El “modelo de IA propio”, ¿tendencia de 2025 o espejismo corporativo?

El uso de la inteligencia artificial en los entornos laborales está cada vez más extendido, convirtiéndose en la herramienta perfecta para optimizar el trabajo e innovar en los procesos e interacciones con los clientes. Con el crecimiento de esta tendencia, empresas tecnológicas como OpenAI o Google se han convertido en líderes del mercado gracias al desarrollo y la amplia adopción de modelos avanzados de IA, accesibles a través de plataformas y servicios que han marcado un antes y un después en la forma en la que organizaciones y usuarios interactúan con la tecnología. 

Sin embargo, hay una tendencia innovadora que se está extendiendo en 2025: el desarrollo de modelos de IA propios. Grandes empresas han decidido apostar por una mayor independencia y desarrollo con un modelo propio de IA, un fenómeno que aporta numerosas ventajas a las organizaciones pero que a su vez está planteando diversas preguntas sobre sus desafíos y generando debate respecto a su impacto en la soberanía tecnológica. ¿Se trata únicamente de un espejismo corporativo o se espera que los resultados obtenidos resulten verdaderamente prometedores? 

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Ventajas estratégicas de desarrollar modelos de IA propios

La creación de un modelo propietario de IA ofrece múltiples ventajas, especialmente frente al uso de modelos externos desarrollados por terceros, donde el tratamiento de datos puede generar dudas en torno a la privacidad, el control y la confidencialidad del negocio. 

Control

Las empresas con su propio modelo poseen un control total sobre él, lo que les permite adaptarlo rápidamente ante cambios y elegir los datos de entrenamiento y actualizaciones que se ajusten a los objetivos pautados. 

Seguridad y privacidad

Los datos más sensibles de la empresa permanecerán registrados dentro de la infraestructura del negocio, reduciendo el acceso de terceros a estos y un mayor conocimiento de quién puede visualizar la información, facilitando la detención de posibles filtraciones o un mal uso de esta. 

Personalización

Estos modelos se ajustan mejor a las necesidades específicas del negocio. Aunque su coste resulta mayor, esta adaptabilidad puede mejorar significativamente la eficiencia y efectividad de las soluciones que se implementan. 

Independencia

Un modelo propio permite a las empresas tener una independencia frente a proveedores externos, otorgándoles una soberanía tecnológica superior frente a sus competidores, con un acceso a datos de calidad supervisados por la propia organización, evitando así los sesgos y obteniendo la mayor precisión. 

Ventaja competitiva

Permite a las empresas ofrecer productos y servicios únicos y diferenciados frente a sus competidores. Gracias al control sobre la herramienta, las organizaciones pueden tomar decisiones informadas y anticiparse a las predicciones del mercado. 

Escalabilidad operativa

El desarrollo de un modelo propio permite optimizar los recursos computacionales y ajustar la infraestructura a medida que crecen las necesidades del negocio. Esto se traduce en una mejor relación coste-beneficio a largo plazo y en una mayor eficiencia frente al uso de soluciones genéricas que requieren adaptaciones constantes.

Además, con un modelo propietario, las empresas pueden integrar desde su diseño mecanismos de gobernanza, auditoría y trazabilidad del dato, facilitando el cumplimiento de normativas sectoriales o regionales como el GDPR, el AI Act europeo o regulaciones específicas por industria.

Modelos extensos de lenguaje en la transformación digital empresarial

Una de las iniciativas más comunes que están llevando a cabo las empresas que apuestan por el desarrollo de una IA propia es la implementación de Modelos Grandes de Lenguaje (LLMs), un tipo de inteligencia artificial generativa que, basada en la arquitectura de redes neuronales profundas, es capaz de procesar y generar texto de manera similar a como lo haría un ser humano. Con un plan definido y el entrenamiento de la tecnología con datos relevantes, la automatización de los procesos es capaz de adecuarse a las tareas y objetivos de la organización gracias a la inversión en estos modelos de lenguaje. Aunque su complejidad técnica puede llegar a ser elevada, se trata de un pilar fundamental para la transformación digital de las empresas que es importante abordar para aprovechar al máximo la creación de los modelos. 

Además de los LLMs, muchas organizaciones también están explorando otras formas de IA generativa, como los modelos de generación de imágenes, audio o código, que abren nuevas oportunidades en creatividad, diseño de producto y automatización avanzada.

Soberanía tecnológica europea: Nuevo horizonte estratégico

Más allá del conocimiento tecnológico, el verdadero desafío para empresas y gobiernos es el control sobre esas tecnologías, conscientes del valor estratégico que representan en un contexto global marcado por la competencia digital y la soberanía de los datos. Esto supone un debate central en Europa donde, cada vez con mayor fuerza, las fuerzas políticas están manifestando la necesidad de liderar infraestructura propia para poner fin a la dependencia tecnológica de otros países como Estados Unidos o China, y garantizar que el desarrollo y uso de las nuevas tecnología se alinee con los valores éticos, sociales y legales de la UE. En esta línea, una de las propuestas más ambiciosas hasta el momento es el modelo EuroStack, una iniciativa con la que se pretende alcanzar una infraestructura tecnológica europea propia.

Además, como ya adelantábamos, Europa está impulsando diferentes iniciativas legislativas con el objetivo de asegurar una mayor privacidad y seguridad entre los países que conforman la Unión Europea, al mismo tiempo que sientan un precedente a nivel global. Entre las más destacadas se encuentran el AI Act, que regula el uso de la inteligencia artificial en función del riesgo; DORA (Digital Operational Resilience Act), que fortalece la resiliencia digital en el sector financiero; o NIS2, orientada a mejorar la ciberseguridad de servicios esenciales. 

¿Tendencia o nueva era?

Aunque las ventajas del desarrollo de un modelo de IA propio lo convierten en una estrategia de alto valor, las empresas también deben tener en cuenta los desafíos que involucran este enfoque. La inversión inicial en infraestructura y talento será elevada, por lo que una buena organización y la actualización constante de los recursos marcará la diferencia entre el fracaso y el éxito. Con esto, las empresas deberán equilibrar si existe una necesidad real por parte de sus negocios de apostar por esta innovación. 

A pesar de que los modelos abiertos, como ChatGPT o Gemini, seguirán siendo una herramienta muy valiosa tanto para organizaciones como para el público general, la tendencia de crear modelos propietarios se está convirtiendo en un diferenciador clave que parece estar tomando cada vez más fuerza en aquellas empresas que desean escalar en el liderazgo de su campo. Más que un simple espejismo corporativo, se debe considerar como una oportunidad estratégica cuyos beneficios a largo plazo prometen ser especialmente rentables.