Por que ChatGPT no es suficiente para la empresa?

ChatGPT no tiene Audit Trail, ni aislamiento de inquilinos, ni integracion con SAP/ERP, ni conjuntos de reglas versionados, ni arquitectura Human-in-the-Loop. Para procesos regulados falta la capa de gobernanza.

Que compone una infraestructura de IA empresarial?

Siete capas: Presentation Layer, Orchestration Layer, Agent Layer, Decision Layer, Model Layer, Integration Layer, Infrastructure Layer. Ademas, una capa de Governance como componente transversal a todas las capas.

Infraestructura IA, no sensacion de herramienta

Q: Cual es la diferencia entre una herramienta de IA y una infraestructura de IA?

Una herramienta de IA es un producto individual (ChatGPT, CoPilot, Gemini). La infraestructura de IA es la capa arquitectonica subyacente: hosting de modelos, orquestacion, Decision Layer, gobernanza, integracion con sistemas existentes. La herramienta es intercambiable, la infraestructura permanece.

Herramienta vs. infraestructura

ChatGPT, Microsoft CoPilot, Google Gemini: son herramientas de IA. Se introduce una pregunta, se obtiene una respuesta. Para la productividad individual, funciona. Para procesos empresariales, no.

La diferencia entre una herramienta de IA y una infraestructura de IA es comparable a la diferencia entre una hoja de calculo y un sistema ERP. La hoja de calculo resuelve un problema concreto para un usuario individual. El sistema ERP es la infraestructura sobre la que funcionan los procesos de negocio de toda la empresa.

La infraestructura de IA es la capa arquitectonica entre el modelo de lenguaje y el sistema empresarial. Abarca: hosting de modelos, orquestacion, Decision Layer, gobernanza, integracion con sistemas existentes. El modelo de lenguaje es un componente de esta infraestructura, no la infraestructura en si.

Lo que le falta a una herramienta de IA

Cuando una empresa utiliza ChatGPT para el procesamiento de facturas, falta:

Audit Trail: Sin documentacion de que decision se tomo sobre que base. En una auditoria, nada es trazable.

Conjuntos de reglas versionados: ChatGPT no conoce reglas de contabilidad especificas del cliente en version 4.2. Tiene conocimiento general sobre contabilidad, pero no los conjuntos de reglas concretos del cliente adaptados al Plan General de Contabilidad.

Aislamiento de inquilinos: Los datos de todos los inquilinos fluyen al mismo sistema. Sin Row-Level Security, sin separacion de workspaces.

Integracion: ChatGPT no puede crear un asiento en SAP, disparar un flujo de trabajo en n8n ni escalar un caso a un gestor.

Human-in-the-Loop: Sin revision humana impuesta arquitectonicamente. Sin reglas de escalacion. Sin umbrales de confianza.

Modelo-agnostico: Quien construye sobre ChatGPT queda vinculado a OpenAI. Si OpenAI sube los precios, cambia la API o interrumpe el servicio, la empresa se queda sin alternativa.

Las siete capas de la infraestructura de IA empresarial

La arquitectura de referencia de Gosign describe siete capas:

Presentation Layer: Interfaz de chat, dashboard, Portal del Auditor, REST API. La interfaz entre el sistema y el usuario.

Orchestration Layer: Motor de flujos de trabajo (n8n o Camunda), API Gateway, gestion de colas. Coordina el flujo de datos entre todos los componentes.

Agent Layer: Los agentes especializados: Document Agents, Workflow Agents, Knowledge Agents. Cada agente tiene un ambito de responsabilidad definido.

Decision Layer: Descompone cada proceso en pasos de decision. Para cada paso define: persona, conjunto de reglas o IA. Incluye Rules Engine (conjuntos de reglas versionados), Confidence Routing (evaluacion automatica de riesgos), Human-in-the-Loop (impuesto tecnicamente) y Audit Trail (protocolo de decisiones inmutable).

Model Layer: Los modelos de lenguaje. Intercambiables, modelo-agnosticos. Claude, ChatGPT, Gemini, Llama, Mistral, DeepSeek, gpt-oss.

Integration Layer: La conexion con sistemas existentes. SAP, Sage, Workday, SuccessFactors, SharePoint.

Infrastructure Layer: El despliegue. Azure, GCP, Self-Hosted, hibrido.

La capa de Governance se extiende como componente transversal a traves de las siete capas.

La ventaja de la infraestructura

Con una infraestructura de IA propia, la empresa obtiene:

Control: Los datos permanecen en la infraestructura propia. Los modelos son intercambiables. Los conjuntos de reglas pertenecen al cliente. Esto es especialmente relevante en Espana, donde el RGPD y la LOPDGDD (Ley Organica 3/2018) imponen requisitos estrictos de proteccion de datos.

Escalabilidad: Un agente para un proceso es un PoC. La infraestructura permite desplegar agentes adicionales para procesos adicionales, con la misma gobernanza.

Independencia: Tras 12-18 meses, el cliente opera la infraestructura de forma autonoma. Codigo fuente completo, todos los prompts, todos los conjuntos de reglas pertenecen al cliente. Sin vendor lock-in.

Mas sobre este tema: Infraestructura de IA

Mas sobre servicios: Servicios

Agendar reunion. Le mostramos como es una infraestructura de IA para su empresa.