Desarrollo de productos de IA en la era de la comoditización de la inteligencia artificial
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En un entorno dominado por hiperescaladores y plataformas accesibles, el verdadero valor de la inteligencia artificial reside en los datos, la integración de flujos de trabajo y la especialización sectorial. Crayon analiza esta transformación y sus implicaciones para el desarrollo de productos de IA.
La inteligencia artificial ha entrado en una fase de comoditización que redefine por completo cómo las organizaciones desarrollan y aplican soluciones basadas en IA. Según Crayon, los días en que construir un modelo propio era una ventaja competitiva han quedado atrás. Gigantes tecnológicos como Microsoft, Google, AWS, Anthropic y Mistral han consolidado el espacio de modelos fundacionales, haciendo inviable competir en ese terreno.
En lugar de crear modelos desde cero, las empresas ahora apuestan por plataformas como Microsoft Copilot Studio o el Agentic Development Kit de Google para acceder, ajustar y desplegar modelos existentes. El foco se traslada al uso de datos propios, la integración en procesos empresariales y la orquestación de sistemas agentivos.
Crayon destaca que el futuro no está en productos genéricos, sino en soluciones integradas y verticalizadas. Por ejemplo, junto a SoftwareOne, han desarrollado agentes especializados en gestión de licencias que automatizan el análisis de acuerdos EULA, demostrando cómo la IA puede potenciar funciones específicas dentro del negocio.
Además, la gobernanza, la privacidad y el cumplimiento normativo se convierten en imperativos estratégicos. Con normativas como la Ley de IA de la UE y certificaciones como la ISO 42001, las organizaciones deben garantizar que sus sistemas sean seguros y confiables. Según Gartner, para 2027 la gobernanza será requisito en todas las legislaciones soberanas sobre IA.
En resumen, Crayon plantea que el liderazgo en IA ya no se mide por la capacidad de crear modelos, sino por la habilidad de integrarlos de forma segura, especializada y eficaz en cada sector. La clave está en transformar la estrategia de datos en aplicaciones concretas que generen valor real.
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