{"id":14643,"date":"2026-05-04T11:09:12","date_gmt":"2026-05-04T10:09:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.thinkupc.com\/?p=14643"},"modified":"2026-05-07T08:44:44","modified_gmt":"2026-05-07T07:44:44","slug":"la-ia-es-un-edificio-de-7-plantas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.thinkupc.com\/es\/actualidad\/la-ia-es-un-edificio-de-7-plantas\/","title":{"rendered":"La IA es un edificio de 7 plantas"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"14643\" class=\"elementor elementor-14643 elementor-14604\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6772d2b e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"6772d2b\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3b78d3d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3b78d3d\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>En 2017, el CEO de NVIDIA Jensen Huang afirm\u00f3 en una entrevista: \u00ab<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2017\/05\/12\/151722\/nvidia-ceo-software-is-eating-the-world-but-ai-is-going-to-eat-software\/\">la IA se va a comer al software<\/a>\u00ab. Lo hizo inspir\u00e1ndose u homenajeando el t\u00edtulo de un c\u00e9lebre art\u00edculo de Marc Andreessen, publicado en el Wall Street Journal seis a\u00f1os antes, en el que explicaba <a href=\"https:\/\/a16z.com\/why-software-is-eating-the-world\/\">por qu\u00e9 el software se estaba comiendo el mundo<\/a>.<\/p>\n<p>Estos art\u00edculos forman parte de la historia reciente de la IA y a menudo los utilizo para explicar c\u00f3mo hemos llegado al punto en el que nos encontramos hoy. Pero en mi art\u00edculo de hoy no voy a hablar de eso. Lo que quiero repasar son algunos <strong>retos importantes que tenemos todas las empresas y organizaciones<\/strong> ante la revoluci\u00f3n acelerada que est\u00e1 provocando la IA generativa, razonadora y ag\u00e9ntica; y lo har\u00e9 inspir\u00e1ndome en el t\u00edtulo de un <a href=\"https:\/\/blogs.nvidia.com\/blog\/ai-5-layer-cake\/\">reciente art\u00edculo publicado por el propio Jensen Huang<\/a>. Como \u00e9l tambi\u00e9n es muy partidario de los homenajes, seguro que no le importar\u00e1.<\/p>\n<h2>La IA es un edificio de 7 plantas<\/h2>\n<p>Si miramos los componentes que forman parte de la estructura tradicional de los sistemas de informaci\u00f3n de nuestras organizaciones, podemos ver que b\u00e1sicamente tenemos\u2026<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u2026aplicaciones<\/strong>, orientadas a diferentes perfiles de usuario y que trabajan con\u2026<\/li>\n<li><strong>\u2026datos<\/strong>, internos o externos a nuestra organizaci\u00f3n, y que funcionan sobre\u2026<\/li>\n<li><strong>\u2026infraestructuras<\/strong>, de almacenamiento, de red o de c\u00f3mputo, utilizando\u2026<\/li>\n<li><strong>\u2026chips<\/strong>, dise\u00f1ados para ejecutar las operaciones matem\u00e1ticas consumiendo\u2026<\/li>\n<li><strong>\u2026energ\u00eda<\/strong>, de la forma m\u00e1s eficiente posible.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Podr\u00edamos imaginar estos 5 niveles como 5 plantas de un edificio en el que cada planta necesita apoyarse de forma robusta sobre las inferiores para poder entregar el valor real al usuario en la planta 5.<\/p>\n<p>Pues bien, como la IA lo est\u00e1 cambiando todo, creo que tambi\u00e9n est\u00e1 transformando sustancialmente este edificio. De hecho, para aprovechar todo el potencial de la IA ag\u00e9ntica, creo que hay que construir \u2014aunque sea mentalmente\u2014 un nuevo edificio al lado con 7 plantas. Dibuj\u00e9moslo.<\/p>\n<p>Y ahora podemos preguntarnos:<strong> \u00bfes realmente un nuevo edificio?<\/strong><\/p>\n<p>Pues pienso que s\u00ed, porque el primer edificio, donde viven las aplicaciones deterministas tradicionales, no va a desaparecer; lo seguiremos teniendo y tendremos que mantenerlo durante muchos a\u00f1os.