El problema de la IA empresarial del que nadie habla
La adopción de la IA ya no es una cuestión de “si”, sino de ” cómo”. Empresas de todo el mundo están experimentando con grandes modelos lingüísticos (LLM) e interfaces conversacionales. Pero una vez que esos experimentos van más allá de un piloto o una prueba de concepto, aparece un problema recurrente: el bloqueo del proveedor.
Es tentador elegir el “botón fácil”: el ecosistema de un único proveedor que promete una solución limpia y empaquetada. Pero ese camino a menudo significa cambiar flexibilidad por comodidad. Estás atado a la lógica, las integraciones y el modelo de precios de una plataforma.
Avanzamos seis meses: la dirección te pide que pivotes, o una nueva herramienta supera de repente a tu proveedor elegido. Tienes equipos que construyen cuadros de mando paralelos, redefinen las métricas en varios lugares y se preguntan si las respuestas que obtienen son fiables.
Las empresas no sólo quieren IA conversacional. Quieren que funcione en todas las herramientas que ya utilizan, con gobernanza y coherencia incorporadas.
Por qué importa la semántica abierta
Aquí es donde entra en juego la semántica abierta. En lugar de arrancar tu pila o rendirte al enfoque de un único proveedor, la semántica abierta crea una capa neutral que separa cómo se hace una pregunta de cómo se gobierna y se entrega la respuesta.
Con un protocolo semántico abierto, las empresas pueden:
- Admite varios LLM sin reescribir la lógica empresarial.
- Mantén definiciones coherentes en todos los departamentos y plataformas.
- Evita la dependencia de una base de datos, un LLM o un proveedor en la nube.
Piensa en ello como una estrategia de IA a prueba de futuro. Con la semántica abierta, un chatbot en Slack hoy puede evolucionar a un asistente en Google Meet mañana, todo ello respetando las mismas reglas, gobernanza y lógica que mantienen tu negocio alineado.
El bloqueo del proveedor en la práctica: donde más duele
El bloqueo no sólo aparece en los precios o en los contratos. Se manifiesta en la rapidez (o lentitud) de adaptación de tus equipos.
- Un equipo de finanzas define “ingresos” de una forma en un chatbot nativo de Snowflake. El equipo de ventas, que funciona con una interfaz Databricks, obtiene una definición ligeramente distinta. Ambas son “correctas” según su plataforma, pero ahora el equipo ejecutivo tiene dos respuestas contradictorias a la misma pregunta.
- Un director de operaciones quiere experimentar con un nuevo LLM por razones de costes. Pero la interfaz de IA existente está estrechamente ligada a un modelo específico. Cambiar no es cuestión de cambiar una conexión. Es una reconstrucción.
- Un analista de marketing hace una pregunta en Slack y obtiene una respuesta. La misma pregunta formulada durante una reunión de Google con la dirección recibe una respuesta diferente, porque las herramientas no comparten una columna vertebral semántica.
Estos ejemplos no son hipotéticos. Son exactamente los puntos de fricción que frenan hoy la adopción de la IA en las empresas.
El papel de la capa semántica
El sitio capa semántica no es nueva en el mundo de los datos, pero en la era de la IA, su importancia se ha multiplicado. Proporciona el puente entre las preguntas y las respuestas gobernadas.
Cuando las consultas en lenguaje natural (NLQ) fluyen a través de una capa semántica:
- La confianza se impone. Cada respuesta se basa en una lógica empresarial aprobada y regulada.
- Se mantiene la coherencia. Las definiciones siguen siendo las mismas, sea cual sea el modelo o la interfaz.
- Se respeta la seguridad. Las reglas de acceso y los permisos viajan con la consulta, no con la interfaz.
Sin una capa semántica, la IA conversacional corre el riesgo de convertirse en otro caso de “TI en la sombra”: herramientas que funcionan en demostraciones, pero que se desmoronan bajo la complejidad empresarial.
De los chatbots a los asistentes
La mayoría de los proyectos de IA conversacional actuales se detienen en la fase de “chatbot”: útiles para consultas básicas, pero no plenamente integrados en los flujos de trabajo.
La siguiente frontera es crear un asistente para toda la empresa. Uno que:
- Vive dentro de las herramientas de colaboración que los empleados ya utilizan (Slack, Google Meet, Teams).
- Conecta automáticamente con los conjuntos de datos adecuados.
- Aplica la gobernanza y la seguridad por defecto.
- Va más allá de tareas genéricas como resumir, para actuar como un verdadero miembro del equipo.
La diferencia es sutil pero importante: un chatbot responde preguntas. Un asistente ayuda a hacer el trabajo.
La semántica abierta y protocolos como el MCP lo hacen posible. Permiten a las empresas conectar múltiples LLM y agentes en flujos de trabajo que actúan con el mismo contexto y gobierno que lo haría un empleado humano.
Una visión de futuro
Las empresas no deberían tener que elegir entre dos extremos:
- Depender de soluciones propietarias y vinculadas a proveedores que crean riesgos a largo plazo.
- O cosiendo proyectos personalizados desde cero, quemando recursos para reinventar la rueda.
La semántica abierta ofrece una tercera vía, una en la que la IA conversacional es flexible, gobernada y construida a escala.
En Distillery, hemos visto de primera mano cómo los equipos pueden evolucionar de demostraciones de chatbot puntuales a asistentes listos para la empresa adoptando enfoques abiertos. No se trata de empezar de nuevo. Se trata de ampliar lo que ya tienes de forma responsable, y de un modo que crezca con tu organización.
¿Quieres profundizar más?
El 24 de septiembre a las 2PM ET / 11AM PT, el Destilador Emanuel Paz (Jefe de Datos) y Francisco Maurici (Jefe de Web) se unirán al CTO de AtScale Dave Mariani en un seminario web: Construyendo Experiencias NLQ de Confianza con el Protocolo MCP.
Compartiremos cómo las empresas están utilizando MCP + capas semánticas para:
- Evita la dependencia del proveedor
- Habilita NLQ en Slack, Google Meet, ChatGPT y más
- Imponer la gobernanza y la coherencia en la IA conversacional
- Da el salto de los asistentes de demostración a los listos para la producción