Los líderes empresariales actuales buscan soluciones de inteligencia artificial (IA) para empresas que aumenten la eficiencia operativa, reduzcan los costes, mejoren la toma de decisiones estratégicas y apoyen la participación de los clientes.

Gartner estima que, para 2026, más del 80 % de las empresas habrán utilizado IA generativa (GenAI) a través de interfaces de programación de aplicaciones (API) o mediante la implementación de aplicaciones, lo que supone un aumento significativo desde menos del 5 % en 2023. Sin embargo, con la creciente preocupación actual por la privacidad de los datos, las empresas necesitan soluciones de IA que mantengan seguros los datos y los activos de sus clientes y de la propia empresa.

La IA privada ofrece esta solución. A continuación se explica qué es la IA privada, por qué beneficia a las organizaciones preocupadas por la privacidad de los datos y cómo los responsables de IT pueden maximizar su adopción.

¿Qué es la IA privada?

Los modelos GenAI más populares en la actualidad, como ChatGPT y Copilot, pueden ayudar a las empresas en muchas tareas, como analizar datos, interactuar con los clientes, impulsar aplicaciones de coincidencia de resultados y mucho más.

Sin embargo, estos modelos de IA carecen de transparencia en cuanto al destino de los datos de los usuarios o al uso que se hace de ellos, lo que suscita preocupaciones en materia de privacidad. Los líderes empresariales entusiastas que utilizan modelos GenAI pueden desconocer que la información privada y confidencial podría compartirse con terceros o utilizarse en el entrenamiento de la IA.

Sin embargo, los líderes empresariales ahora tienen la opción de utilizar una arquitectura de IA privada, que restringe las consultas y solicitudes a la base de datos interna de la empresa, SharePoint, API u otras fuentes privadas. Este enfoque suele incorporar la generación aumentada por recuperación (RAG) para interactuar de forma segura con grandes modelos públicos y proporcionar respuestas específicas para cada organización y bien fundamentadas.

Con la IA privada, las organizaciones pueden aprovechar las ventajas de la IA y los grandes modelos de lenguaje (LLM) al tiempo que garantizan la seguridad de sus datos de entrada.

IA privada frente a IA pública

Hemos llegado a un punto de inflexión en el que la IA está lo bastante avanzada como para su adopción generalizada, y su creciente democratización está transformando tanto los negocios como la sociedad. No obstante, debemos mirar más allá de lo que puede hacer un modelo de IA y fijarnos en cómo se entrena, de dónde provienen sus datos y dónde se almacenan.

Los modelos GenAI públicos actuales se han entrenado con conjuntos de datos públicos; por ejemplo, GPT-3 se entrenó con 45 terabytes de datos del conjunto de datos CommonCrawl.¹ Además, siguen entrenándose con los nuevos datos que los usuarios envían a los modelos.

Esto supone un reto para las empresas que desean poner en marcha iniciativas de IA, pero les preocupa mantener la privacidad de su propiedad intelectual y los datos de sus clientes. La información introducida en un modelo de IA público se almacena en una base de datos de terceros y se pone a disposición de proveedores externos. Los líderes empresariales creen que el mayor riesgo de adoptar GenAI es la inexactitud (56 %), pero en segundo lugar se encuentran el riesgo de ciberseguridad (53 %), el riesgo de infracción de la propiedad intelectual (46 %) y el riesgo de privacidad personal o individual (39 %).

Las organizaciones que comprenden el valor de mantener la seguridad de los datos buscan soluciones que garanticen la privacidad, el control y la eficiencia, y una de ellas son los modelos de IA privados.

Cómo la generación aumentada por recuperación (RAG) facilita la IA privada

Adoptar la IA privada no significa que una organización deba crear su propio ChatGPT interno y los LLM fundamentales desde cero para mantener la privacidad de sus datos. La RAG está diseñada para mantener la seguridad, el cumplimiento normativo, la privacidad y la soberanía de los datos mientras se utiliza la IA.