<\/p>\n<p>Por otro lado, el segundo edificio, donde vivir\u00e1 la IA ag\u00e9ntica, tiene unos cimientos bastante diferentes. Repasemos brevemente sus caracter\u00edsticas, planta por planta.<\/p>\n<h3>1. Energ\u00eda<\/h3>\n<p>A menudo se dice que la IA es, al final, electricidad transformada en c\u00e1lculos. Parece una obviedad y podr\u00edamos pensar que las aplicaciones tradicionales tambi\u00e9n son lo mismo. Pero hay una diferencia de escala tan grande que hay que entender este nivel como la base de algo nuevo.<\/p>\n<p>Hace pocos meses, OpenAI cerr\u00f3 el a\u00f1o 2025 operando con una <a href=\"https:\/\/fanaticosdelhardware.com\/openai-apunta-a-30gw-de-computacion-en-2030-un-reto-que-pone-al-limite-a-la-industria-de-semiconductores\/\">capacidad energ\u00e9tica de 2 GW<\/a> para hacer funcionar ChatGPT. Esta potencia equivale a 2 centrales nucleares o a las necesidades de una ciudad como Barcelona. Seg\u00fan la propia empresa, <a href=\"https:\/\/www.tomshardware.com\/tech-industry\/artificial-intelligence\/openais-colossal-ai-data-center-targets-would-consume-as-much-electricity-as-entire-nation-of-india-250gw-target-would-require-30-million-gpus-annually-to-ensure-continuous-operation-emit-twice-as-much-carbon-dioxide-as-exxonmobil\">para 2033 necesitar\u00e1n 250 GW<\/a>, equivalentes a 250 reactores nucleares. Esta cifra representa que una \u00fanica empresa requerir\u00e1 m\u00e1s de la mitad de la capacidad instalada de los 437 reactores que tenemos actualmente en todo el planeta.<\/p>\n<p>Este cambio de escala, con<strong> implicaciones evidentes para la sostenibilidad y la disponibilidad<\/strong>, har\u00e1 que muchas organizaciones necesiten nuevo talento para analizar y optimizar el impacto energ\u00e9tico de sus soluciones de IA. En otras empresas, la decisi\u00f3n estrat\u00e9gica ser\u00e1 clara: delegar en el proveedor el coste de la energ\u00eda v\u00eda precio por <em>token<\/em> y concentrarse en las plantas superiores. Pero delegar no significa ignorar; habr\u00e1 que saber qu\u00e9 energ\u00eda mueve los agentes porque cada vez m\u00e1s clientes, reguladores e inversores lo van a preguntar. En el edificio de las aplicaciones tradicionales, este tema era poco relevante. En el nuevo edificio, es prioritario.<\/p>\n<h3>2. Chips<\/h3>\n<p>Si la energ\u00eda es el combustible, los chips son el motor. Y en los \u00faltimos a\u00f1os han dejado de ser un componente m\u00e1s para convertirse en el verdadero cuello de botella de la econom\u00eda de la IA. Una sola GPU H100 cuesta unos 30.000 d\u00f3lares y los centros de entrenamiento de los <a href=\"https:\/\/www.frontiermodelforum.org\/about-us\/\">modelos de frontera<\/a> utilizan decenas o cientos de miles de ellas. La demanda supera con creces a la oferta y, a menudo, acceder a ellos depende m\u00e1s de la relaci\u00f3n con el proveedor que del presupuesto disponible. En el edificio tradicional, los servidores eran un <em>commodity <\/em>que se compraba por cat\u00e1logo. En el nuevo edificio, los chips son un activo escaso y estrat\u00e9gico.<\/p>\n<p>La categor\u00eda, adem\u00e1s, se ha diversificado: GPUs de prop\u00f3sito general (las omnipresentes NVIDIA), aceleradores propietarios de los hiperescaladores (TPUs de Google, Trainium de AWS, Maia de Microsoft), chips especializados en inferencia con latencias extremadamente bajas (Groq, Cerebras) y NPUs integradas para ejecutar modelos peque\u00f1os en m\u00f3viles o port\u00e1tiles. Pero todo ello dependiendo de una cadena de suministro muy corta: TSMC y Samsung fabricando chips y ASML produciendo las m\u00e1quinas de litograf\u00eda EUV. Pura geopol\u00edtica.