Hace algunos años, los CHATBOTS eran sistemas bastante RÚSTICOS, con respuestas limitadas y sin una verdadera comprensión de lo que el usuario decía. Funcionaban principalmente con reglas fijas y listas de preguntas y respuestas predefinidas, lo que los hacía poco flexibles y difíciles de adaptar a escenarios reales dentro de una empresa. Con la llegada de la IA GENERATIVA, este panorama cambió por completo y los asistentes digitales dieron un salto enorme en naturalidad, capacidad y precisión.
Durante este avance, la nube jugó un rol clave. Plataformas cloud permitieron entrenar y ejecutar MODELOS AVANZADOS capaces de procesar grandes volúmenes de información, adaptarse al contexto y responder de forma coherente. Sin embargo, hoy ese nivel de inteligencia ya no está limitado únicamente al cloud. Estas mismas capacidades pueden ejecutarse de forma LOCAL y ON-PREMISE, directamente en servidores o computadoras propias, incluso SIN INTERNET, manteniendo el control total de los datos.
Este cambio abre nuevas oportunidades, pero también nuevos RETOS. Siguen existiendo desafíos como las ALUCINACIONES, la necesidad de manejar MEMORIA a corto y largo plazo, y la correcta contextualización cuando se trabaja con muchos datos. Para resolverlos surgieron enfoques como las arquitecturas RAG/MCP, que permiten que los modelos consulten información real, actualizada y relevante antes de responder, incluso cuando todo vive dentro de la infraestructura local.
Integrar inteligencia artificial en una empresa no se trata solo de que el chatbot “responda bien”. Es fundamental asegurar su ESCALABILIDAD, su correcta integración con la ARQUITECTURA existente y un buen gobierno de la solución en el tiempo. Las organizaciones que entiendan cómo llevar estas capacidades al mundo ON-PREMISE tendrán una ventaja COMPETITIVA clara, al poder automatizar procesos y apoyar la toma de decisiones sin depender de servicios externos.
¿Y cómo puedo aprender todo esto? 👇
