La inteligencia artificial (IA) ha cambiado la forma en que muchas industrias realizan sus actividades, y las empresas no son una excepción. Los expertos dicen 35% de empresas Han adoptado y utilizado la IA para los negocios. Esta estadística demuestra que la IA está creciendo rápidamente, ya que muchas empresas la han adoptado para crear mejores estrategias. Los modelos de IA son una de las mejores formas en que las empresas pueden integrar esta tecnología en sus esfuerzos.
Y no estamos hablando de la IA que se apodera del mundo (en este momento es solo una conspiración). Piense en los modelos de IA como manos invisibles que ayudan a que todo sea más inteligente y sencillo. Este artículo explorará nueve modelos de IA que pueden darles a las empresas un cambio de imagen de alta tecnología.
Índice del contenido
Comprender los conceptos básicos de los modelos de IA
Los beneficios de utilizar modelos de IA para las empresas
9 modelos de negocio de IA que vale la pena probar en 2025
Redondeando
Comprender los conceptos básicos de los modelos de IA
Los modelos de IA no imitan el pensamiento humano. Pueden actuar sin la intervención humana y tomar decisiones o hacer predicciones con una precisión casi perfecta. ¿Y lo mejor? Los modelos de IA pueden aprender de los datos que proporcionan las empresas (u otros usuarios): ¡el aprendizaje automático en su máxima expresión!
Si bien los modelos de IA actuales tienen redes neuronales que los hacen parecer casi criaturas sensibles, el primer ejemplo se remonta a la década de 1950. En esa época, se introdujeron programas que jugaban a las damas y al ajedrez con humanos reales. Pero en lugar de moverse según instrucciones preestablecidas, el programa podía responder a los movimientos de su oponente, lo que ofrecía una experiencia más desafiante.
Los beneficios de utilizar modelos de IA para las empresas
1. Mayor eficiencia y productividad
Las tareas repetitivas pueden consumir mucho tiempo y resultar molestas, especialmente porque los empleados o los dueños de empresas deben realizarlas a diario. Sin embargo, los modelos de IA pueden manejar estas tareas específicas, lo que ofrece a las empresas un flujo de trabajo más optimizado. Como resultado, los equipos pueden centrarse en tareas más importantes y disfrutar de una mejor productividad en general.
2. Toma de decisiones más inteligente
Otra cosa que las empresas hacen casi a diario es manejar grandes cantidades de datos. Manejar esos conjuntos de datos de forma manual puede causar dolores de cabeza y cansar al empleado (o propietario) promedio. Afortunadamente, las empresas pueden evitar esas situaciones mediante el uso de modelos de IA.
Pueden entrenar modelos de lenguaje de gran tamaño con aprendizaje profundo para analizar conjuntos de datos masivos rápidamente. Esto les permite obtener información rápida pero precisa y tomar mejores decisiones basadas en datos. Además, es mucho más rápido que cualquier método tradicional.
3. Servicios de escalado
Hacer crecer un negocio es una parte importante del sueño de toda empresa nueva o pequeña. Pero cuando un negocio crece, todo crece con él, incluidos los costos operativos y los recursos necesarios. Esto puede volverse abrumador rápidamente si las empresas no están preparadas.
Pero, ¿por qué sufrir todo ese estrés cuando la IA puede ayudar? Con los modelos de IA, las pequeñas empresas no necesitarán personal adicional para funcionar y adaptarse a los cambios. El modelo elegido puede escalar con ellas y mantener todo funcionando sin problemas.
9 modelos de negocio de IA que vale la pena probar en 2025
1. AlaaS (IA como servicio)
La IA como servicio (AlaaS) se está convirtiendo rápidamente en una opción de referencia para las empresas que buscan utilizar la IA sin gastar una fortuna. Funciona como un servicio en la nube en el que las empresas pueden pagar solo por las herramientas de IA que utilizan sin los altos costos iniciales.
Gigantes tecnológicos como Google, Amazon y Microsoft lideran el mercado de AlaaS, ofreciendo diversos servicios de IA de alta calidad para múltiples industrias. Esta configuración permite a las empresas aprovechar la IA cuando la necesitan, con flexibilidad sin un compromiso a largo plazo.
2. Estrategias de inteligencia artificial para monetizar datos
Los sistemas de IA suelen generar grandes cantidades de datos antiguos y nuevos, de los que las empresas pueden sacar provecho con una estrategia de monetización de datos. Esta estrategia podría implicar obtener mejores conocimientos sobre los clientes, vender datos anónimos a otras empresas o utilizar los datos para entrenar herramientas de IA y crear mejores servicios o productos.
Sin embargo, este modelo de inteligencia artificial tiene un inconveniente: si bien la monetización de datos puede ser increíblemente rentable, también plantea importantes problemas éticos y de privacidad. Por lo tanto, las empresas deben abordar estas cuestiones de manera responsable.
