¿Existe una IA para todo?
¿Cuál es la mejor inteligencia artificial? En Flagare aprendimos que la pregunta correcta es qué problema quieres resolver, y con cuánto control sobre tus datos.
Hace un par de años, incorporar una herramienta de inteligencia artificial en una empresa era visto como una nueva ventaja corporativa. Hoy, para muchas organizaciones, ya es parte de la operación diaria.
Sin embargo, con frecuencia surge la misma pregunta en las conversaciones: ¿cuál es la mejor inteligencia artificial?
Después de trabajar diariamente con distintas plataformas de IA, en Flagare aprendimos que la pregunta correcta no es qué herramienta utilizar, sino qué problema queremos resolver. Cada modelo posee fortalezas, y comprender esas diferencias permite aprovechar realmente su potencial.
No existe una IA para todo
Sabemos que la inteligencia artificial es una herramienta potente que nos ayuda en nuestras labores, pero asumir que todas hacen lo mismo es desaprovechar su verdadero potencial.
Algunas generan texto, otras son mejores analizando grandes volúmenes de información, otras ofrecen capacidades para programación y otras generan contenido. Para elegir correctamente, debemos preguntarnos qué es lo que queremos lograr.
Dependiendo de la respuesta, se abre un abanico de posibilidades y, en ocasiones, eso implica utilizar varias herramientas al mismo tiempo, cada una cumpliendo un rol específico dentro del proceso.
Hoy el ecosistema puede ordenarse en capas: asistentes conversacionales y de análisis para el trabajo de conocimiento; agentes de codificación dentro del flujo de desarrollo —desde IDEs con IA integrada, como Cursor o Google Antigravity, hasta herramientas de terminal y delegación de tareas, como Claude Code o GitHub Copilot en su modo agéntico—; diseño y prototipado con IA; plataformas para construir agentes empresariales; y modelos abiertos ejecutados en infraestructura propia. A estas alturas, la pregunta ya no es cuál de estas herramientas usar, sino cuáles combinar según la tarea.
Le preguntamos a Javier Oporto cómo se traduce ese mapa en la operación diaria de la empresa:
Javier OportoGerente General · Flagare
"Hoy en día, a nivel corporativo, Flagare ocupa Claude Code para tareas de codificación, complementado con modelos abiertos que ejecutamos on-premises, en nuestra propia infraestructura; Gemini integrado con Google Workspace para apoyo en uso conversacional, búsquedas y análisis; GitHub Copilot para la gestión de nuestros pipelines de desarrollo; y Figma, cuyas capacidades de IA integrada aprovechamos para la creación de artefactos visuales y prototipos de frontend. Para nuestros clientes construimos agentes corporativos sobre plataformas empresariales como Microsoft Copilot Studio y Azure AI."
Con este esquema de cuentas corporativas —que permite compartir contexto de forma controlada dentro de la organización— protegemos la información sensible y establecemos controles estrictos de seguridad. Ante la entrada en plena vigencia de la Ley N° 21.719 de Protección de Datos Personales, el 1 de diciembre de 2026, la seguridad no es opcional.
Un entorno corporativo protegido, complementado con controles de prevención de fuga de datos (DLP), permite auditar el uso de la IA, emitir alertas y bloquear el envío de información confidencial a servicios públicos de IA. Así mantenemos buenas prácticas, gobernanza y protección de datos, anticipándonos a los requerimientos legales.
Por otro lado, la selección del modelo debe hacerse según la carga de trabajo y las funcionalidades que se alineen con las tareas a realizar, no por prestigio o tamaño del modelo. Optar por el modelo más nuevo o el de mayor valor no garantiza mejores resultados.
Ahora bien, sin importar qué tan avanzada sea la suite de herramientas que utilicemos, la IA nunca debe reemplazar el juicio profesional. Por muy automatizado que esté un entorno corporativo, la IA por sí sola no garantiza un resultado impecable: el riesgo de que entregue información desactualizada o genere respuestas imprecisas exige que el criterio humano actúe como el filtro final de calidad y seguridad.
El criterio humano prevalece
Parte fundamental del uso eficiente de la IA es simple: mientras más y mejor información recibe, mejores serán sus respuestas.
Esto no quiere decir que debamos crear un "superprompt" que resuelva un problema complejo de una sola vez. En la práctica, eso causa pérdida de contexto y genera resultados ambiguos, difíciles de verificar y de corregir. Por el contrario, nuestra recomendación es aplicar un enfoque de desarrollo guiado por especificaciones (spec-driven): un marco estructurado, con especificaciones e instrucciones concretas de ejecución secuencial (planificación → especificación → ejecución paso a paso).
