de cada interacci\u00f3n para desarrollar capacidades propias de dicha organizaci\u00f3n.<\/p>\n

Esta es precisamente la capa que la mayor\u00eda de las empresas a\u00fan no han desarrollado, y de la que surgir\u00e1 la ventaja competitiva de la IA de pr\u00f3xima generaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>\n

Un modelo eficaz no equivale a un sistema empresarial eficaz<\/h2>\n

Es f\u00e1cil confundir las capacidades de un modelo de lenguaje a gran escala con una aut\u00e9ntica capacidad empresarial. Aunque generar reports en cuesti\u00f3n de segundos, crear contenidos de marketing o responder al instante a las consultas de los clientes pueda demostrar un rendimiento t\u00e9cnico impresionante, Estas medidas no se traducen necesariamente en un valor empresarial sostenible.<\/strong>.<\/p>\n

Klarna constituye un ejemplo muy ilustrativo. Esta empresa de tecnolog\u00eda financiera ha aprovechado los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) de uso general para automatizar aproximadamente dos tercios de sus interacciones de atenci\u00f3n al cliente<\/strong>, sustituyendo a un n\u00famero considerable de agentes humanos. Sin embargo, Poco m\u00e1s de un a\u00f1o despu\u00e9s, la empresa reanud\u00f3 la contrataci\u00f3n de personal de atenci\u00f3n al cliente<\/strong>. El problema no era que el modelo careciera de capacidad, sino que el sistema empresarial hab\u00eda dejado de estar en consonancia con la creaci\u00f3n de valor empresarial.<\/p>\n

La IA optimiza sin cesar los objetivos que se le asignan, pero a menudo pasa por alto aspectos que resultan dif\u00edciles de cuantificar<\/strong>, como gestionar las intenciones complejas de los clientes, mantener la relaci\u00f3n con ellos y preservar la confianza a largo plazo en la marca. Cuando la eficiencia se convierte en el \u00fanico criterio de medici\u00f3n, la IA se centrar\u00e1 en optimizarla, incluso a costa de la calidad del servicio.<\/p>\n

Por el contrario, una empresa de electr\u00f3nica de consumo de Shenzhen adopt\u00f3 un enfoque diferente. Alrededor de La IA analiz\u00f3 y gestion\u00f3 70% de consultas estandarizadas de clientes, mientras que los agentes humanos siguieron encarg\u00e1ndose de los casos complejos y de alto valor.<\/strong>. El resultado fue un equilibrio entre la eficiencia operativa y la satisfacci\u00f3n del cliente.<\/p>\n

La diferencia no radic\u00f3 en el modelo. Radic\u00f3 en la forma en que cada empresa redise\u00f1\u00f3 sus procesos empresariales y su gobernanza en torno a la IA.<\/p>\n

La IA agente est\u00e1 transformando la organizaci\u00f3n empresarial<\/h2>\n

Los agentes de IA ya no son simples asistentes conversacionales: son trabajadores digitales capaces de acceder a los sistemas de la empresa, ejecutar flujos de trabajo, realizar tareas, operar de forma aut\u00f3noma a gran escala y aprender de forma continua con el paso del tiempo.<\/p>\n

A diferencia de los empleados humanos, que, por naturaleza, act\u00faan con cautela ante decisiones de alto riesgo, los agentes de IA siguen llevando a cabo tanto acciones rutinarias como de alto riesgo con el mismo nivel de confianza. En consecuencia, los errores de configuraci\u00f3n, los problemas de permisos, la contaminaci\u00f3n del conocimiento o las deficiencias en los flujos de trabajo pueden propagarse r\u00e1pidamente por toda la organizaci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n

Esto cambia de forma radical la forma en que las empresas deben abordar la gobernanza de la IA.<\/p>\n