<\/p>\n<p>La buena noticia es que <a href=\"https:\/\/ecosistemastartup.com\/google-tpu-8a-gen-dos-chips-para-la-era-agentica\/\">empieza a aparecer una separaci\u00f3n saludable<\/a> entre el silicio de entrenamiento \u2014car\u00edsimo y con pocos actores\u2014 y el silicio de inferencia, donde el ecosistema es m\u00e1s abierto y competitivo, y que es lo que permitir\u00e1 agentes en tiempo real a coste razonable. Y aqu\u00ed aparece una cuesti\u00f3n que hace pocos a\u00f1os no estaba en la agenda de ning\u00fan consejo de administraci\u00f3n: la <strong>soberan\u00eda tecnol\u00f3gica<\/strong>. Las organizaciones \u2014y los pa\u00edses\u2014 que quieran tener capacidad real de decisi\u00f3n en el nuevo edificio de la IA necesitar\u00e1n incorporar nuevo talento que hoy escasea: ingenieros de arquitecturas y especialistas capaces de exprimir cada watt y cada ciclo del <em>hardware <\/em>disponible. En el edificio tradicional, los chips eran una decisi\u00f3n de compra. En el nuevo edificio, son una decisi\u00f3n de futuro.<\/p>\n<h3>3. Infraestructura<\/h3>\n<p>La planta 3 es la f\u00e1brica que convierte chips y energ\u00eda en capacidad consumible. Permite, por ejemplo, que una <em>startup <\/em>de diez personas tenga acceso al mismo poder de c\u00f3mputo que un gran banco, simplemente pagando por uso.<\/p>\n<p>Aqu\u00ed encontramos a los hiperescaladores cl\u00e1sicos, con servicios como AWS Bedrock, Azure AI Foundry o Google Vertex AI, y las neoclouds especializadas en IA. Sobre estos proveedores se construyen los cl\u00fasteres de entrenamiento, las plataformas de inferencia, las pasarelas de IA que centralizan enrutamiento y pol\u00edticas, y toda la disciplina de MLOps\/LLMOps: CI\/CD, observabilidad, versionado de <em>prompts <\/em>y evaluaci\u00f3n continua.<\/p>\n<p>Las decisiones cr\u00edticas en esta planta son, sobre todo, de <strong>gobernanza<\/strong>:<\/p>\n<ul>\n<li>\u00bfQu\u00e9 cargas de trabajo pueden ir a APIs p\u00fablicas y cu\u00e1les requieren despliegue privado on-premises?<\/li>\n<li>\u00bfEn qu\u00e9 regiones aceptamos operar, especialmente cuando hablamos de datos sensibles o regulados?<\/li>\n<li>\u00bfQu\u00e9 modelo de soberan\u00eda de datos garantizamos a nuestros clientes?<\/li>\n<li>\u00bfQu\u00e9 plataformas estandarizamos internamente para evitar la proliferaci\u00f3n de la <em>shadow AI<\/em>? Hablo de aquel fen\u00f3meno, muy habitual, en el que cada equipo acaba montando su propio conjunto de herramientas al margen de la organizaci\u00f3n, con todos los riesgos de seguridad, coste y cumplimiento que ello conlleva.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Tambi\u00e9n aqu\u00ed har\u00e1 falta nuevo talento. En el primer edificio, los equipos de plataforma saben mucho de redes, virtualizaci\u00f3n y contenedores. En el nuevo edificio, hacen falta perfiles que dominen la orquestaci\u00f3n de GPUs, las arquitecturas de inferencia distribuida y la observabilidad de agentes, capaces de evaluar su rendimiento desde todas las perspectivas: coste, latencia, calidad y alineamiento.<\/p>\n<h3>4. Datos<\/h3>\n<p>Llegamos a la planta donde empieza a haber diferenciaci\u00f3n real. Los modelos de prop\u00f3sito general son, en gran medida, un <em>commodity <\/em>accesible por API. Pero el conocimiento propio de cada organizaci\u00f3n \u2014los contratos, la relaci\u00f3n con los clientes, la documentaci\u00f3n t\u00e9cnica, los procesos\u2014 no lo es, ni lo ser\u00e1 nunca.