Modelos de lenguaje en empresas: cómo usarlos

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Modelos de lenguaje en la empresa: qué son y cómo usarlos de manera responsable

Herramientas como ChatGPT, Claude o Gemini ya hacen parte del día a día de muchas pymes colombianas. Antes de incorporarlas a la operación, vale la pena entender cómo funcionan, dónde fallan y qué exige un uso responsable.

La inteligencia artificial dejó de ser un tema exclusivo de las áreas de tecnología. Hoy, empresarios y equipos administrativos de todos los tamaños usan asistentes conversacionales para redactar correos, resumir contratos, preparar informes o apoyar el análisis financiero.

Sin embargo, incorporar estas herramientas a la gestión empresarial sin comprender su funcionamiento ni sus límites puede traducirse en errores costosos, filtraciones de información o decisiones mal fundamentadas. A continuación, una guía práctica para directivos y equipos de pymes que quieren aprovechar los modelos de lenguaje sin perder de vista el rigor y la responsabilidad que exige cualquier proceso de negocio.

¿Qué son los modelos de lenguaje y cómo funcionan?

Un modelo de lenguaje es un sistema entrenado para reconocer patrones en enormes volúmenes de texto y, a partir de ellos, predecir la palabra o fragmento más probable que debería seguir en una conversación o documento.

Los modelos más potentes —conocidos como grandes modelos de lenguaje o LLM— se apoyan en una arquitectura llamada transformer, que les permite relacionar ideas aunque estén separadas por varios párrafos de distancia. Esa capacidad es la que explica por qué estas herramientas logran mantener coherencia en textos largos y responder con un lenguaje natural y fluido.

Un modelo de lenguaje no “entiende” como una persona ni “sabe” hechos con certeza: genera la respuesta que, estadísticamente, resulta más coherente con el contexto que recibió.

¿Cómo pueden usar los modelos de lenguaje las pymes?

Más allá de la redacción de textos, los modelos de lenguaje se están integrando en tareas propias de la gestión empresarial: elaboración de primeras versiones de informes financieros, resumen de estados de cuenta o contratos extensos, apoyo en la organización de datos para análisis contable, redacción de comunicaciones internas y externas, e incluso soporte en la depuración de hojas de cálculo o pequeños desarrollos internos.

Algunos proveedores también ofrecen versiones ajustadas (fine-tuning) para sectores específicos —salud, derecho, auditoría o contabilidad—, lo que permite respuestas más alineadas con el vocabulario técnico de cada industria, sin necesidad de construir un modelo desde cero.

Para una empresa colombiana, el valor está en la eficiencia: tareas que antes tomaban horas —como una primera lectura de un contrato o el borrador de un informe— pueden resolverse en minutos, siempre que exista una revisión humana posterior.

¿Por qué los modelos de lenguaje pueden equivocarse?

El objetivo de un modelo de lenguaje no es verificar la verdad, sino generar la respuesta más plausible según los patrones aprendidos durante su entrenamiento. Esto explica tres limitaciones que toda empresa debería tener presentes:

Alucinaciones: el modelo puede inventar cifras, fechas, normas o citas con total seguridad aparente, sin que exista una fuente real detrás.

Sesgos heredados: al aprender de textos producidos por personas y sociedades, puede reproducir estereotipos o desequilibrios presentes en esos datos.

Poco contexto regional: la mayoría de los modelos se entrena principalmente con información en inglés y bajo marcos normativos de otros países, lo que reduce su precisión frente a la legislación tributaria, laboral o contable colombiana.

Este último punto es particularmente relevante para el sector financiero y contable: cifras como el valor de la UVT, plazos de la DIAN o cambios normativos recientes deben verificarse siempre en la fuente oficial, nunca darse por ciertos porque una herramienta de IA los mencionó con seguridad.

Inteligencia artificial y protección de datos en Colombia

Aunque Colombia todavía no cuenta con una ley integral de inteligencia artificial, el uso de estas herramientas ya está sujeto a las normas vigentes de protección de datos. La Superintendencia de Industria y Comercio (SIC) expidió la Circular Externa No. 002 de 2024, que establece lineamientos para el tratamiento de datos personales a través de sistemas de inteligencia artificial.

La circular recuerda que, antes de procesar cualquier dato personal en estos sistemas, deben respetarse los principios de necesidad, finalidad, razonabilidad y proporcionalidad consagrados en la Ley 1581 de 2012, y recomienda realizar un estudio de impacto en privacidad cuando la IA participe en el tratamiento de información de clientes, empleados o proveedores.

Para una pyme, esto se traduce en una recomendación concreta: si un equipo va a usar un modelo de lenguaje para procesar bases de datos de clientes, hojas de vida, información de nómina o cualquier dato personal, debe evaluarse primero qué información puede compartirse con la herramienta y cuál debe anonimizarse o excluirse por completo.

Buenas prácticas para usar inteligencia artificial de manera responsable

Principio	En la práctica de su empresa
Verificación	Ninguna cifra, norma o dato entregado por la IA se usa en un informe o decisión sin confirmarse en la fuente oficial (DIAN, Banrep, Supersociedades, CTCP, entre otras).
Transparencia	Cuando un documento o proceso se apoya en IA, se deja constancia interna de ello y del alcance de esa ayuda.
Privacidad de datos	No se ingresan datos personales, financieros o contractuales sensibles en herramientas públicas sin evaluar antes el riesgo, conforme a la Ley 1581 de 2012.
Supervisión humana	Toda respuesta relacionada con temas tributarios, contables, laborales o financieros pasa por el juicio de un profesional antes de aplicarse.
Sesgo y contexto local	Se revisa que las respuestas reflejen la normativa y la realidad colombiana, no solo estándares internacionales.

La inteligencia artificial puede ampliar la capacidad de análisis y redacción de un equipo, pero no reemplaza el criterio profesional que exige la gestión tributaria, contable y financiera. La responsabilidad sobre cada decisión —y sobre cada cifra que termina en un informe o una declaración— sigue siendo humana.

En RMC acompañamos a las empresas en la adopción responsable de estas herramientas dentro de sus procesos administrativos, contables y financieros. Si su empresa está evaluando incorporar inteligencia artificial en su operación, conversemos.