Arquitectura Empresarial e IA: Impulsar la Transformación de las PYMEs Peruanas hacia el Éxito Sostenible

Arquitectura Empresarial | Jorge Joao Gutierrez SalasBy |

 

La Arquitectura Empresarial (AE), combinada con Inteligencia Artificial (IA), se está convirtiendo en un habilitador clave para que las pequeñas y medianas empresas (Pymes) en Perú transformen sus operaciones, mejoren su competitividad y se adapten a un entorno económico cada vez más dinámico y tecnológico. A continuación, exploraremos cómo la integración de la AE junto con soluciones basadas en IA puede aportar beneficios significativos para las Pymes peruanas, con ejemplos concretos que muestran cómo estas tecnologías pueden mejorar la productividad, reducir costos y ayudar a tomar decisiones más informadas.

Empecemos con lo básico, ¿Qué es la Arquitectura Empresarial (AE)?

En esencia la Arquitectura Empresarial (AE) es la construcción de la representación de la empresa permitiendo relacionar los objetivos de la compañía, sus procesos de negocio, los recursos con los que cuenta (y con los que podría contar) de una manera simple y digerible para todos. La AE es la base en la cual se puede planear y establecer estrategias de digitalización, transformación digital, gestión de obsolescencia tecnológica, proyectos de modernización y mejoras de una forma transversal y colaborativa. Con ello establecemos un escenario AS IS con el mínimo nivel de relacionamiento entre objetivos de negocio y tecnología que apalanque de forma certera el escenario TO BE deseado.

 

Un caso destacado de integración de Inteligencia Artificial Generativa en la Arquitectura Empresarial en el sector financiero es el de BBVA (España), entidad bancaria que ha implementado agentes digitales para automatizar procesos internos y mejorar la eficiencia operativa.

Resumen del Caso de Éxito: BBVA

BBVA ha distribuido 3,300 licencias de inteligencia artificial que ha permitido la creación de 3,000 asistentes digitales. Estos agentes se utilizan para automatizar tareas como la identificación de fraudes y la gestión de correos electrónicos, liberando a los empleados de tareas repetitivas y permitiéndoles enfocarse en actividades de mayor valor añadido. Además, BBVA ha proporcionado formación a sus empleados para que puedan desarrollar y utilizar estos agentes, fomentando una cultura de innovación y adopción tecnológica dentro de la organización.

Integración en los Dominios de la Arquitectura Empresarial

  • Dominio de Negocio: La implementación de agentes digitales ha optimizado procesos clave, mejorando la eficiencia y reduciendo costos operativos, lo que se traduce en una mayor competitividad en el mercado financiero..

  • Dominio Tecnológico: La adopción de tecnologías de IA generativa ha permitido a BBVA desarrollar soluciones personalizadas que se integran con sus sistemas existentes, garantizando escalabilidad y seguridad en las operaciones..

  • Dominio de Información: Los asistentes digitales procesan grandes volúmenes de datos en tiempo real, mejorando la precisión en la detección de fraudes y la gestión de información, lo que contribuye a una toma de decisiones mas informada.

  • Dominio de Aplicación: La integración de agentes digitales en las plataformas internas de BBVA ha facilitado su adopción por parte de los empleados, mejorando la experiencia del usuario y promoviendo una cultura de innovación..

Este caso demuestra cómo la integración de la IA generativa en la Arquitectura Empresarial puede transformar procesos internos en el sector financiero, mejorando la eficiencia operativa y fomentando una cultura de innovación tecnológica, siendo evidente que la implementación de la IA a nivel corporativo se encuentra asegurada, no obstante, ¿Qué pasará con las Mypes? Hasta fines de 2024, el panoram no parecería alentador.

 En este escenario, ¿Qué ha pasado a inicios de 2025 en cuanto a la IA?

En un mundo ya tomado por la IA (a nivel corporativo y en todos los niveles de la vida), cualquier especialidad de la tecnología podrá ser potenciada de forma rápida, siempre y cuando la utilice de forma correcta y oportuna.  Es importante destacar que la IA en sus inicios (con OpenIA, Anthropic, Gemini, Apple Intelligence, etc.) tuvo intereses sin fines de lucro, como el caso de OpenIA en 2015,  pero finalmente todas estas empresas se enfocan en rentabilizar y obtener utilidades brindando servicios de IA a nivel corporativo. Hoy, las «BigTech»  ya invierten miles de millones de dólares en inteligencia artificial (Un caso a destacar es  el proyecto Stargate de EEUU, anunciado por Donald Trump recientemente, que invertirá hasta 500.000 millones de dólares en infraestructura de IA en Estados Unidos para el año 2029).