<\/p>\n<p>En el primer edificio ya ten\u00edamos datos, bien estructurados en bases relacionales, <em>data warehouses<\/em> y <em>data lakes<\/em>. Todo eso sigue siendo v\u00e1lido. Pero el nuevo edificio exige, adem\u00e1s, saber trabajar con <strong>datos no estructurados a gran escala<\/strong> (PDFs, <em>tickets<\/em>, transcripciones, im\u00e1genes, audio\u2026) y convertirlos en algo que un modelo \u2014en la planta superior\u2014 pueda entender y utilizar de forma fiable, trazable y gobernada. Aparecen elementos nuevos, como la ingesta y <a href=\"https:\/\/x.com\/karpathy\/status\/2039805659525644595\">preparaci\u00f3n espec\u00edfica para IA<\/a>, las bases de datos vectoriales que soportan b\u00fasqueda sem\u00e1ntica y RAG, o los grafos de conocimiento. Los agentes los consumir\u00e1n de maneras diversas: v\u00eda RAG, v\u00eda <em>tool use<\/em> sobre datos estructurados, con un <em>fine-tuning<\/em> ligero cuando el dominio lo justifique, o v\u00eda la memoria del propio agente, capitalizando las conversaciones y decisiones pasadas para mejorar las futuras.<\/p>\n<p>Pero la parte m\u00e1s relevante de esta planta es de nuevo la gobernanza: el cat\u00e1logo, el linaje desde la fuente hasta el <em>prompt<\/em>, la clasificaci\u00f3n (p\u00fablico, interno, confidencial, personal), el cumplimiento del RGPD, la anonimizaci\u00f3n, etc. Un agente es tan bueno y tan seguro como los datos a los que accede. La idea clave de esta planta, y seguramente de todo el edificio, es esta: <strong>la ventaja competitiva permanente en IA casi nunca est\u00e1 en el modelo; est\u00e1 en los datos propios de calidad, bien gobernados y bien conectados.<\/strong><\/p>\n<p>En el edificio tradicional, los datos son un activo que se consulta. En el nuevo edificio, son un activo que razona con los agentes de IA y con nosotros.<\/p>\n<h3>5. Modelos<\/h3>\n<p>Si los datos son la materia prima, los modelos son el cerebro del nuevo edificio. Y creo que es importante entrar en esta planta con una primera idea clave: ya no tiene sentido hablar de \u00abelegir el mejor LLM o el mejor proveedor\u00bb. Lo que hay que elegir es un conjunto de modelos seg\u00fan la tarea, coste, latencia, privacidad y capacidad de razonamiento. Tenemos:<\/p>\n<ul>\n<li>Los<strong> modelos de frontera<\/strong> (como Gemini, GPT o Claude), de altas prestaciones, acceso por API y habitualmente multimodales, combinando texto, imagen, audio y v\u00eddeo.<\/li>\n<li>Los <strong>modelos con razonamiento extendido<\/strong>, optimizados para planificar o programar, adecuados para los agentes que encadenan m\u00faltiples pasos.<\/li>\n<li>Los <strong>modelos de pesos abiertos<\/strong> (como Mistral, DeepSeek, Qwen o Gemma) que permiten despliegue privado,<em> fine-tuning <\/em>y soberan\u00eda.<\/li>\n<li>Los <strong>modelos peque\u00f1os<\/strong> (SLMs), r\u00e1pidos y baratos, ideales para tareas concretas como la clasificaci\u00f3n, la extracci\u00f3n o el enrutamiento dentro de un agente.<\/li>\n<li>Un buen pu\u00f1ado de <strong>modelos especializados<\/strong>: <em>embeddings<\/em>, OCR, <em>speech-to-text<\/em>, generaci\u00f3n de imagen o de c\u00f3digo.<\/li>\n<li>Y los <strong>modelos cl\u00e1sicos de ML<\/strong> \u2014forecasting, detecci\u00f3n de anomal\u00edas, <em>scoring<\/em>\u2014, que no han desaparecido y conviven con los generativos dentro de los mismos agentes.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Gestionar bien esta planta requerir\u00e1 elegir el modelo adecuado para cada tarea \u2014no todas necesitan un LLM de frontera\u2014, hacer enrutamiento multimodelo por coste y capacidad, y construir evaluaciones propias basadas en nuestros casos de uso. Los <em>benchmarks <\/em>p\u00fablicos son orientativos; los \u00fanicos que realmente importan son los que miden si el modelo hace bien el trabajo que necesito yo en mi empresa.<\/p>\n<p>Pero la decisi\u00f3n arquitect\u00f3nica m\u00e1s importante es otra: <strong>mantener la independencia de modelos concretos<\/strong>. Los modelos se actualizan cada poco, y lo que hoy es el estado del arte ma\u00f1ana ser\u00e1 superado. Hay que crear una buena capa de abstracci\u00f3n que permita cambiar de proveedor, mezclar modelos abiertos y cerrados, y aprovechar cada nueva generaci\u00f3n sin tener que rehacer las aplicaciones. Es, seguramente, una de las mejores inversiones arquitect\u00f3nicas que se pueden hacer hoy.