Inteligencia Artificial Privada: ¿La Nueva Brújula Empresarial?
Hoy en día, muchas empresas están adoptando inteligencia artificial (IA) para mejorar su estrategia, especialmente a través de modelos privados de IA. ¿Qué significa esto y por qué es importante?
¿Qué es la IA privada y en qué se diferencia?
A diferencia de las IA públicas (como ChatGPT), que funcionan en la nube y pueden acceder a información general, la IA privada se entrena dentro de la propia empresa, usando sus propios datos. Esto permite tomar decisiones basadas en información específica como finanzas internas, operaciones o recursos humanos, sin exponer datos sensibles.
Ventaja principal: más precisión y confidencialidad.
¿Por qué puede ser útil?
Cuando una empresa entrena una IA con sus propios datos, puede lograr:
- Predicciones personalizadas (como ventas o demanda futura),
- Mejorar procesos operativos (ajustes en inventarios, precios, etc.),
- Tomar decisiones más rápidas, sin depender de múltiples equipos técnicos.
Como lo señala Deloitte (una de las consultoras más grandes del mundo), usar IA interna es como tener una “brújula personalizada” para navegar los retos del negocio. Y Accenture, otra firma global, dice que la IA está transformando el trabajo como lo hicieron las revoluciones agrícola e industrial.
Pero… cuidado con repetir errores del pasado
Una advertencia importante viene de McKinsey, otro referente en estrategia empresarial: si solo usamos datos del pasado para entrenar la IA, podemos caer en viejos patrones y tomar decisiones basadas en contextos que ya no aplican.
También, la revista Harvard Business Review advierte que personalizar una IA no es tarea sencilla: requiere conocimientos técnicos avanzados. No es para improvisar.
¿Entonces es confiable? Depende…
La escuela de negocios MIT Sloan recomienda ver a la IA como un copiloto, no como el piloto principal. Es decir, puede ayudar muchísimo, pero siempre debe haber supervisión humana, especialmente cuando las decisiones son importantes.
Y no olvidemos que empresas como Deloitte y Accenture venden servicios de IA. Es decir, cuando ellos promueven el uso de estas herramientas, también tienen intereses comerciales. Esto no les quita valor, pero sí nos invita a evaluar con criterio propio.
¿Qué puede hacer realmente una IA privada?
- Entender preguntas en lenguaje normal (sin códigos o fórmulas complicadas),
- Buscar respuestas en segundos,
- Ahorrar tiempo al evitar procesos manuales,
- Dar respuestas incluso a personas sin conocimientos técnicos.
Ejemplo: un analista puede preguntarle: “¿Qué productos vendimos más el último mes excluyendo promociones?” y obtener la respuesta sin pedir ayuda al equipo de TI.
Riesgos comunes:
- Confianza ciega en las respuestas: si no revisamos lo que nos dice la IA, podemos tomar decisiones equivocadas.
- Datos antiguos y poco útiles: si usamos información desactualizada, las predicciones no serán realistas.
Pedirle a una IA “analiza nuestros datos históricos” es muy vago. En cambio, decirle: “analiza las ventas de los últimos 12 meses y excluye los valores extremos” da resultados mucho más útiles.
¿Y qué pasa con las herramientas tradicionales?
Plataformas como Power BI (Microsoft), SAP, Oracle o SAS han sido utilizadas por décadas en inteligencia de negocios. Estas herramientas están probadas y son robustas. Por eso, la IA no viene a reemplazarlas, sino a complementarlas.
Por ejemplo, en operaciones donde hay que reaccionar en tiempo real (como ajustar precios en línea), una IA puede tener ventaja. Pero en análisis más estructurados, las herramientas de siempre siguen siendo valiosas.
🧩 Conclusión: ni milagro ni moda pasajera
La IA privada es una herramienta poderosa, pero aún es nueva y está en evolución. Las empresas que la adopten deben:
- Usarla como complemento, no como reemplazo de todo lo anterior.
- Ser críticas y cautelosas, sobre todo con los datos que se usan.
- Tener personas preparadas para supervisar y ajustar lo que la IA recomienda.
La revolución ya empezó, pero aún estamos en las primeras etapas. Y como en todo cambio tecnológico, el buen juicio humano sigue siendo insustituible.
✅ En resumen:
Ventajas de la IA Privada:
- Control completo sobre los datos y el modelo.
- Alta personalización y precisión.
- Seguridad y cumplimiento normativo.
- Independencia tecnológica.
Desventajas de la IA Privada:
- Mayor costo y complejidad técnica.
- Tiempo de desarrollo más largo.
- Requiere talento especializado.
- Más difícil de mantener y actualizar.
Ventajas de la IA Pública:
- Fácil de usar y de implementar.
- Bajo costo o gratuito.
- Acceso inmediato a inteligencia entrenada a gran escala.
- Ideal para tareas generales o rápidas.
Desventajas de la IA Pública:
- Bajo nivel de personalización.
- Riesgos altos en seguridad y privacidad.
- Poca adaptación al contexto específico de la empresa.
- Dependencia del proveedor externo.
Jorge Gutiérrez Guillén
Contador Público Autorizado
JGutierrez Auditores Consultores S.A.
www.consultoresjg.com • Cartago, Costa Rica
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