Nutanix , líder en computación híbrida multicloud, considera que la personalización de la IA y su adaptación a las necesidades de cada sector o industria marcará el desarrollo de esta tecnología en 2026.

“La IA generativa (GenAI) está ganando terreno a gran velocidad y ya se utiliza ampliamente, desde aplicaciones de atención al cliente hasta análisis avanzados de datos. Sin embargo, en la práctica se está demostrando que un modelo de talla única no es suficiente. Las organizaciones se topan con limitaciones cuando las soluciones de IA no se adaptan a su sector o industria específica. De hecho, Gartner predice que para 2027 más del 50% de los modelos de IA serán específicos por sector. Esta personalización permitirá obtener resultados más precisos y relevantes, con modelos que se entrenen con datos y dinámicas propias de cada industria”, señala Jorge Vázquez, director general de Nutanix España y Portugal

Los actuales modelos de IA se quedan cortos

Actualmente, muchas empresas están experimentando con modelos de IA genéricos, pero en la práctica suelen encontrarse con numerosos retos. Por ejemplo, una IA que no haya sido entrenada específicamente con datos médicos puede tener dificultades para analizar correctamente imágenes de rayos X. Al mismo tiempo, en el sector financiero, un modelo generalista no es tan eficaz para detectar fraudes porque no reconoce los complejos patrones que caracterizan a esta industria. Los sectores en los que contar con un modelo de IA personalizado es prioritario son los siguientes:

• Sanidad. La IA desempeña un papel cada vez más importante en el reconocimiento de imágenes médicas, resonancias magnéticas y radiografías. Los modelos personalizados pueden detectar anomalías difíciles de identificar incluso para los médicos, lo que aumenta la precisión de los diagnósticos y puede salvar vidas.
• Investigación y educación. Universidades y centros de investigación utilizan la IA para análisis complejos de datos. Según el campo de estudio, los modelos personalizados pueden analizar conjuntos genéticos, simular el cambio climático o estudiar patrones lingüísticos.
• Sector financiero. Bancos y aseguradoras confían en la IA para la detección de fraudes y el análisis de riesgos. Los algoritmos entrenados específicamente con datos de transacciones pueden identificar patrones sospechosos que de otro modo pasarían inadvertidos, contribuyendo así a un tener un ecosistema financiero más seguro.
• Industria. En el ámbito de la fabricación, la IA se utiliza para el control de calidad y el mantenimiento predictivo. Los modelos específicos pueden detectar anomalías en las líneas de producción o prever cuándo una máquina necesita mantenimiento, aumentando la eficiencia y minimizando los tiempos de inactividad.

Retos en la implementación de una IA personalizada

Los beneficios de contar con modelos de IA personalizados son evidentes, pero para hacer una buena implementación es clave tener en cuenta varios factores clave:

• La calidad y disponibilidad de los datos conlos que se entrena el modelo. Es necesario contar con datos fiables, bien estructurados y representativos, lo que implica un trabajo riguroso de recopilación, depuración y etiquetado de la información.
• Disponer de la experiencia y los conocimientos necesarios para desarrollar y entrenar estos modelos. Los científicos de datos y expertos en IA desempeñan un papel crucial en este proceso, pero son perfiles escasos. Por ello, invertir en el talento adecuado y en alianzas estratégicas es esencial.
• Requisitos de infraestructura. Los modelos de IA demandan una gran capacidad de cómputo y almacenamiento, por lo que es necesario que las empresas cuenten con una infraestructura de TI robusta, flexible y escalable. Esto les permitirá entrenar y desplegar modelos de IA personalizados de forma eficiente (que deben refinarse y reentrenarse continuamente con nuevos conjuntos de datos para seguir siendo relevantes), sin que tengan que realizar grandes inversiones.

“La clave del éxito reside en tener una estrategia de IA bien definida, que encuentre el equilibrio adecuado entre datos, infraestructura y conocimiento. De esta forma, las empresas podrán utilizar la inteligencia artificial de manera más inteligente y personalizada”, concluye Jorge Vázquez.