<\/p>\n<h3>6. Aplicaciones<\/h3>\n<p>Esta es la planta donde la IA ag\u00e9ntica se hace tangible. Es donde un modelo que genera texto se convierte en un agente que observa, planifica, act\u00faa, aprende y rinde cuentas. Y hay que tener claro que para dise\u00f1ar un sistema ag\u00e9ntico, la mayor parte del trabajo \u2014y del valor\u2014 est\u00e1 en los componentes que rodean al modelo, no en el modelo mismo.<\/p>\n<p>De forma sint\u00e9tica, un sistema ag\u00e9ntico moderno tiene ocho piezas:<\/p>\n<ul>\n<li>Una<strong> personalidad o <em>persona<\/em><\/strong> que define la identidad del agente: su rol, su tono o los l\u00edmites de lo que puede y no puede hacer. Es, en cierto modo, el DNI del agente y la primera decisi\u00f3n de dise\u00f1o.<\/li>\n<li>Un <strong>orquestador <\/strong>que decide en cada paso si hay que llamar al modelo, usar una herramienta, pedir confirmaci\u00f3n al usuario o dar la tarea por terminada (LangGraph, Semantic Kernel, CrewAI, AutoGen\u2026).<\/li>\n<li>Una<strong> memoria multicapa<\/strong>: de corto plazo (la conversaci\u00f3n en curso), de largo plazo (preferencias y hechos persistentes), epis\u00f3dica (ejecuciones pasadas reutilizables) y sem\u00e1ntica (conocimiento estable del dominio).<\/li>\n<li>Un <strong>conjunto de herramientas<\/strong> que son las \u00abmanos\u00bb del agente \u2014APIs, ejecuci\u00f3n de c\u00f3digo, navegaci\u00f3n web\u2014, hoy a menudo conectadas v\u00eda el est\u00e1ndar MCP.<\/li>\n<li>Un <strong>bucle de razonamiento <\/strong>para dividir objetivos en subtareas y replanificar cuando algo falla. Y, cuando hace falta, patrones multiagente con roles (un investigador, un redactor, un revisor y un coordinador).<\/li>\n<li>Una <strong>interfaz <\/strong>que involucra a los humanos cuando es necesario (<em>human-in-the-loop<\/em>).<\/li>\n<li>Una capa de <strong>observabilidad y evaluaci\u00f3n<\/strong> con trazas completas de cada ejecuci\u00f3n (<em>prompts<\/em>, herramientas llamadas, <em>tokens<\/em>, coste, latencia) para asegurar la calidad.<\/li>\n<li>Una capa de<strong> seguridad, cumplimiento y control<\/strong> donde se asignan al agente los permisos y l\u00edmites (de presupuesto y tiempo), y se implementan los sistemas de auditor\u00eda o los guardarra\u00edles de entrada y salida.<\/li>\n<\/ul>\n<p>En el primer edificio, las aplicaciones son deterministas: una misma entrada produce siempre la misma salida, y la calidad se valida con pruebas unitarias. En el nuevo edificio, las aplicaciones son probabil\u00edsticas: una misma entrada puede producir respuestas diferentes, y la calidad se mide estad\u00edsticamente con evaluaciones continuas. Este cambio tiene implicaciones profundas en c\u00f3mo se construyen, se prueban, se despliegan y se mantienen las aplicaciones.<\/p>\n<p>En el primer edificio, los equipos de desarrollo dominan los <em>frameworks <\/em>cl\u00e1sicos, las arquitecturas de microservicios y las pr\u00e1cticas de DevOps. El nuevo edificio exige, adem\u00e1s, perfiles expertos en dise\u00f1o de agentes, orquestaci\u00f3n, <em>context engineering<\/em>, integraci\u00f3n v\u00eda MCP, observabilidad de agentes y seguridad espec\u00edfica de sistemas probabil\u00edsticos.<br \/>En el edificio tradicional, las aplicaciones se ejecutan. En el nuevo edificio, las aplicaciones deciden.<\/p>\n<h3>7. Casos de uso<\/h3>\n<p>Llegamos a la planta m\u00e1s alta, que es probablemente la \u00fanica que realmente le importa al negocio. Todas las plantas anteriores solo tienen sentido si se traducen en resultados concretos: productividad, ingresos, satisfacci\u00f3n del cliente o nuevos productos. Y tambi\u00e9n es la planta m\u00e1s humana del edificio: aqu\u00ed conviven personas, procesos, cultura y gesti\u00f3n del cambio.