La personalización de los modelos de IA será clave para sanidad, finanzas, educación e industria

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. En este sentido, Nutanix considera que la personalización de los modelos de IA y su adaptación a las necesidades de cada sector o industria marcarán el desarrollo de esta tecnología a lo largo de 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 los modelos de IA no se adaptan a su sector o industria específica.

En este sentido, Gartner predice que para 2027 más del 50 % de los modelos de IA serán específicos por sectores. Esta personalización de los modelos de IA permitirá obtener resultados más precisos y relevantes, con soluciones 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

Al mismo tiempo, en el sector financiero, un modelo generalista no resulta tan eficaz para detectar fraudes porque no reconoce los complejos patrones que caracterizan a esta industria. Los sectores en los que contar con modelos de IA personalizados 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 de IA 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 modelos de IA para análisis complejos de datos. Según el campo de estudio, los modelos de IA personalizados pueden analizar conjuntos genéticos, simular el cambio climático o estudiar patrones lingüísticos.
• Sector financiero. Bancos y aseguradoras confían en los modelos de 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 ecosistema financiero más seguro.
• Industria. En el ámbito de la fabricación, los modelos de IA se utilizan para el control de calidad y el mantenimiento predictivo. Los modelos de IA 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.

La personalización de los modelos de IA permitirá a las organizaciones obtener resultados más precisos y relevantes

Retos para implementar modelos de IA personalizada

Los beneficios de contar con modelos de IA personalizados son evidentes, pero para llevar a cabo una implementación adecuada es clave tener en cuenta varios factores:

• Calidad y disponibilidad de los datos. Es necesario contar con datos fiables, bien estructurados y representativos para entrenar los modelos de IA, lo que implica un trabajo riguroso de recopilación, depuración y etiquetado de la información.
• Talento y experiencia. Disponer de los conocimientos necesarios para desarrollar y entrenar modelos de IA es fundamental. Los científicos de datos y expertos en IA desempeñan un papel crucial en este proceso, pero son perfiles escasos. Por ello, invertir en talento y en alianzas estratégicas resulta esencial.
• Requisitos de infraestructura. Los modelos de IA demandan una gran capacidad de cómputo y almacenamiento, por lo que las empresas deben contar con una infraestructura de TI robusta, flexible y escalable. Esto les permitirá entrenar y desplegar modelos de IA personalizados de forma eficiente, refinándolos y reentrenándolos continuamente con nuevos conjuntos de datos para que sigan siendo relevantes, sin necesidad de realizar grandes inversiones.

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