La inteligencia artificial empresarial está entrando en una nueva etapa. Tras una primera fase dominada por la carrera por desarrollar modelos cada vez más grandes y potentes, las organizaciones comienzan a priorizar soluciones especializadas, adaptadas a sus procesos de negocio y capaces de operar bajo estrictos criterios de seguridad, trazabilidad y cumplimiento normativo.
Esa es la principal conclusión del informe ‘La nueva frontera europea de la IA B2B‘, elaborado por Santander AI Lab y la Unidad de Vigilancia Estratégica de la Fundación General del Consejo Superior de Investigaciones Científicas. Una colaboración fruto del acuerdo firmado hace apenas unas semanas entre Banco Santander y el CSIC para investigar el potencial de la inteligencia artificial avanzada. El estudio se basa en el análisis de más de 10,3 millones de documentos y 326.000 publicaciones científicas y especializadas relacionadas con inteligencia artificial, banca y servicios financieros.
La IA deja de competir por tamaño para centrarse en resolver problemas concretos
El informe sostiene que las empresas ya no persiguen únicamente disponer del modelo de IA más potente del mercado. La prioridad pasa ahora por incorporar herramientas capaces de resolver tareas específicas, integrarse en procesos críticos y cumplir los requisitos regulatorios propios de sectores altamente supervisados. En ámbitos como la banca o las finanzas, donde la privacidad, la gestión del riesgo y el cumplimiento legal son esenciales, la capacidad tecnológica deja de ser el único elemento diferenciador. La transparencia de los algoritmos, la posibilidad de auditar las decisiones y la protección del conocimiento corporativo adquieren un peso cada vez mayor.
Los Small Language Models ganan protagonismo
Una de las tecnologías que el informe identifica como protagonistas de esta nueva etapa son los Small Language Models. Frente a los grandes modelos generalistas, estos sistemas de menor tamaño están entrenados para desempeñar funciones muy concretas dentro de una organización. Al estar especializados, ofrecen un rendimiento superior en determinadas tareas, requieren menos recursos computacionales y permiten mantener un mayor control sobre la información utilizada. Para muchas empresas, este enfoque puede resultar más eficiente que recurrir a modelos de propósito general para todas las operaciones.
El RAG soberano protege el conocimiento de las empresas
Otra de las tendencias destacadas es la consolidación del denominado RAG soberano (Retrieval-Augmented Generation). Esta arquitectura separa el modelo de inteligencia artificial del conocimiento interno de la organización, permitiendo que los datos corporativos permanezcan bajo control de la empresa mientras la IA utiliza esa información para generar respuestas o ejecutar tareas. El objetivo es aprovechar las capacidades de la inteligencia artificial generativa sin exponer información sensible ni comprometer la gobernanza de los datos.
Europa puede competir desde la regulación y la confianza
El informe también analiza la posición de Europa en la carrera mundial por la inteligencia artificial. Las cifras muestran una importante diferencia de inversión respecto a Estados Unidos. Mientras la inversión privada estadounidense en IA alcanzó alrededor de 109.000 millones de dólares durante 2024, Europa movilizó aproximadamente 19.420 millones. Pese a esta distancia, los autores consideran que Europa dispone de una ventaja competitiva en ámbitos donde la regulación, la protección del dato y la confianza resultan determinantes. En este contexto, normas como el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (AI Act), el Reglamento DORA, el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) o la directiva NIS2 dejan de percibirse únicamente como obligaciones legales para convertirse en factores que pueden impulsar la competitividad de las empresas europeas.
Cinco tendencias marcarán la IA B2B
El estudio identifica cinco grandes tendencias que definirán la evolución de la inteligencia artificial empresarial durante los próximos años.
- La primera será el paso desde modelos generalistas hacia soluciones especializadas para procesos concretos.
- La segunda corresponde a la expansión del RAG soberano como mecanismo para proteger el conocimiento corporativo sin renunciar a las capacidades de la IA generativa.
- En tercer lugar, la regulación se convertirá en un activo competitivo. Las organizaciones que puedan demostrar trazabilidad, supervisión y una gestión robusta del riesgo estarán mejor posicionadas para implantar inteligencia artificial en procesos críticos.
- La cuarta tendencia pone el foco en el talento. La implantación de estas tecnologías requerirá equipos multidisciplinares capaces de combinar conocimientos tecnológicos, científicos, jurídicos y de negocio para garantizar un despliegue eficaz y seguro.
- Finalmente, el informe prevé que las principales inversiones se concentrarán en áreas como la detección del fraude, la gestión del riesgo financiero, el cumplimiento normativo, la gobernanza de sistemas de inteligencia artificial y la automatización documental.
Una nueva etapa para la inteligencia artificial empresarial
Las conclusiones del informe apuntan a un cambio de paradigma en el desarrollo de la IA B2B. Más allá de la carrera por construir modelos cada vez mayores, la próxima generación de soluciones estará orientada a ofrecer herramientas especializadas, eficientes y plenamente integradas en la operativa empresarial. Para los autores, Europa tiene la oportunidad de liderar esta nueva etapa apoyándose en su capacidad científica, su fortaleza regulatoria y el desarrollo de una inteligencia artificial confiable, capaz de responder a las necesidades de los sectores más exigentes desde el punto de vista de la seguridad y el cumplimiento normativo.