En este contexto, aparece (cual ballena emergiendo del océano ) la «start-up» DeepSeek, empresa de IA de origen chino con su fundador de 40 años de edad, Liang Wenfeng lanza en la bolsa de valores de EEUU el 20 de enero 2025, ofreciendo una IA OpenSource  gratuita. Esta introducción de DeekSeek en el mercado mundial ha remecido la industria, ya que permite democratizar el uso de la tecnología, y que la IA (inicialmente tomada por las BigTech) se encuentre al alcance de las manos (sin invertir grandes sumas de dinero)  masificando la adopción de la IA a todo nivel (Corporaciones y empresas grandes, Mypes, emprendimientos, star-ups, etc.)

 

Con la entrada de DeepSeek (en su versión R1) al ruedo, y luego de las validaciones en cuanto a rendimiento y Performance en comparación con otros modelos fundacionales de IA, provocó que el lunes 27/01/ 2025 Nvidia perdiera 589 000 millones de dólares, representando la mayor destrucción de valor de una empresa en la historia de la bolsa (la empresa Nvidia produce tarjetas gráfica – GPUs que son capaces de realizar cálculos computacionales complejos incluida cálculo de modelos de IA, siendo la empresa líder del sector). En este sentido, DeepSeek indicó que utilizó hardware mucho más barato para entrenar su modelo de IA (la empresa afirmó que ha utilizado solo 2 048 chips de Nvidia H800, versión permitida para su uso en China, la cual no es la más potente de la serie), obteniendo prácticamente los mismos resultados (sin embargo el paper que ha desarrollado DeepSeek explicando cómo realizó y entrenó el modelo IA,  sólo indica la fase final del entrenamiento, no teniendo la inversión total del proyecto). A su vez, DeepSeek declaró que invirtió 5.6 millones para desarrollar su modelo de lenguaje, en comparación con los miles de millones que han invertido OpenIA y Google (se estima que la inversión realizada por las grandes empresas tecnológicas estadounidenses alcanzó los 224 000 millones de dólares solo durante el año 2024).

Las implicancias de la introducción de DeekSeek en el mundo de IA ha significado un gran golpe para EEUU y las “BigTechs”, y pesar de las muchas restricciones que ha tenido China en cuanto de uso de GPUs más potentes (por restricciones y proteccionismo por parte de EEUU en el uso de GPUs de Nvidia), y en base al ingenio e innovación ha logrado eficiencias creando un modelo IA a la par de OpenIA, Anthropic y Google, no dependiendo del poder de cómputo e infraestructura. China (la cual tiene la mayor cantidad de patentes de IA en el mundo, la cual detallo en un artículo anterior: https://ekronsystem.com/patentes-de-ia-generativa-en-china-un-claro-ganador/) ha regresado a niveles primarios a las “BigTechs”, y nos hace recordar que al mejorar el código fuente de una aplicación siempre será mucho mejor que aumentar el “fierro” (recursos de infraestructura) de la solución. 

Esta innovación permitirá que muchas compañías no tengan que contratar un servicio de pago en la nube para utilizar IA, y prefieran instalar de forma local (on premise), de tal forma que el costo será menor así como los beneficios que conlleva asegurar de proteger los datos privados de la organización, sin embargo la inversión aún sigue siendo considerable, pero no inalcanzable como hace unos meses atrás se suponía, incluso los servicios vía API de DeepSeek son muchos menores que los de ChatGPT permitiendo que muchas Pymes puedan contar con la tecnología IA a precios más accesibles (Los tokens de salida de GPT-4o cuestan $10.00 por 1M de tokens, en cambio DeepSeek tiene un costo de $1.10 con la misma cantidad de Tokens).  

Imagen proporcionada del Canal de Nate Gentile «Lo que no te contaron sobre DeepSeek» del 07/03/25: Cantidad de procesadores Nvidia A100 para montar DeepSeek R1 de forma onpremise

Y las innovaciones no tienen cuando parar, ya que en marzo 2025 Google, al no querer quedarse atrás, lanzó Gemma 3 (basado en Géminis 2.0), el cual utilizando solo un chip Nvidia (H100) logra ponerse a la par de DeepSeek (para ser más exactos entre la versión V3 y R1). Todo hace prever que las inversiones en hardware ya no serán el foco de atención, debido a que tiende a no ser un problema, en contraparte, las inversiones en compañías que se dedican a desarrollar y brindar productos y aplicaciones, en otras palabras, a las empresas que utilicen la IA para generar soluciones que conlleven ingresos y utilidad. En este aspecto, las Mypes tienen la oportunidad de aprovechar este escenario y utilizar la tecnología con inversiones accesibles, el gran reto es poder desarrollar capacidades de empresas tecnológicas medianas y pequeñas quienes deben apuntar en el desarrollo de productos innovadores de IA en nichos de mercado específicos, pero de la mano de una Arquitectura Empresarial que garantice sostenibilidad en el tiempo. El panorama parece alentador en cuanto a la adopción de la IA y al nivel democratizador que se avecina, dado que las innovaciones permitirán comoditizar el servicio con precios cada vez más económicos. Solo nos queda estar atentos y preparados ante nuevos acontecimientos tecnológicos que puedan seguir acelerando la adopción de la IA en todas las escalas empresariales.

Fuentes:

 

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