La Inteligencia Artificial como Servicio (AIaaS) está revolucionando el mundo empresarial, permitiendo acceso a potentes herramientas de IA sin necesidad de desarrollos propios. Sin embargo, la seguridad y privacidad de los datos siguen siendo un desafío clave, especialmente para empresas que manejan información confidencial.
¿Cómo garantizar que los datos corporativos no terminen en el dominio público al usar soluciones abiertas como ChatGPT o Gemini?
Privacidad y seguridad: una prioridad
Las soluciones empresariales como Azure Cognitive Services han marcado un antes y un después al ofrecer entornos cerrados donde la información se mantiene dentro del tenant del cliente. En Esferize ya aprovechamos esta tecnología para desarrollar soluciones personalizadas que garantizan máxima seguridad.
El auge de los LLM Open Source
En las últimas semanas, los modelos de lenguaje de código abierto han dado un paso adelante. Hasta ahora, opciones como Meta Llama permitían la ejecución en entornos privados, pero nuevos actores como DeepSeek y Qwen están cambiando el juego. Su eficiencia en hardware y su capacidad de personalización los convierten en alternativas muy atractivas para el mundo corporativo.
¿Esto hace que los modelos actuales queden obsoletos? No necesariamente.
Lo más probable es que la evolución de los LLM siga caminos paralelos, donde la elección entre una solución u otra dependerá más de factores comerciales que técnicos.
¿Qué significa esto para las empresas?
Se abre una oportunidad única: instalar, entrenar y alojar modelos de IA privados para mejorar la eficiencia operativa. Imagina un sistema que:
- Se entrene con tu base de datos de clientes y catálogo comercial.
- Genere respuestas automáticas en chatbots o asistentes de voz.
- Cree presupuestos personalizados y programe reuniones en cualquier idioma.
- Automatice la gestión de incidencias e incluso ejecute acciones correctivas sin intervención humana.