Como bien lo resume Gabriel Gómez:
Gabriel GómezGerente de Arquitectura y Consultoría · Flagare
"Para obtener el mejor resultado, debemos darle un marco de lo que estamos apuntando a construir, ir paso a paso indicando a la IA lo que necesitamos y separarlo en etapas. El desarrollador pasa a ser el orquestador de la IA y es quien le da ciertas facultades, pero siempre recordando que se debe verificar el trabajo que nos entrega."
Estudios de la industria, como el informe de Veracode sobre seguridad del código generado por IA, alertan que la confianza ciega en la IA es un riesgo importante en su desarrollo y adopción.
La IA es un buen impulsor, pero al no estar 100 % actualizada respecto a la realidad, puede entregar código basado en librerías desactualizadas o con vulnerabilidades de seguridad difíciles de detectar a simple vista.
Por eso, el criterio del desarrollador —revisar, cuestionar y validar cada resultado— sigue siendo el filtro final antes de que cualquier línea de código llegue a producción.
El siguiente paso: un modelo propio y local
Consumir servicios de IA en la nube es la vía tradicional, pero presenta tres grandes limitantes para el mundo empresarial: los costos variables por consumo, los requisitos de privacidad y soberanía sobre los datos, y el riesgo de indisponibilidad del servicio externo.
Para llevar la IA al siguiente nivel, en Flagare estamos desarrollando un modelo de lenguaje de código abierto corriendo de forma local. Estos modelos pueden ejecutarse de forma ágil y segura en hardware accesible equipado con tarjetas gráficas, eliminando la dependencia de servicios externos para ciertas tareas.
Le preguntamos a José Catalán sobre este desarrollo:
José CatalánGerente de Tecnología (CTO) · Flagare
"Desarrollamos un modelo local para responder a una necesidad concreta: recuperar el control y atender mejor tanto a Flagare como a nuestros clientes.
Hoy, las herramientas de IA en la nube funcionan muy bien, pero hay escenarios donde presentan tres desafíos: dependemos de reglas, precios y disponibilidad que define el proveedor; sus costos variables se acumulan mes a mes; y, sobre todo, existen clientes con datos regulados o requisitos de soberanía para los que procesar información fuera de su propia infraestructura no es una opción. Un modelo local responde a esos tres escenarios.
El procesamiento ocurre íntegramente en nuestra infraestructura, sin que la información salga de la empresa —un punto clave frente a la Ley de Protección de Datos y para clientes que manejan datos confidenciales. Además, elimina el costo variable por uso: una vez montada la infraestructura, generar respuestas no implica una factura por token y la inversión se vuelve predecible.
Hoy estamos en etapa de implementación y validación, comparando distintos modelos para encontrar el mejor equilibrio entre rendimiento, seguridad y costo."
Este enfoque no reemplaza a las herramientas que ya utilizamos, sino que las complementa: mientras Claude, Gemini y Figma resuelven necesidades específicas del día a día, y plataformas como Copilot Studio dan forma a los agentes que construimos para nuestros clientes, un modelo propio y local nos da control total sobre los datos más sensibles, sin depender de la disponibilidad o las políticas de un proveedor externo.
La IA correcta es la que resuelve tu problema
En Flagare creemos que la adopción exitosa de la inteligencia artificial comienza con una comprensión profunda del negocio y de sus desafíos. Por eso continuaremos desarrollando espacios de trabajo colaborativo, metodologías y experiencias prácticas que permitan a las organizaciones identificar oportunidades reales, diseñar casos de uso de alto impacto y avanzar con confianza hacia la implementación.
La próxima vez que tu equipo evalúe una nueva IA, no te preguntes "¿qué IA quiero?" o "¿cuál es la más avanzada del mercado?", sino "¿resuelve el problema que tenemos, con el nivel de control y seguridad que nuestros datos requieren?".
Esa decisión se toma en distintos niveles: desde la estrategia corporativa que define qué herramientas se contratan, pasando por el criterio del desarrollador que supervisa cada resultado, hasta la innovación interna que busca independencia tecnológica a largo plazo.
La tecnología evoluciona rápido, pero el criterio con el que se elige y se usa es lo que realmente marca la diferencia.
¿Quieres implementar inteligencia artificial en tu empresa sin arriesgar tu operación ni tus datos? En Flagare acompañamos a las organizaciones a evaluar, gobernar e implementar soluciones de IA seguras y a medida.
Agenda un Diagnóstico IA sin costo con nuestro equipo experto, o conversemos sobre tu próximo desafío.