Los datos de una organización cuentan la historia de su negocio, a través de la información de los clientes, los números de ventas, los flujos de trabajo o las notas de reuniones. Cuando se utilizan correctamente, esos datos permiten que un Modelo de Lenguaje Grande de inteligencia artificial (LLM, por su sigla en inglés) transforme efectivamente una empresa al emular y mejorar la forma en que se toman decisiones.
En los entornos empresariales actuales, el poder de un LLM se determina por la calidad del dato con el que se entrena, y no tanto por el modelo en sí. Así, los datos del CRM podrían predecir el comportamiento de los clientes potenciales y definir los próximos pasos para cerrar una venta; analizar el flujo de tickets de soporte para anticipar problemas, o evaluar riesgos con mayor precisión y ahorrar horas de investigación de los equipos legales, por ejemplo.
Pero esos mismos datos también podrían causar un daño enorme si cayeran en manos equivocadas. Un competidor podría incorporarlos en sus propios LLM y usarlos para obtener ventajas competitivas o erosionar la confianza del cliente. Las filtraciones de datos se convierten en un riesgo mayor que su posible beneficio, eclipsando cualquier aspecto técnico del modelo, sus técnicas de entrenamiento, su arquitectura o su número de parámetros.
Adoptar un enfoque de privacidad primero en los LLM es esencial, ya que estas implementaciones dependen del uso de datos propietarios y curados, que resultan más eficiente y generan resultados más precisos que aquellos entrenados con datos generales de Internet. Los líderes deben involucrarse activamente en la gestión de la privacidad y la seguridad. Ignorarlo puede conducir a errores catastróficos con datos del negocio o de los clientes.
En este sentido, las empresas han utilizado diversas estrategias arquitectónicas para protegerlos y ocultarlos hasta que se necesiten.
La más popular es la Generación Aumentada por Recuperación (RAG, en inglés), en que el modelo identifica lugares donde consulta datos propietarios en tiempo real, pero sin descargarlos. Por ejemplo, en lugar de almacenar toda la base de conocimiento de la empresa en el LLM, se le pide que consulte una guía interna de resolución de problemas cuando un cliente realiza una consulta, combinando además su historial para ajustar la respuesta.
Otro enfoque más específico es el ajuste fino (fine-tuning). En este caso, las empresas calibran su modelo con datos cuidadosamente seleccionados y específicos de su operación. El LLM resultante puede profundizar en las particularidades del negocio, su lógica de decisión, vocabulario y métodos organizacionales. Esto se realiza mejor con LLM pequeños o medianos, más fáciles de gestionar y optimizar mediante técnicas eficientes como adapters o LoRa (long range), que reducen la latencia, aumentan la eficiencia y reducen costos.
Pero quizás la innovación arquitectónica más comentada de los últimos años ha sido el Model Context Protocol (MCP), que marca el ritmo de la integración de la IA generativa con el resto del software empresarial. Creado por Anthropic en 2024 como reemplazo de las API tradicionales, MCP simplifica enormemente la comunicación entre sistemas. En lugar de que los desarrolladores deban escribir código para cada punto de interacción entre la IA y otros programas, el LLM se conecta directamente a un servidor con MCP para gestionar el intercambio de datos, casi como “copiar y pegar”.
Eso sí, cuando se trasladan a producción, los servidores MCP se vuelven sistemas distribuidos, con múltiples agentes y usuarios, que requieren seguridad, supervisión y gestión constante, nada de lo cual es gratuito o sencillo.
A pesar de los riesgos del uso de datos propietarios, las empresas que los gestionen correctamente serán recompensadas. Un LLM que “hable el idioma” de la empresa puede producir resultados contextuales, confiables y accionables, incluyendo reportes, tareas y proyecciones sectoriales. Incluso las organizaciones más complejas se benefician de una inteligencia dirigida que considera todo su sistema, especialmente al construir automatizaciones, agentes especializados y flujos de trabajo únicos.
Un modelo entrenado con datos propios también es más propenso a ser adoptado por los empleados, ya que se adapta a ellos y a la cultura de la organización, en lugar de imponerles un nuevo modo de trabajo.
Mientras estos LLM sigan siendo centrados en la privacidad y, por tanto, confiables, la tecnología podrá establecer un bucle de retroalimentación que crezca junto al negocio sin temor a que los datos caigan en manos indebidas.
