El mundo de la IA puede verse muy complejo. Elegir un proveedor tecnológico y su modelo de IA no es una tarea fácil, por lo que es necesario realizar un análisis exhaustivo de cada plataforma en relación a los datos con los que son entrenados.

En este post, vamos a analizar cuatro aspectos cruciales para cualquier usuario o empresa: la seguridad y privacidad, la confiabilidad y exactitud, la personalización de la plataforma y la integración con otros sistemas existentes.

Desde la protección de datos hasta la capacidad de adaptarse a las necesidades individuales, estudiaremos cómo estas plataformas se destacan y en qué áreas pueden mejorar.

Para eso, vamos a comparar dos tipos de modelos de IAs que aparentemente podrían verse muy similares: los modelos de IA entrenados con todo tipo de datos y los modelos de IA entrenados específicamente para entornos profesionales.

Seguridad y privacidad

· Modelos de IA entrenados con todo tipo de datos:

La información personal, en estas plataformas, puede ser recopilada y almacenada, pudiendo ser un riesgo si no se maneja de manera adecuada. Además, se desconoce quién podría recibir estos datos y con qué fines. Por lo cual, en muchas ocasiones estos modelos no proporcionan la seguridad y privacidad adecuada para sus usuarios.

Más allá de la información que le facilitas a la herramienta, esta también puede conseguir todo tipo de datos personales como, por ejemplo, tu ubicación.

Todo esto lleva a que te expongas a entornos con un riesgo alto de vulneración de la privacidad. Asimismo, a esto se le suma el peligro de los ciberataques, la falta de consentimiento informado y la consiguiente responsabilidad legal.

Así pues, según el Reglamento (EU) 2016/679, muchos modelos de IA entrenados con todo tipo de datos podrían estar infringiendo las normativas de protección de datos.

· Modelos de IA entrenados específicamente para entornos profesionales:

Este tipo de modelos, al ser diseñados particularmente para ser usados en el entorno laboral, suelen ofrecer soluciones las cuales cumplen con todos los niveles de Compliance exigibles.

Toda su tecnología debe alojarse en Servidores Europeos, y la información debe estar encriptada. Además, podría ser interesante asegurarse de que las IAs cumplan con las mejores prácticas internacionales que establecen las normas ISO como, por ejemplo, la ISO 27001 y la ISO 9001.

Otro aspecto importante que debemos tener en cuenta es el Pacto ético de la IA (AI PACT) que promueve la UE y que supone comprometerse con la Ley de Inteligencia Artificial (AI ACT). Este entrará en vigor en 2026, por lo que los modelos para entornos profesionales deben estar en trámites para conseguir su adhesión.

Confiabilidad y exactitud

· Modelos de IA entrenados con todo tipo de datos:

La credibilidad es un punto vital para el análisis de cualquier modelo de Inteligencia Artificial.

En este caso, las IAs están influenciadas por los datos con los que estas fueron entrenadas, los cuales pueden contener sesgos o imprecisiones. Así pues, en ciertas circunstancias, el resultado de estos modelos generados por IA puede parecer auténtico, pero en realidad podría ser inexacto o engañoso.

Es cierto que algunas IAs cuentan con métodos para mejorar su fiabilidad como, por ejemplo, el algoritmo llamado “Método de Búsqueda del Árbol”. Este método realiza una búsqueda de múltiples soluciones y selecciona la mejor respuesta. Aun así, esto sigue sin ser suficiente ya que nada nos asegura que los datos analizados no contengan errores.

Por lo tanto, es fundamental tener un enfoque crítico hacia las respuestas generadas por el modelo, y verificar siempre la información utilizando fuentes fiables, siempre que sea necesario.

· Modelos de IA entrenados específicamente para entornos profesionales:

En estos modelos, es de vital importancia ofrecer resultados con una alta fiabilidad. Estamos hablando de IAs entrenadas específicamente para entornos profesionales, por lo que es esencial dar soluciones sin alucinaciones, que no sean generalistas y que, además, se entienda el contexto a la perfección.

Su puesta en marcha está dirigida a cada caso de uso particular, y está entrenada únicamente con datos sin errores, por lo que se espera un resultado totalmente exacto y confiable.

Personalización de la plataforma

· Modelos de IA entrenados con todo tipo de datos:

Hoy en día es fundamental que cualquier plataforma sea capaz de adaptarse con el propósito de cumplir con las demandas específicas de su público. Por ello, a pesar de ser plataformas generalistas, también se busca ofrecer la posibilidad de personalización.

Cada una de ellas cuenta con una metodología y características propias, ya sea personalización a través de una plataforma externa o a través de servicios extra. También puede variar el nivel que ofrecen, siendo generalmente un nivel de personalización medio.

A medida que van sacando nuevas versiones en las IAs, el diseño suele ofrecer un mayor grado de personalización, por lo que generalmente buscan obtener un rendimiento más óptimo, implementar puntos finales escalables, evaluando y comparando modelos.

· Modelos de IA entrenados específicamente para entornos profesionales:

Generalmente, estas plataformas son totalmente personalizables según las necesidades y el volumen de trabajo de cada cliente.

Se crea un modelo único para cada usuario, permitiendo la personalización total según las necesidades y preferencias específicas de cada cliente que ayuden a optimizar sus productos y/o servicios, en suma, su productividad y competitividad.

Integración con Sistemas Existentes:

· Modelos de IA entrenados con todo tipo de datos:

Al igual que la personalización, la posibilidad de integración con otros sistemas existentes es esencial hoy en día. Por ello, la mayoría de IAs están diseñadas para ofrecer este tipo de funcionalidad.

En el caso de los modelos de IA entrenados con todo tipo de datos, muchas veces podemos encontrarnos con plataformas generalistas las cuales sí te ofrecen la opción de integración. Cabe destacar que no siempre puede ser un proceso fácil, ya que cuando no se tiene experiencia en este campo la tarea puede verse como algo complejo. A pesar de esto, las IAs se esfuerzan cada vez más en ofrecer al usuario flexibilidad y procesos claros para conseguir la implementación perfecta.

· Modelos de IA entrenados específicamente para entornos profesionales:

En este tipo de modelos, la opción de integración con otros sistemas existentes se vuelve algo completamente imprescindible.

Estamos hablando de IAs creadas específicamente para poder usarse en entornos laborales, por lo que se espera un modelo que sea capaz de adaptarse por completo a las necesidades de cada usuario en el campo de la integración, permitiendo la posibilidad de integrarse a cada una de las plataformas que pueda usar.

Para ello, normalmente las soluciones ofrecen todo tipo de facilidades para poder integrar tus herramientas de trabajo en su IA. Se esfuerzan en ofrecer una puesta en marcha rápida y sencilla, a través de un módulo de migración automática. Además, gracias a su API, no es necesario que se modifique ninguno de los procesos de trabajo ya que ofrece la posibilidad de conectar su entorno con el de cada usuario. Así pues, todo lo que ocurra en uno de los dos entornos se refleja automáticamente en el otro para lograr conseguir toda la información unificada.

La elección de tu proveedor tecnológico

La elección entre estas plataformas de IA depende de las necesidades específicas de cada usuario o empresa. Es crucial realizar un análisis exhaustivo de las características y capacidades de cada Inteligencia Artificial antes de tomar una decisión. Con un enfoque crítico y una comprensión clara de las prioridades y objetivos, es posible encontrar el modelo de IA que mejor se adapte a tus necesidades y expectativas.

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