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La inteligencia artificial empresarial está entrando en una nueva etapa. Tras el auge de los grandes modelos de propósito general (LLMs), las organizaciones comienzan a apostar por soluciones más especializadas, eficientes y adaptadas a entornos regulados. Esta es la principal conclusión del informe de vigilancia estratégica ‘La nueva frontera europea de la IA B2B’, elaborado por Banco Santander AI Lab y la Unidad de Vigilancia Estratégica de la Fundación General del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (FGCSIC).
El estudio se basa en el análisis de 10,3 millones de documentos y de más de 326.000 publicaciones especializadas sobre IA, finanzas y banca e identifica un cambio de tendencia en el desarrollo de la IA empresarial: el paradigma del one model fits all empieza a dar paso a modelos especializados que protegen el control del dato y sistemas diseñados para operar con mayor garantía de trazabilidad, supervisión y cumplimiento normativo.
La IA empresarial cambia de escala
El informe concluye que la siguiente fase de adopción de la IA estará impulsada por modelos capaces de resolver tareas concretas con mayor eficiencia que los grandes modelos generalistas. En sectores regulados como la banca, esta evolución responde a la necesidad de integrar la IA en procesos críticos sin renunciar al control sobre los datos, la auditabilidad o la gestión del riesgo.
"Tenemos que pasar de la experimentación con modelos generalistas a una IA B2B industrial, soberana y gobernable. La ventaja no estará en utilizar siempre el modelo más potente, sino en integrar la IA adecuada en el proceso correcto, con trazabilidad, control del dato y responsabilidad desde el diseño", afirma José Manuel de la Chica, director de Santander AI Lab.
Entre las tendencias identificadas destacan el crecimiento de los Small Language Models (SLMs) y de arquitecturas como el RAG soberano, que permiten aprovechar las capacidades de la IA generativa manteniendo el conocimiento corporativo bajo el control de las organizaciones.
Una oportunidad para Europa
El estudio sostiene que para Europa es difícil competir con Estados Unidos o China en inversión destinada a modelos fundacionales - EEUU movilizó 109.000 millones de dólares de inversión privada en IA en 2024 frente a 19.420 millones en Europa-, pero sí puede liderar el desarrollo de una IA especializada para sectores donde la confianza, la seguridad y el cumplimiento regulatorio resultan claves.
En este contexto, marcos como el AI Act, DORA, RGPD o NIS2 pasan de ser sólo obligaciones regulatorias para convertirse en factores que pueden reforzar la competitividad de las organizaciones capaces de integrar la gobernanza y la gestión del riesgo desde el diseño de sus sistemas de inteligencia artificial.
"Europa tiene una oportunidad diferencial en IA: competir por especialización, confianza regulatoria, soberanía del dato y calidad científica. La soberanía útil no consiste en aislarse, sino en saber qué procesos deben permanecer bajo control", añade José Manuel de la Chica.
Cinco tendencias que marcarán la nueva frontera de la IA B2B
- Fin del paradigma del modelo único. Los modelos especializados ganan protagonismo frente a los grandes sistemas generalistas en procesos empresariales complejos.
- Consolidación del RAG soberano. Separar el modelo del conocimiento corporativo se convierte en una decisión estratégica para preservar el control sobre la información.
- La regulación como ventaja competitiva. La capacidad de demostrartrazabilidad, supervisión y gestión del riesgo será un elemento diferenciador.
- El talento como infraestructura crítica. La colaboración entre perfiles tecnológicos, científicos, jurídicos y de negocio será clave para acelerar la adopción de la IA.
- Prioridad para los casos de uso de mayor impacto. Fraude, gestión de riesgos, cumplimiento normativo, gobernanza de la IA y automatización documental concentrarán buena parte del desarrollo de la IA empresarial en los próximos años.
En un contexto de sobreabundancia de información, la diferencia no la marca la tecnología por sí sola, sino la capacidad de combinarla con conocimiento experto para extraer conclusiones relevantes. La colaboración con la Fundación General CSIC y su Unidad de Vigilancia Estratégica responde a su acreditada experiencia en el desarrollo de análisis especializados de alto valor añadido, capaces de convertir información compleja en conocimiento estratégico para apoyar la toma de decisiones.
Como señala Jorge Cabero, director de Innovación de la FGCSIC, “el objetivo ha sido convertir un gran volumen de información en un análisis que ayude a interpretar la realidad y que anticipe los cambios que marcarán los próximos años”.
Santander y CSIC suscribieron un acuerdo de colaboración el pasado mes de junio para explorar futuras iniciativas de investigación, innovación y transferencia de conocimiento en áreas estratégicas como la IA avanzada y su conexión con nuevas capacidades computacionales como la cuántica y las aplicaciones híbridas Quantum-AI. El acuerdo contempla el desarrollo de futuros proyectos de I+D+i, programas de formación especializada, doctorados industriales y actividades de divulgación científica, entre otras acciones. A esto se suma una colaboración adicional entre Santander AI Lab y la Fundación General CSIC a través de su Unidad de Vigilancia Estratégica, cuyo primer hito es el estudio ‘La nueva frontera europea de la IA B2B’.
