El rápido auge de la inteligencia artificial y las tecnologías web está transformando profundamente los usos digitales de las empresas. A través de una nueva serie de publicaciones, Oalia desentraña estos cambios y analiza su impacto concreto en el departamento de compras.
A principios de este año 2026, resulta estratégico anticiparse a la evolución de los LLM (grandes modelos de lenguaje) y sus aplicaciones en las compras digitales: aprovechamiento avanzado de los datos, automatización de los análisis, mejora de la gestión de riesgos de los proveedores y mayor apoyo a la toma de decisiones.
Nuestro documento «Compras digitales – LLM 2026: panorama y predicciones» ofrece una visión estructurada de estas tendencias y detalla cómo integramos estas innovaciones para generar valor sostenible para nuestros clientes.
A través de sus artículos de fondo, Oalia ofrece un resumen de lo que cabe esperar de la inteligencia artificial, de las tecnologías web en general y de la convergencia de estas tecnologías, y explica cómo en Oalia las aplicamos para crear ventajas competitivas para nuestros clientes.
A principios de 2026, me parece importante comprender y anticipar la trayectoria de los LLM (grandes modelos de lenguaje) y sus implicaciones para las compras digitales.
Retrospectiva 2022–2024
Desde hace muchos años se lleva a cabo un trabajo continuo de mejora de los modelos, y no solo en lo que respecta a las famosas «alucinaciones», que, por cierto, en mi opinión son más bien confabulaciones.
2022 — Pasar de un «modelo que completa texto» a un «asistente útil»
En pocas palabras, 2022 es el año en el que el valor pasa de una capacidad bruta para reproducir información, al estilo de un sistema experto, a un comportamiento controlado. Es el año en el que ChatGPT llega al gran público y conoce un éxito inmediato:
Ejemplo: aprender los «buenos modales»
Rechazar ciertas peticiones, evitar las actitudes tóxicas, adoptar un tono profesional.
2023 — Se especializa, se adapta
Es el año en el que se ha logrado que la IA sea adaptable y desplegable a gran escala, mediante la ingeniería de datos supervisados. Abandonamos el modelo monolítico capaz de hacerlo todo.
Ejemplo: «asistente jurídico» frente a «asistente de soporte»
El mismo modelo básico, pero con dos especializaciones:
Uno aprende a generar análisis estructurados de cláusulas; el otro, a elaborar guiones de asistencia y a clasificar incidencias.