    \n
  • Primero, la resiliencia cobra tanta importancia como la prevenci\u00f3n<\/strong>. Las organizaciones deben establecer mecanismos de recuperaci\u00f3n, tales como entornos de copia de seguridad, sistemas de prueba y funciones de reversi\u00f3n con un solo clic.<\/li>\n
  • Segundo, El principio del m\u00ednimo privilegio deber\u00eda convertirse en una pr\u00e1ctica habitual.<\/strong>. A los agentes de IA solo se les debe conceder acceso al data y a los sistemas estrictamente necesarios para llevar a cabo las tareas que se les hayan asignado.<\/li>\n
  • Tercero, El cumplimiento normativo debe integrarse en las operaciones de IA<\/strong>. Las empresas deben cumplir con normativas como los requisitos de localizaci\u00f3n de data y las leyes de protecci\u00f3n de datos, al tiempo que definen claramente a qu\u00e9 modelos se les permite acceder a qu\u00e9 data.<\/li>\n
  • Por fin, Las organizaciones deben prepararse para los nuevos riesgos inherentes a la inteligencia artificial.<\/strong>. Por ejemplo, los agentes de IA podr\u00edan ejecutar sin darse cuenta instrucciones ocultas incluidas en documentos internos de la empresa, eludiendo as\u00ed las normas de funcionamiento previstas. Por lo tanto, resultan esenciales la supervisi\u00f3n continua, las actualizaciones de los mecanismos de gobernanza y la evoluci\u00f3n de los controles de seguridad.<\/li>\n<\/ul>\n

    El contexto organizativo es el activo m\u00e1s valioso de la empresa en materia de inteligencia artificial<\/h2>\n

    En lugar de limitarse a crear una aplicaci\u00f3n de inteligencia artificial, las empresas deber\u00edan desarrollar una sistema de formaci\u00f3n continua<\/strong>.<\/p>\n

    El n\u00facleo de este sistema es la capacidad de transformar los procesos empresariales, la l\u00f3gica de toma de decisiones, los conocimientos operativos, los requisitos de cumplimiento normativo y la experiencia institucional en una capa contextual organizativa<\/strong> a la que los agentes de IA puedan acceder, de la que puedan aprender y que les permita mejorar continuamente.<\/p>\n

    A diferencia del propio modelo, esta capa contextual se va consolidando con el paso del tiempo. Cada flujo de trabajo optimizado, cada decisi\u00f3n validada y cada interacci\u00f3n satisfactoria refuerzan las capacidades de inteligencia artificial de la empresa, creando un activo que a los competidores les resulta cada vez m\u00e1s dif\u00edcil imitar<\/strong>.<\/p>\n

    Una sencilla pregunta permite determinar si una organizaci\u00f3n cuenta realmente con su ventaja en materia de IA:<\/p>\n

    Si ma\u00f1ana sustituyera su modelo base, \u00bfse mantendr\u00edan intactas sus capacidades de IA acumuladas?<\/strong>?<\/p>\n

    Si la respuesta es \u00abno\u00bb, entonces la organizaci\u00f3n se ha limitado a aprovechar las capacidades del modelo, en lugar de crear una ventaja competitiva propia.<\/p>\n

    La transformaci\u00f3n mediante la inteligencia artificial exige replantearse los procesos empresariales<\/h2>\n

    En la actualidad, muchas iniciativas de inteligencia artificial en el \u00e1mbito empresarial siguen centr\u00e1ndose en acelerar los flujos de trabajo existentes. Una verdadera transformaci\u00f3n basada en la inteligencia artificial requiere redise\u00f1ar los procesos empresariales en funci\u00f3n de las capacidades de los agentes de inteligencia artificial, en lugar de limitarse a apoyar las tareas humanas<\/strong>.<\/p>\n

    Considere la gesti\u00f3n de cuentas clave en el \u00e1mbito empresarial.<\/p>\n

    Tradicionalmente, los gestores de relaciones solo pueden prestar una atenci\u00f3n exhaustiva a un n\u00famero limitado de clientes estrat\u00e9gicos, mientras que el resto es objeto de una gesti\u00f3n basada en las excepciones. Las revisiones de negocio se llevan a cabo peri\u00f3dicamente, lo que hace que los problemas emergentes pasen desapercibidos hasta las revisiones programadas. Mientras tanto, La valiosa informaci\u00f3n sobre los clientes, el historial de las relaciones y los fundamentos de las decisiones suelen encontrarse \u00fanicamente en la experiencia de cada empleado, y desaparecen cuando este abandona la empresa<\/strong>.<\/p>\n

