Hace menos de un mes se daba a conocer un acuerdo entre Banco Santander y el CSIC para la investigación conjunta del potencial de la IA avanzada. El primer resultado de tal colaboración es la publicación de un informe – ‘La nueva frontera europea de la IA B2B’ – en el que se afirma que la IA empresarial cambia de escala y entra en una nueva fase. Según la investigación, las organizaciones ya no buscan únicamente disponer del modelo más potente, sino de soluciones adaptadas a sus necesidades concretas, capaces de integrarse en procesos críticos con garantías de seguridad, trazabilidad y cumplimiento normativo.
Es la clave que arrojan las entidades detrás del estudio: Santander AI Lab y la Unidad de Vigilancia Estratégica de la Fundación General del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (FGCSIC). Ambas han analizado más de 10,3 millones de documentos y 326.000 publicaciones especializadas sobre inteligencia artificial, banca y finanzas. Se trata de sectores altamente regulados y en ellos la IA debe convivir con exigencias estrictas en materia de privacidad, supervisión, gestión del riesgo y cumplimiento legal. En este escenario, la capacidad tecnológica ya no constituye el único factor diferencial; también lo son la transparencia del sistema, la posibilidad de auditar cada decisión y la protección del conocimiento corporativo.
Según el informe, la siguiente gran etapa de la inteligencia artificial empresarial estará marcada por modelos capaces de ejecutar tareas concretas con una precisión superior a la de los grandes modelos generalistas. El objetivo consiste en integrar la IA directamente en los procesos de negocio sin comprometer aspectos esenciales como la seguridad de la información o la gobernanza de los datos.
Modelos de IA para funciones específicas
En este contexto cobran especial relevancia los denominados Small Language Models (SLMs), modelos de menor tamaño entrenados para desempeñar funciones específicas dentro de una organización. Frente a los grandes sistemas abiertos, estas soluciones ofrecen un mayor rendimiento en ámbitos muy concretos, requieren menos recursos computacionales y facilitan un mayor control sobre el tratamiento de la información.
Junto a ellos emerge otra de las tecnologías identificadas como estratégicas por el estudio: el denominado RAG soberano. Esta arquitectura separa el modelo de inteligencia artificial del conocimiento interno de la empresa, permitiendo que la organización mantenga bajo su control toda la información corporativa mientras aprovecha las capacidades generativas de la IA.
Una oportunidad para Europa
El informe sitúa además a Europa ante una oportunidad singular dentro de la competencia internacional por el liderazgo en inteligencia artificial. Aunque las cifras de inversión evidencian una clara distancia respecto a otras potencias, los autores consideran que el continente puede ocupar una posición de referencia en ámbitos donde la confianza y la regulación resultan determinantes.
Durante 2024, Estados Unidos movilizó alrededor de 109.000 millones de dólares de inversión privada en inteligencia artificial, frente a los 19.420 millones registrados en Europa. Una diferencia difícil de compensar si el objetivo consiste en competir en el desarrollo de grandes modelos fundacionales.
Sin embargo, el estudio sostiene que la ventaja competitiva europea puede construirse sobre otros pilares: la especialización tecnológica, la calidad científica, la protección del dato y el desarrollo de soluciones adaptadas a sectores donde la supervisión regulatoria constituye un requisito imprescindible.
En este escenario, normas como el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (AI Act), el Reglamento DORA sobre resiliencia operativa digital, el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) o la directiva NIS2 dejan de percibirse exclusivamente como obligaciones legales para convertirse en factores capaces de reforzar la confianza y diferenciar a las organizaciones que incorporen estos principios desde el diseño de sus sistemas de inteligencia artificial.
5 tendencias para la IA B2B
El estudio identifica cinco grandes tendencias que marcarán la evolución de la IA B2B durante los próximos años. La primera es el progresivo abandono del paradigma del modelo único en favor de soluciones especializadas adaptadas a procesos concretos.
La segunda corresponde precisamente a la consolidación del RAG soberano como mecanismo para preservar el control del conocimiento corporativo sin renunciar a las ventajas de la inteligencia artificial generativa.
En tercer lugar, la regulación pasa a convertirse en un activo competitivo. Las empresas que puedan demostrar trazabilidad, capacidad de supervisión y una gestión sólida del riesgo estarán en mejores condiciones para desplegar inteligencia artificial en procesos críticos.
La cuarta tendencia sitúa el talento como una infraestructura esencial. El informe destaca que la implantación efectiva de estas tecnologías exigirá equipos multidisciplinares capaces de integrar perfiles tecnológicos, científicos, jurídicos y de negocio, combinando capacidades técnicas con un profundo conocimiento de los procesos empresariales.
Finalmente, el análisis identifica cuáles serán los ámbitos donde previsiblemente se concentrará una mayor inversión durante los próximos años: la detección del fraude, la gestión del riesgo financiero, el cumplimiento normativo, la gobernanza de los sistemas de inteligencia artificial y la automatización documental.
