Un tema más amplio es el dominio de la IA generativa en el discurso público, que ha eclipsado un poco décadas de valiosas herramientas no generativas. A medida que los equipos mejoran para abordar los problemas de datos de escala empresarial reales, es probable que veamos un cambio hacia una caja de herramientas pragmática más equilibrada, una que combina modelos estadísticos, técnicas de optimización, datos estructurados y LLM o SLM especializados, dependiendo de la tarea. En muchos sentidos, hemos estado aquí antes. Todo se hace eco de la era de «Ingeniería de características» de aprendizaje automático cuando el éxito no provino de un solo avance, sino de la creación de flujos de trabajo cuidadosamente, los componentes de ajuste y la selección de la técnica adecuada para cada desafío. No era glamoroso, pero funcionó. Y ahí es donde creo que nos dirigimos nuevamente: hacia un enfoque más maduro y en capas para la IA. Idealmente, uno con menos exageración, más integración y un enfoque renovado en combinar lo que funciona para resolver problemas comerciales reales, y sin quedar demasiado atrapado en las líneas de tendencias. Después de todo, el éxito no proviene de un solo modelo. Al igual que no ejecutaría un banco solo en una base de datos, no puede construir AI Enterprise sobre inteligencia bruta de forma aislada. Necesita una capa de orquestación: búsqueda, recuperación, validación, enrutamiento, razonamiento y más.