El desarrollo de IA se encuentra en un momento de expansión industrial, adopción generalizada y mejora técnica constante. Así se desprende del último informe State of AI Report, que apunta que “la IA es una fuerza multiplicadora para el progreso tecnológico”. Mientras avanzan las funcionalidades y prestaciones de la tecnología, aumenta su uso en las empresas. Ya no es una tecnología emergente sino una herramienta de uso cotidiano, aunque el verdadero poder transformador se detecta en la reestructuración de procesos.
Uso de la IA entre las empresas que la han adoptado (%)
Fuente: Encuesta sobre el uso de las TIC y del comercio electrónico en las empresas (INE) (COTEC)
«La IA es una gran oportunidad. Para implementarla bien, las empresas deben tener claro que no es un tema técnico, sino de cultura corporativa y que, como en cualquier nueva tecnología, los resultados no se ven en seis meses»
Todo apunta a que este 2026 sea el año en el que veamos un gran salto cualitativo en la GenAI multimedia. El último anuncio de Navidad de Coca-Cola nos da una idea de cómo el audiovisual está aprovechando progresivamente los avances de estas tecnologías, sobre todo gracias a la mayor consistencia de las imágenes en movimiento. Paralelamente, los modelos de lenguaje especializados, gracias especialmente al impulso del movimiento open source, y el avance de los agentes que están empezando a colaborar entre sí, serán un motor fundamental para la evolución del software.
LLM específicos
La IA ha estado dominada en los últimos años por los grandes modelos de lenguaje (LLM), como ChatGPT, Gemini o Claude, pero tienen algunas limitaciones. Son muy útiles para tareas amplias, pero muy costosos de entrenar y mantener y requieren de grandes centros de cómputo y miles de millones de datos. Algo que los hace inaccesibles a todos los bolsillos. Gracias al open source, según el equipo de Innovación Aplicada de Cuatroochenta, este paradigma está cambiando. Están permitiendo lo que se ha bautizado como modelos de lenguaje especializados en dominio (DSLM). Ofrecen mayor precisión y eficiencia al enfocarse en sectores concretos.
Posibles casos de uso
Análisis de riesgos financieros.
Este tipo de modelos se pueden entrenar con datos financieros, regulatorios y de mercado, permitiendo automatizar la generación de reportes y la detección de fraudes. Son herramientas que facilitan la toma de decisiones y mejoran la eficiencia de bancos, aseguradoras o gestores de fondos.
E-learning.
Mediante modelos de lenguaje específicos por dominio, puede generar contenidos formativos adaptados a sectores como ehealth o formación profesional. 3iPunt, la empresa de e-learning del grupo Cuatroochenta y premium partner de Moodle en España, ya está integrando herramientas como CourseAI que permiten crear cursos completos a partir de descripciones. Con la adopción de DSLM, ofrecerán resultados aún más personalizados y alineados con cada ámbito profesional.
«Los LLM especializados son clave, porque nos permiten ofrecer soluciones de IA contextualizadas y realmente ajustadas a las necesidades de nuestros clientes. Trabajamos con sectores muy diversos, como el eHealth o la educación secundaria, y estamos convencidos de que esta tendencia será decisiva para aportar respuestas más precisas, impulsar el aprendizaje y favorecer la especialización en cada ámbito»
Enjambres de agentes
Los DSLM prevén potenciar los agentes autónomos que han marcado la evolución de la IA en el último año, tal y como vaticinamos en nuestro informe de 2025. Ahora, en una evolución que parece natural, toman protagonismo los multiagentes (MAS). Ya no son sólo sistemas que hacen acciones o toman decisiones de forma autónoma, sino que interactúan y colaboran entre ellos para lograr automatizar procesos empresariales complejos. Cada agente se encarga de una tarea específica y, gracias a estas conexiones, se pueden integrar diferentes plataformas para completar un proceso.
La evolución de los sistemas multiagentes
Fuente: Gartner
Ante el progreso de esta tecnología que permite subir un escalón en la automatización de procesos, las empresas deberían identificar casos de uso específicos donde varios agentes autónomos aporten valor real y, lo más importante, preparar una infraestructura sólida de datos. Todo ello sin olvidar la seguridad y la supervisión humana que garantiza que todo está alineado a los objetivos del negocio.
Casos de uso de sistemas multiagentes:
«Los sistemas multiagente suponen un salto cualitativo hacia una IA más eficiente y autónoma. Más allá de sistemas aislados veremos arquitecturas donde múltiples agentes especializados colaboran en tiempo real. Esta evolución multiplica el valor de esta tecnología asumiendo tareas complejas con mayor precisión»
En el grupo Cuatroochenta, a través de nuestras compañías innovadoras de tecnología y ciberseguridad, impulsamos tu capacidad de adaptación.
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