En el contexto actual de emprendimiento y tecnología, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un pilar estratégico para muchas empresas. Sin embargo, a medida que las organizaciones invierten significativamente en este ámbito, surge la pregunta: ¿cómo convertir ese gasto en un valor tangible? Esta cuestión fue el núcleo de la conversación entre Bratin Saha, CEO de NTT DATA AIVista, y Matt Marshall, CEO y editor en jefe de VentureBeat, durante el evento VB Transform 2026.
Saha destacó que no se trata solo de implementar un modelo de IA, sino de construir un sistema en torno a dicho modelo. Este proceso se conoce como «la última milla», que implica la integración de modelos de vanguardia con datos, flujos de trabajo y salvaguardas específicas de cada empresa. Esta fusión es esencial para garantizar que la IA ofrezca un valor real y sostenible en un entorno regulado.
Superando los desafíos de los modelos de vanguardia
A pesar de su potencial, los modelos de IA aún enfrentan dificultades en su integración con flujos de trabajo complejos, especialmente en sectores regulados como los seguros. Saha indicó que muchos de estos modelos, como Fable 5 y GPT-5.5, suelen fallar en tareas que requieren precisiones específicas. La solución, argumentó, se encuentra en la especialización del sistema completo de IA, más allá del propio modelo. Esto implica personalizar el modelo con los datos internos de la empresa y el conocimiento especializado no documentado que reside en su cultura organizacional.
La especialización permite abordar eficazmente la complejidad de los procedimientos y mejorar la precisión. Según Saha, los componentes clave de este enfoque incluyen:
- Capturar el contexto de la empresa para hacerlo utilizable por la IA.
- Implementar un conjunto de modelos para controlar costos.
- Añadir salvaguardas especializadas que supervisen y corrijan errores del modelo.
La verdadera naturaleza de la última milla en IA
El éxito no se encuentra en la afinación de modelos, sino en el conocimiento del dominio y en la documentación de flujos de trabajo que muchas empresas no divulgan públicamente. Saha enfatizó que la última milla consiste en construir un sistema que guíe al modelo utilizando datos propios de la empresa, asegurando que las salvaguardas sean las adecuadas. Este proceso mueve flujos de trabajo existentes de un punto A a un punto B, centrándose en maximizar la eficiencia en lugar de solo desplegar tecnología.
Según Saha, la clave está en integrar expertos en IA con especialistas del dominio, lo que permite codificar la experiencia de los trabajadores en un agente capaz de manejar desafíos específicos.
Transformando la inversión en IA en valor tangible
Para las empresas que consideran presupuestos amplios para IA, la rentabilidad no proviene únicamente del modelo, sino del trabajo que se desarrolla en torno a este. Mover un flujo de trabajo existente hacia nuevas tecnologías requiere un enfoque coordinado que incluya tanto la tecnología como el conocimiento del dominio y la gestión del cambio.
No es necesario optar entre incorporar IA en flujos de trabajo existentes o reinventarlos por completo. Muchas empresas comienzan embedding IA en sus procesos actuales para facilitar la gestión del cambio, antes de reimaginar el flujo de trabajo desde cero. Este enfoque gradual permite una transición más suave, especialmente en operaciones críticas.
Escalabilidad en soluciones de IA para empresas
La estrategia de NTT DATA también destaca la importancia de mantener la inteligencia en el sistema circundante, lo que permite la «swappability» y el aprovechamiento de modelos de código abierto a medida que la tecnología avanza. Saha anticipa que el sector se basará en modelos de código abierto cuando el costo de error sea bajo, reservando modelos de vanguardia para los casos donde se requiera una precisión extrema.
La experiencia acumulada por NTT DATA en la administración de seguros proporciona una ventaja competitiva única, ya que la capacidad de adquirir y aplicar este conocimiento es fundamental para ofrecer soluciones a medida, además de salvaguardas escalables que se adaptan a las necesidades específicas de cada cliente.