En lugar de consultar conjuntos de datos públicos, un modelo de IA consulta primero las bases de datos internas de la empresa, las bibliotecas de documentos y otra información del sistema, como si se tratara de una consulta en la intranet de la empresa. Una vez que la IA recupera esos resultados, los añade a la consulta y los envía al modelo público. Con RAG, las organizaciones pueden proteger sus datos y evitar que se utilicen de forma pública, al tiempo que reciben respuestas sólidas de LLM públicos complejos.

Las organizaciones pueden ir un paso más allá añadiendo sus propios datos organizativos a un modelo de IA público y ajustando el modelo con los datos específicos de su empresa. Por supuesto, esto será más caro y complejo que RAG, pero es probable que sea una opción que veamos adoptar a las empresas en el futuro.

Por qué las empresas actuales deberían adoptar la IA privada

La IA privada puede ofrecer varias ventajas a los responsables de IT que están investigando nuevas soluciones de IA empresarial, entre ellas:

Privacidad de los datos: la mayor ventaja de la IA privada es la privacidad de los datos, ya que ofrece a las organizaciones que dan prioridad a la seguridad de la información confidencial una forma de aprovechar el poder de la IA.
Control: la IA privada ofrece un mayor control sobre cómo se utilizan los datos empresariales, cómo se accede a ellos y quién accede a ellos. En lugar de enviar datos internos a modelos públicos con el riesgo de que se expongan, las organizaciones pueden mantener el control sobre sus datos, con barreras de protección donde sea necesario.
Rapidez y facilidad: al utilizar la IA privada, las organizaciones pueden consultar con facilidad los sistemas internos de backend (bases de datos, gestión de relaciones con los clientes (CRM) y planificación de recursos empresariales (ERP)) a través de una interfaz de lenguaje natural, obteniendo información y respuestas de sus datos de forma rápida y eficiente mediante procesos automatizados.
Cumplimiento normativo: al controlar dónde se encuentran los datos y cómo se utilizan, las organizaciones pueden garantizar que cumplen con las leyes y normativas de privacidad, como la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos (HIPAA), la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) y el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).
Confianza de los clientes: teniendo en cuenta que el 85 % de los consumidores quieren conocer las políticas de privacidad de datos de una empresa antes de realizar una compra y que el 46 % se planteará cambiar de marca si una empresa no tiene claro cómo utiliza los datos de los clientes, las organizaciones pueden aumentar la confianza de los clientes aumentando la privacidad de sus datos mediante la IA privada.
Ventaja competitiva: a medida que las organizaciones desarrollan sus capacidades de IA, pueden obtener una ventaja competitiva fomentando la innovación y generando confianza en los clientes. La creación de modelos lingüísticos grandes específicos para cada dominio, entrenados con datos internos, puede servir como «centros de conocimiento», lo que refuerza aún más esta ventaja.

Cómo las empresas pueden lanzar y escalar la IA privada

Crear el mejor entorno en el que pueda prosperar una infraestructura de IA privada requiere cierta preparación y concienciación, incluyendo los siguientes primeros pasos:

Preparación para el futuro de la IA empresarial

Los responsables de IT buscan formas de utilizar de forma segura los datos privados con GenAI, ya sea para la generación de texto, el servicio de atención al cliente o el análisis y la toma de decisiones.

A medida que las soluciones de IA se generalizan a través de productos listos para usar o SaaS, la IA privada se convertirá en el camino a seguir para las organizaciones que dan prioridad a la privacidad de los datos y desean mantener seguros sus activos, su propiedad intelectual y sus clientes.

Estamos viendo la evolución de la IA empresarial ante nuestros ojos. Para saber cómo preparar tu infraestructura IT para el futuro, lee nuestro último informe técnico: IA para líedes de IT.

Notas a pie de página:
1. Brown, T., et al., Language Models are Few-Shot Learners, 22 de julio de 2020. https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf
2. Deloitte LLP, Informe del primer trimestre sobre el estado de la IA generativa en la empresa de Deloitte, enero de 2024. https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/consulting/us-state-of-gen-ai-report.pdf

Lenovo y Digital Realty: llevar la IA a los datos empresariales