<\/p>\n<p>Tendremos dos grandes tipos de casos de uso. Los de<strong> IA pasiva<\/strong> \u2014chatbots que responden o asisten\u2014 son enormemente \u00fatiles y a menudo los primeros que adopta una organizaci\u00f3n. Los de <strong>IA activa<\/strong> \u2014agentes que planifican y ejecutan tareas de principio a fin\u2014 desplazan nuestro rol humano hacia el de supervisores que revisamos y aprobamos. Requieren m\u00e1s dise\u00f1o de procesos, permisos y auditor\u00eda, pero son los que abrir\u00e1n las transformaciones m\u00e1s profundas y generar\u00e1n m\u00e1s valor.<\/p>\n<p>Esta nueva manera de interactuar con la tecnolog\u00eda exige <a href=\"https:\/\/www.thinkupc.com\/es\/actualidad\/disenar-en-tiempos-de-ia-el-nuevo-rol-de-la-experiencia-de-usuario\/\">una nueva manera de dise\u00f1ar la experiencia de usuario (UX)<\/a>. Las <strong>aplicaciones AI-Native<\/strong> no son aplicaciones tradicionales con un chatbot pegado en la esquina; son algo diferente, con principios de dise\u00f1o propios: <strong>intenci\u00f3n en lugar de navegaci\u00f3n<\/strong> por men\u00fas (el usuario declara lo que quiere conseguir, no busca el bot\u00f3n que lo hace); <strong>control humano<\/strong> con capacidad de detener, corregir o aprobar paso a paso seg\u00fan el riesgo; <strong>transparencia<\/strong> sobre qu\u00e9 har\u00e1 el agente y por qu\u00e9;<strong><em> feedback in-context<\/em><\/strong> que permite corregir sin romper el flujo; <strong>multimodalidad <\/strong>real (texto, voz, imagen, documentos);<strong> interfaces generativas<\/strong> que se construyen din\u00e1micamente seg\u00fan la tarea; y <strong>reversibilidad <\/strong>de las acciones siempre que sea posible.<\/p>\n<p>Pero hay un factor diferencial, en esta planta, que me parece todav\u00eda m\u00e1s importante que todos los anteriores. <strong>Son los usuarios los que identifican, crean y comparten sus propios casos de uso.<\/strong><\/p>\n<p>La \u00e9poca en la que un departamento de TI dise\u00f1aba todos los casos de uso se ha acabado. Con las herramientas adecuadas, cualquier persona puede identificar una tarea repetitiva suya, construir un mini-agente que la automatice y compartirlo con otros. Este cambio es tan relevante como el que supuso la hoja de c\u00e1lculo en los a\u00f1os ochenta: mueve la capacidad de automatizar trabajo hacia las personas que mejor lo conocen. Para que esto funcione, la organizaci\u00f3n tiene que poner tres condiciones sobre la mesa:<\/p>\n<ol>\n<li>Una <strong>plataforma corporativa segura<\/strong> para crear los casos de uso, donde se apliquen las caracter\u00edsticas, identidad y permisos adecuados.<\/li>\n<li>Un <strong><em>marketplace <\/em>o portal interno<\/strong> de asistentes y agentes donde los casos de uso \u00fatiles se descubren, se comparten y se reutilizan. La organizaci\u00f3n que mejor despliega y cultiva este entorno gana una ventaja enorme.<\/li>\n<li>Una <strong>gobernanza ligera<\/strong> que distinga entre lo sensible (clientes, dinero, datos personales), que necesita aprobaci\u00f3n formal, y el resto, donde conviene dejar espacio para la exploraci\u00f3n. Todo ello acompa\u00f1ado de formaci\u00f3n en pensamiento ag\u00e9ntico y compartici\u00f3n de buenas pr\u00e1cticas, porque la adopci\u00f3n de la IA es, antes que nada, un fen\u00f3meno que tiene que instalarse en la cultura corporativa.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Tambi\u00e9n aqu\u00ed har\u00e1 falta nuevo talento, pero de un tipo diferente al de las plantas inferiores. No tanto perfiles t\u00e9cnicos nuevos, sino personas de negocio capaces de pensar ag\u00e9nticamente: descomponiendo procesos, definiendo objetivos claros, dise\u00f1ando flujos con supervisi\u00f3n humana, midiendo resultados e iterando. Har\u00e1n falta tambi\u00e9n jefes de producto de IA, dise\u00f1adores UX AI-Native y figuras nuevas como los <em>AI Champions<\/em> que traccionar\u00e1n al resto de la organizaci\u00f3n.