    El uso de la inteligencia artificial \u00fanicamente para generar la cuenta reports agiliza el proceso actual, pero no modifica el modelo operativo subyacente.<\/p>\n

    Un redise\u00f1o centrado en el agente presenta un aspecto fundamentalmente diferente.<\/p>\n

    Los agentes de IA pueden realizar un seguimiento de cada cliente con el mismo nivel de detalle<\/strong>, en lugar de centrarse \u00fanicamente en las cuentas estrat\u00e9gicas. Pueden detectar cambios en las compras, anomal\u00edas en los pedidos o fallos de comunicaci\u00f3n en tiempo real, en lugar de esperar a las revisiones mensuales. Y lo que es m\u00e1s importante, cada interacci\u00f3n con el cliente, cada decisi\u00f3n empresarial y cada pr\u00e1ctica exitosa se recoge y se integra en la capa contextual de la organizaci\u00f3n<\/strong>, convirti\u00e9ndose as\u00ed en una capacidad organizativa compartida, en lugar de en un conocimiento individual.<\/p>\n

    El resultado no es simplemente una mayor eficiencia, sino una forma de funcionar totalmente nueva.
    \nEste mismo principio se aplica a la previsi\u00f3n de la demanda, la optimizaci\u00f3n de precios, la gesti\u00f3n del cumplimiento normativo, las operaciones de la cadena de suministro y pr\u00e1cticamente todos los procesos empresariales limitados por la capacidad humana.<\/p>\n

    \u00bfPor d\u00f3nde deber\u00edan empezar las empresas?<\/h2>\n

    Desarrollar la competitividad empresarial en materia de IA consiste, en \u00faltima instancia, en redise\u00f1ar la forma en que una organizaci\u00f3n piensa, toma decisiones y funciona. Esto no es algo que pueda ofrecer un proveedor de modelos.<\/p>\n

    Por lo tanto, la prioridad de toda empresa es identificar las actividades cr\u00edticas para la empresa que a\u00fan dependen en gran medida de la experiencia humana, definir las normas ineludibles que debe respetar la IA y estructurar de forma sistem\u00e1tica el conocimiento de la organizaci\u00f3n para que pueda ser gestionado, compartido y utilizado por los agentes de IA<\/strong>.<\/p>\n

    Los modelos de base se est\u00e1n convirtiendo r\u00e1pidamente en una capacidad est\u00e1ndar en todos los sectores. Sin embargo, la oportunidad de crear una ventaja sostenible en materia de inteligencia artificial sigue estando al alcance de la mano.<\/p>\n

    Las organizaciones que act\u00faen ahora para redise\u00f1ar sus sistemas empresariales de cara a la era de los agentes de IA ser\u00e1n las que establecer una ventaja competitiva duradera y sostenible<\/strong>.<\/p>\n

    Para saber c\u00f3mo su organizaci\u00f3n puede desarrollar sus capacidades de IA empresarial, p\u00f3ngase en contacto con los expertos de Artefact.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Si todas las empresas pueden acceder a una IA con capacidades comparables, \u00bfqu\u00e9 diferenciar\u00e1 a los l\u00edderes del mercado del futuro? La respuesta no reside en el modelo en s\u00ed mismo, sino en el contexto organizativo que se construye a partir de \u00e9l. El contexto organizativo abarca los conocimientos empresariales, los procesos operativos, las normas de toma de decisiones, la experiencia en el sector y las mejores pr\u00e1cticas acumuladas a lo largo de a\u00f1os de gesti\u00f3n empresarial. Es este contexto el que determina si la IA puede comprender verdaderamente c\u00f3mo funciona una empresa, apoyar los objetivos empresariales y aprender continuamente de cada interacci\u00f3n para desarrollar capacidades propias de dicha organizaci\u00f3n.<\/p>","protected":false},"featured_media":1404594,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"blog-category":[22035],"blog-language":[2991],"class_list":["post-1404570","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-ai-consulting","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/1404570","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1404594"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1404570"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=1404570"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=1404570"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}