IBM ha puesto negro sobre blanco un marco claro para pasar de prototipos a IA agéntica (agentes que razonan, actúan y colaboran con humanos) sin disparar costes: usar modelos pequeños, rápidos y—cuando sea posible—abiertos, orquestados con buenas prácticas de plataforma y de gobierno del dato. Su hoja de ruta se resume en seis giros estratégicos que aterrizan muy bien en el contexto regulatorio y de adopción en España.
Los 6 giros (según IBM): del “LLM para todo” al “modelo justo y orquestación”
- Modelos “fit-for-business” (pequeños y afinados): No todo problema necesita cientos de miles de millones de parámetros. Modelos pequeños y específicos igualan o superan a los grandes en tareas acotadas (resumen, QA documental, extracción), con latencia menor y coste por uso drásticamente inferior; además facilitan despliegues híbridos/edge para cumplir soberanía de datos. El KPI ya no es “tamaño del modelo”, sino coste-por-uso y ajuste a tarea.
- Plataformas ágiles y ecosistemas abiertos: Apuesta por open-source, pipelines modulares y equipos tipo “microfábricas” que empaquetan modelos, plantillas y buenas prácticas por caso de uso. Objetivo: pasar de pilotos de meses a semanas, con despliegues y revertidos sencillos.
- IA responsable desde el diseño: Trazabilidad del dato, transparencia en selección/entrenamiento de modelos y human-in-the-loop con umbrales y alertas. La gobernanza se estandariza para reducir sesgos, proteger privacidad y sostener el cumplimiento.
- Operacionalizar agentes con ciclo de vida completo: Definir roles de agente (p. ej., “analista de cumplimiento”), construir pipelines con modelos ligeros y reglas de negocio, desplegar con observabilidad/SLAs y operar/refinar midiendo ROI continuo.
- Parear agentes y modelos adecuados: Benchmark de modelos pequeños por tarea (SQL, extracción, code-to-text), orquestación en fábricas por dominio y monitoring centralizado (latencia, errores, versiones, checkpoints humanos). KPI: horas ahorradas, calidad, reducción de costes.
- Escalar “rápido y pequeño”: Cuando cada modelo/ agente cuesta una fracción del LLM genérico, puedes ejecutar decenas o cientos de agentes en paralelo, con aislamiento de fallos y optimización continua (CPU/GPU y KPIs por agente).
Por qué encaja con España: adopción real, presión regulatoria y ayudas
- Adopción empresarial: en 2024, el 12,4 % de empresas españolas (≥10 empleados) usó IA; ONTSI cifra en 11,4 % y detalla usos líderes como análisis de lenguaje (44,7 %) y automatización/decisión (39 %). El mensaje: la IA ya pasó de curiosidad a productividad concreta. [ONTSI]
- Comparativa UE: Eurostat sitúa la adopción media en 13,5 % en 2024 (España ~11,3 %), aún lejos de los objetivos de la Década Digital, lo que deja margen de mejora si reducimos coste/latencia y mejoramos gobierno. [BDE]
- Marco regulatorio: el Reglamento Europeo de IA (AI Act) entró en vigor el 1 de agosto de 2024 y aplica gradualmente; exige transparencia, gestión de riesgos y obligaciones reforzadas para alto riesgo. Diseñar gobernanza desde el inicio no es opcional. [European Commission]
- Impulso público: programas como Kit Digital y Kit Espacios de Datos facilitan inversión en datos, automatización y—cada vez más—IA aplicada en pymes. Buen terreno para arquitecturas modulares y modelos pequeños. [Kit Digital]
