La personalización de la IA empieza a perfilarse como el siguiente paso en la evolución de la inteligencia artificial empresarial. Tras dos años de despliegue acelerado de herramientas de IA generativa en entornos corporativos, el debate se desplaza ahora hacia la adecuación sectorial. En esa transición sitúa su diagnóstico Nutanix, proveedor especializado en computación híbrida multicloud, que prevé que en 2026 el desarrollo de modelos específicos por industria marcará la agenda tecnológica de sanidad, finanzas, educación e industria.
La afirmación no surge en el vacío. La generalización de la IA generativa en procesos de atención al cliente, análisis documental o automatización de tareas internas ha demostrado su capacidad para mejorar productividad. Sin embargo, también ha puesto en evidencia límites estructurales. Los modelos generalistas, entrenados con grandes volúmenes de datos abiertos, ofrecen respuestas versátiles pero tienden a diluir precisión cuando se enfrentan a entornos altamente regulados o técnicamente complejos.
«Un modelo de talla única no es suficiente», sostiene Jorge Vázquez, director general de Nutanix España y Portugal. El directivo apunta a una transición desde soluciones horizontales hacia arquitecturas entrenadas con datos y dinámicas propias de cada sector. La consultora Gartner estima que en 2027 más del 50% de los modelos de IA serán específicos por industria, una proyección que encaja con el movimiento que ya se observa en grandes corporaciones europeas y estadounidenses.
El giro no responde únicamente a una cuestión técnica. También es regulatorio y operativo. En sectores como el sanitario o el financiero, el margen de error es reducido y la trazabilidad de las decisiones automatizadas se convierte en requisito normativo. La precisión no es un atributo deseable; es una condición de viabilidad.
En sanidad, la IA se ha consolidado como apoyo al diagnóstico por imagen, desde resonancias magnéticas hasta radiografías. Sin embargo, un modelo entrenado con bases de datos genéricas puede no reconocer matices clínicos específicos o variaciones demográficas relevantes. Los sistemas ajustados con datos médicos estructurados y etiquetados por especialistas tienden a mejorar la sensibilidad en la detección de anomalías sutiles. Aun así, el desafío no se limita al entrenamiento: intervienen factores como la interoperabilidad con sistemas hospitalarios heredados y la protección de datos sensibles.
En investigación y educación superior, el patrón se repite con otras variables. Universidades y centros científicos emplean IA para analizar secuencias genéticas, modelizar escenarios climáticos o estudiar grandes corpus lingüísticos. Cada disciplina exige metodologías y validaciones propias. Un modelo adaptado a biología molecular difícilmente será óptimo para estudios filológicos. La personalización, en este caso, se traduce en incorporar taxonomías, estándares y marcos metodológicos específicos.
El sector financiero ofrece un terreno aún más ilustrativo. Bancos y aseguradoras utilizan algoritmos para detección de fraude, análisis de riesgo crediticio o cumplimiento normativo. Los modelos generalistas pueden identificar patrones básicos, pero no capturan con la misma eficacia la sofisticación de determinados esquemas de fraude o la evolución de comportamientos transaccionales. Los sistemas entrenados con históricos propios, enriquecidos con variables contextuales, permiten refinar alertas y reducir falsos positivos. Aunque el avance técnico es evidente, la presión regulatoria europea obliga a documentar decisiones automatizadas y garantizar explicabilidad.
En el ámbito industrial, la personalización adopta un matiz operativo. Las fábricas que integran IA en mantenimiento predictivo o control de calidad necesitan modelos ajustados a la maquinaria, al ritmo productivo y a las condiciones ambientales específicas de cada planta. Un algoritmo diseñado para una línea de ensamblaje automotriz no necesariamente funciona en una planta química. La promesa es reducir tiempos de inactividad y optimizar inventarios, pero la eficacia depende de la calidad de los datos recogidos en sensores y sistemas de supervisión.
Ese punto, la calidad del dato, se convierte en la primera barrera real para la personalización de la IA. Las organizaciones necesitan información fiable, estructurada y representativa. Implica depuración, etiquetado y gobierno del dato. No es un proceso inmediato ni barato. Muchas compañías españolas arrastran sistemas fragmentados, con bases históricas poco normalizadas. Antes de entrenar un modelo sectorial, deben resolver esa deuda técnica.
El segundo obstáculo es el talento. Científicos de datos, ingenieros de machine learning y especialistas en MLOps siguen siendo perfiles escasos. La competencia por estos profesionales se intensifica a medida que más sectores buscan internalizar capacidades de IA. Algunas empresas optan por alianzas con proveedores tecnológicos; otras refuerzan equipos propios. En ambos casos, el coste es significativo y el retorno no siempre es inmediato.
A ello se suma la infraestructura. Los modelos personalizados requieren capacidad de cómputo y almacenamiento considerable, especialmente durante fases de entrenamiento y reentrenamiento. La arquitectura híbrida, que combina recursos on-premise con nube pública, emerge como opción intermedia para sectores con requisitos estrictos de soberanía del dato. Nutanix, cuya propuesta se centra precisamente en entornos híbridos multicloud, sitúa ahí uno de los ejes de su estrategia para 2026.
La cuestión económica atraviesa todo el debate. Personalizar implica invertir en datos, talento e infraestructura. Sin embargo, también puede reducir ineficiencias, minimizar errores y optimizar procesos críticos. Las empresas se enfrentan a una ecuación compleja: cuánto adaptar y hasta qué punto mantener componentes generalistas para contener costes.
Además, la proliferación de modelos sectoriales abre interrogantes sobre estandarización y dependencia tecnológica. Si cada industria desarrolla ecosistemas propios, la interoperabilidad entre plataformas podría fragmentarse. Al mismo tiempo, la concentración de capacidades en grandes proveedores tecnológicos plantea dudas sobre soberanía digital, especialmente en Europa.
En España, donde sectores como el financiero y el sanitario tienen un peso estructural en la economía, la adopción de IA personalizada podría redefinir cadenas de valor internas. No obstante, la velocidad de implantación dependerá de factores regulatorios, de inversión pública y de la madurez digital previa de cada organización.
La personalización de la IA aparece, así, menos como una tendencia coyuntural y más como una fase de consolidación tras el entusiasmo inicial por los modelos generalistas. La tecnología ya está presente; el debate se desplaza hacia cómo integrarla de forma precisa y sostenible en cada industria.
Queda por ver si el mercado evolucionará hacia soluciones altamente verticalizadas o si prevalecerán plataformas flexibles capaces de ajustarse dinámicamente a distintos sectores. Entre la especialización profunda y la escalabilidad transversal se juega la siguiente etapa de la inteligencia artificial empresarial.