<\/p>\n<p>En el edificio tradicional, los casos de uso los especificaba el negocio y los implementaba TI. En el nuevo edificio, los casos de uso los descubren, prototipan y comparten las propias personas que hacen el trabajo.<\/p>\n<h2>Y ahora, \u00bfc\u00f3mo usamos este edificio?<\/h2>\n<p>El nuevo edificio de 7 plantas no es solo una met\u00e1fora descriptiva. El objetivo de este art\u00edculo es crear una herramienta de reflexi\u00f3n y de decisi\u00f3n que permita a cualquier Comit\u00e9 de Direcci\u00f3n responder cuatro preguntas, en orden:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>\u00bfEn qu\u00e9 planta competimos realmente?<\/strong> Para la gran mayor\u00eda de empresas, las plantas 1, 2 y 5 no son el terreno de juego; son un coste delegado en los proveedores. Las infraestructuras (planta 3) tampoco son el espacio donde competir para muchos, pero en algunos casos, cuando la soberan\u00eda o la confidencialidad lo exijan, habr\u00e1 que asumir su gesti\u00f3n interna.<\/li>\n<li><strong>\u00bfD\u00f3nde tenemos ventaja diferencial?<\/strong> En los datos propios (planta 4), en los casos de uso espec\u00edficos de nuestro negocio (planta 7) y en la habilidad con la que conectamos ambas cosas a trav\u00e9s de los agentes (planta 6). Esta ser\u00e1 la \u00absalsa secreta\u00bb de nuestro negocio y es donde tenemos que centrar los esfuerzos.<\/li>\n<li><strong>\u00bfQu\u00e9 estamos delegando y en qui\u00e9n?<\/strong> Energ\u00eda, en el sistema. Infraestructura y modelos, en proveedores de referencia (con una estrategia multimodelo). Pero nunca los datos ni los casos de uso: eso se queda en casa y no se delega. Solo necesitaremos talento interno y externo, con expertos de confianza que nos acompa\u00f1en.<\/li>\n<li><strong>\u00bfEstamos gestionando bien los riesgos?<\/strong> Como hemos visto, el nuevo edificio requiere ese nuevo talento que acabamos de comentar, y tambi\u00e9n implica nuevos riesgos que hay que gestionar, desde la sostenibilidad energ\u00e9tica de la planta 1 hasta problemas de seguridad o \u00e9tica en los casos de uso de la planta 7. De nuevo, habr\u00e1 que acompa\u00f1arse de expertos de confianza para hacerles frente.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Porque, en resumen, la idea que me gustar\u00eda transmitir es esta:<\/p>\n<div style=\"margin: 0px; background-color: #f5f5f5; border-radius: 0px; position: relative; padding: 1.25rem 2.5rem 1.25rem 1.5rem;\">\n<p>La IA es un edificio de 7 plantas; las de abajo se compran, las del medio se dise\u00f1an siguiendo las recomendaciones de los expertos y las de arriba se desarrollan a medida con las personas de la organizaci\u00f3n. El valor est\u00e1 en las plantas altas, pero sin cimientos s\u00f3lidos no se sostendr\u00e1n.<\/p>\n<p><strong>Y, sobre todo, ning\u00fan edificio se levanta solo. Solo se levanta juntando a personas que saben construirlo con personas que quieran vivir en \u00e9l. <\/strong><\/p>\n<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Javier Otero reflexiona sobre los retos de la IA ag\u00e9ntica y la estructura que necesitan las empresas para liderar la revoluci\u00f3n digital.<\/p>\n","protected":false},"author":30,"featured_media":14898,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[145,168],"tags":[208],"class_list":["post-14643","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-actualidad","category-digital-strategy-es","tag-digital-strategy-es"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.5 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>La IA es un edificio de 7 plantas - 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