3. Modelos basados en suscripción
Al igual que AlaaS, los modelos basados en suscripciones ofrecen una forma flexible de utilizar la IA sin un compromiso a largo plazo. En este caso, las empresas pueden pagar una tarifa periódica para ayudar a gestionar los costes de implementación de la IA. Y, si las empresas quieren ser proveedores de servicios, pueden mantener unos ingresos estables gracias a estas suscripciones.
Por ejemplo, las herramientas de CRM basadas en IA, las soluciones de mantenimiento predictivo, los modelos de IA generativa y las plataformas de automatización de marketing muestran cómo esta tecnología puede optimizar las operaciones y mejorar las experiencias de los clientes. Es una solución beneficiosa para todos: las empresas obtienen herramientas de primer nivel sin costos iniciales, mientras que los proveedores disfrutan de ingresos constantes.
4. Soluciones de IA personalizadas
Cuando las empresas quieren soluciones personalizadas, la IA personalizada es el mejor modelo. Los proveedores adaptan las soluciones de IA personalizadas para satisfacer las necesidades únicas de sus clientes mediante la creación de algoritmos especializados, el diseño de interfaces y flujos de trabajo personalizados o la integración con sistemas existentes. Aunque estas soluciones suelen tener un precio elevado, pueden ofrecer a las empresas precisamente lo que necesitan para operar de manera más eficaz.
5. Servicios de consultoría
¿No sabe por dónde empezar con la IA? Las empresas pueden recurrir a servicios profesionales y de consultoría para implementar soluciones de IA con éxito. Estos proveedores de IA pueden guiarlas en la creación de una estrategia de IA sólida, el entrenamiento de modelos de IA y la configuración de la infraestructura de datos adecuada. Las empresas también pueden obtener asistencia al cliente continua para garantizar que todo funcione sin problemas.
Las empresas pueden dar la vuelta a este modelo y convertirse en proveedores de IA que ofrezcan asesoramiento. Estos servicios pueden ser muy rentables, ya que pueden ayudar a los clientes a superar los desafíos de la adopción de la IA, facilitando el proceso de transición.
6. Fijación de precios basada en resultados y creación de valor
Los precios basados en resultados permiten a las empresas pagar en función del impacto de las soluciones que desean, como aumentar las ventas o reducir los gastos. Es otra solución beneficiosa para todos, ya que los minoristas solo pagarán cuando vean resultados reales. Este modelo de IA es bastante popular en sectores como la atención sanitaria, donde la IA puede mejorar la atención al paciente y reducir los costes, lo que lo convierte en una opción práctica.
7. Modelos freemium y premium
Los modos de IA freemium ofrecen una versión básica de sus herramientas de forma gratuita, lo que permite a las empresas probarlas antes de decidir si pagar por funciones más premium o por su uso. Con este enfoque, los minoristas pueden probar la herramienta primero y decidir si satisface sus requisitos. Las empresas pueden encontrar modelos generativos freemium en chatbots, API de reconocimiento de imágenes y traductores de idiomas.
8. Modelos basados en plataformas
Los modelos de IA basados en plataformas actúan como servicios de emparejamiento, que reúnen a desarrolladores de IA, proveedores de datos y usuarios en un solo lugar. Las empresas pueden usar la plataforma para satisfacer sus necesidades de IA o convertirse en sus propietarios.
Los propietarios de plataformas ganan dinero al quedarse con una parte de las transacciones que se realizan en ellas. A medida que más personas se suman, la plataforma se fortalece y se beneficia de los efectos de red y de los menores costos. Algunos buenos ejemplos son los mercados de IA como Algorithmia y Nuance AI Marketplace.
9. Productos con IA integrada
Las empresas pueden mejorar las experiencias de los usuarios incorporando inteligencia artificial a sus productos y servicios. Esto se puede lograr mediante funciones inteligentes en dispositivos cotidianos como teléfonos y automóviles, o agregando capacidades inteligentes a los programas de software.
El objetivo es ofrecer a los usuarios una experiencia más personalizada y atractiva. Los productos mejorados con IA suelen tener precios más elevados, pero pueden ayudar a las empresas a destacarse en mercados competitivos.
Redondeando
AI Puede que no reemplace la inteligencia humana, pero puede ayudar a potenciarla. Por eso, es necesario que las empresas que quieran utilizar la inteligencia artificial de forma eficaz comprendan los modelos de negocio de la IA. Tendrán que sopesar los beneficios de la IA de código abierto, que ofrece personalización y ahorro de costes, frente a las opciones comerciales que ofrecen un mejor soporte y seguridad.
Además, deben decidir si utilizarán una IA alojada en la nube, que es escalable y rentable, o una IA privada para tener más control sobre sus datos. Por último, no olviden añadir una política de IA sólida que aborde cómo la empresa utiliza los datos, entrena los modelos y qué tan transparentes serán las operaciones. Recuerden que la incorporación de cualquier nuevo sistema de IA requerirá un proceso de capacitación para el personal, así que prepárense para afrontar los costos adicionales.
