Crear el equipo de IA adecuado: Cómo los ejecutivos pueden convertir la estrategia GenAI en un impacto empresarial medible

La IA generativa ya no es un experimento de laboratorio. 

Esta tecnología, capaz de crear nuevos contenidos como texto, imágenes o código a partir de patrones de datos existentes, está siendo utilizada por las empresas para automatizar tareas, generar información y facilitar la toma de decisiones a gran escala.

Las empresas que antes llevaban a cabo pequeños proyectos piloto ahora están incorporando la IA a flujos de trabajo reales, y ese cambio exige una pila de nivel empresarial. Ya no se trata solo de tener un modelo sólido. Para que GenAI sea útil, segura y rentable, las empresas necesitan que la orquestación, la generación aumentada por recuperación (RAG) y los flujos de trabajo agénticos trabajen juntos en un marco.

Por qué es importante la orquestación

Ejecutar grandes modelos lingüísticos en producción rara vez es tan sencillo como dirigir a los usuarios a una API. Las empresas tienen que gestionar varios modelos en diferentes casos de uso, a veces dirigiendo consultas de poco valor a modelos más baratos y reservando la capacidad superior para cargas de trabajo críticas. Ahí es donde entra en juego la orquestación.

Las capas de orquestación gestionan el control de versiones, las políticas de uso y las reglas de enrutamiento, garantizando que las solicitudes se dirijan al modelo correcto en las condiciones adecuadas. También proporcionan las barandillas para el acceso, el registro y la gestión de costes. Sin orquestación, el uso de los modelos se vuelve rápidamente incoherente, caro y difícil de controlar.

RAG como base de la precisión

Incluso los mejores modelos de IA pueden alucinar, lo que significa que a veces generan información segura pero incorrecta o inventada. Para los equipos de las empresas, esto puede crear graves problemas, como decisiones mal informadas, pérdida de tiempo validando los resultados y falta de confianza en la tecnología. Por eso la generación mejorada por recuperación (RAG) se ha convertido en un estándar en las implantaciones empresariales. La RAG funciona basando las respuestas de los modelos en datos verificados de la empresa, conectando los sistemas de IA a conjuntos de datos y bases de conocimientos curados. Este enfoque ayuda a los equipos a obtener respuestas coherentes y precisas, mejorando tanto la confianza como la eficiencia en toda la organización.

La última oleada, a menudo denominada RAG 2.0, va más allá con la búsqueda híbrida, la fragmentación jerárquica y los bucles de retroalimentación continua. Juntas, estas técnicas garantizan que los modelos generen resultados alineados con los datos reales de la empresa, no sólo con patrones estadísticos. Para los sectores regulados (finanzas, sanidad y servicios públicos, por ejemplo), este cambio no es opcional. La precisión y la trazabilidad son obligatorias.

Agentes que hacen algo más que responder

Mientras que la orquestación garantiza el control y la GAR la precisión, los flujos de trabajo con agentes son los que aumentan la productividad. Los agentes son sistemas impulsados por LLM que no sólo responden, sino que también actúan. Pueden extraer datos, interactuar con API, activar procesos y completar tareas de varios pasos.

Imagínese un equipo financiero en el que un agente no se limita a resumir un informe, sino que extrae datos del ERP, concilia entradas y prepara una declaración lista para el cumplimiento. O un flujo de trabajo de RR.HH. en el que un agente selecciona solicitudes, programa entrevistas y registra actualizaciones directamente en el ATS. Ya no se trata de proyectos piloto teóricos. Las empresas ya están integrando a los agentes en operaciones reales.

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Hacer que las piezas funcionen juntas

Por separado, la orquestación, el GAR y los agentes resuelven retos específicos. Juntos, crean la pila GenAI empresarial.

• Orquestación mantiene el uso controlado, gobernado y rentable.
  
  
• RAG proporciona la precisión y la base que necesitan las empresas.
  
  
• Agentes convertir la información en acciones, cerrando el bucle entre datos y resultados.
  
  

Cuando estas capas están integradas, las organizaciones pasan de pilotos fragmentados a sistemas escalables y aptos para la producción.

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La lente ejecutiva

Para los directivos, la clave es que el éxito de GenAI no consiste solo en elegir el ‘mejor’ modelo, sino en contar con el mejor equipo para entenderlo y aplicarlo, de modo que puedan construir modelos que ofrezcan resultados fiables, conformes y con costes controlados. Esto significa invertir en las personas y los procesos que pueden unir la orquestación, la recuperación y los agentes en un marco coherente.

Aquí es donde muchas empresas subestiman el reto. Los modelos pueden provenir de proveedores en la nube, pero los marcos de orquestación, los conductos de recuperación y los flujos de trabajo agénticos dependen de la experiencia interna y del talento externo de confianza. Sin ese talento, las empresas corren el riesgo de que los costes se disparen, el rendimiento sea incoherente y se expongan al incumplimiento de la normativa.

¿Hacia dónde se dirige ahora?

La pila empresarial no hará sino volverse más compleja. La orquestación multimodelo se ampliará para incluir modelos especializados en tareas como la generación de código o la investigación jurídica. Los sistemas RAG evolucionarán con mejores capas semánticas y marcos de evaluación específicos de cada dominio. Los agentes serán más autónomos y asumirán flujos de trabajo que hoy en día siguen requiriendo una supervisión humana significativa.

Las empresas que pongan en marcha ahora la pila adecuada, con el apoyo de las personas adecuadas, estarán preparadas para esa evolución. Las que esperen pueden verse en apuros para adaptar la gobernanza y el control cuando los sistemas ya estén implantados.