Modelos de IA personalizados frente a modelos preentrenados en Power Platform: ¿cuál necesitas?

By Mirko Peters · 2026-10-25

Compara los modelos de IA personalizados y preentrenados en Power Platform. Descubre cuándo usar las funciones de IA listas para usar de AI Builder y cuándo entrenar modelos personalizados con tus datos.

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Elegir entre modelos de IA personalizados y preentrenados en Microsoft Power Platform depende por completo de tus requisitos de negocio. Mientras que los modelos preentrenados manejan formatos de documento estándar, como facturas genéricas, listos para usar desde el primer momento, los modelos personalizados destacan a la hora de extraer datos de documentos empresariales con formatos únicos, aprovechando tu propio historial de datos.

Puntos clave

• Los modelos de IA preentrenados no requieren ningún entrenamiento y están optimizados para tareas habituales, como procesar recibos generales y extraer texto.
• Los modelos de IA personalizados aprenden de la forma específica de tus documentos, sus diseños y las particularidades de tu empresa, para lograr mayor precisión con archivos únicos.
• Solo necesitas tan solo cinco documentos de muestra para entrenar un modelo básico personalizado de procesamiento de documentos en AI Builder.
• Personalizado no significa automáticamente mejor; simplemente significa más específico para un reto de negocio concreto.
• Ambos tipos de modelo se integran sin fricciones en Power Apps y Power Automate mediante acciones low-code y fórmulas de Power Fx.

Entender la diferencia fundamental

Cuando empiezas a incorporar la inteligencia artificial en tus flujos de trabajo diarios con el ecosistema low-code de Microsoft, una de las primeras decisiones de arquitectura que tendrás que tomar es elegir el tipo de modelo adecuado. La diferencia fundamental entre los modelos preentrenados y los personalizados está en quién aporta los datos para el proceso de aprendizaje y en lo estandarizadas que sean tus entradas.

Muchos ciudadanos desarrolladores y administradores de TI se bloquean al evaluar opciones de machine learning, porque las asocian con grandes proyectos de ciencia de datos. Sin embargo, AI Builder lo simplifica dividiendo sus capacidades en dos caminos claros. Entender cuándo desplegar una solución lista para usar y cuándo crear un detector de patrones a medida puede ahorrar a tu organización mucho tiempo y recursos.

Modelos preentrenados: eficiencia desde el primer día para tareas habituales

Los modelos preentrenados son motores de IA que Microsoft ya ha entrenado con grandes conjuntos de datos para problemas que aparecen en prácticamente cualquier sector. Como el trabajo pesado del entrenamiento ya se ha realizado en el entorno de Microsoft, puedes pasar directamente a la implementación.

Algunos ejemplos habituales son escanear tarjetas de visita estándar, leer recibos generales, realizar reconocimiento de texto básico y analizar el sentimiento de las opiniones de los clientes para determinar si los comentarios son positivos o negativos. Si tu empresa recibe formularios estándar que tienen el mismo aspecto sin importar el remitente, los modelos preentrenados reconocerán de inmediato los totales, los impuestos y las fechas, sin necesidad de que tu equipo aporte ni un solo documento de entrenamiento.

Modelos personalizados: diseñados para flujos de trabajo únicos

En el otro extremo del espectro están los modelos personalizados. Estos modelos requieren tus propios datos empresariales, documentos y registros históricos para llevar a cabo la fase de aprendizaje. Están diseñados para ajustarse a los detalles exactos y a las particularidades de los procesos internos de tu organización.

Por ejemplo, si tu proveedor principal imprime facturas con números de cuenta ocultos en una tabla no estándar al pie de página, es probable que un modelo preentrenado genérico no los detecte. Al crear un modelo personalizado de procesamiento de documentos, entrenas al sistema para reconocer ese diseño específico. Y lo más sorprendente es que puedes arrancar un modelo personalizado con tan solo cinco documentos reales, lo que hace accesible la automatización de nivel empresarial a los equipos de pequeñas y medianas empresas.

Cuándo elegir un modelo personalizado frente a uno preentrenado

La regla de oro para los desarrolladores de Power Platform es evaluar lo único que son tus datos de entrada. Si el problema es común y genérico, como procesar formularios fiscales estándar o detectar el idioma, un modelo preconfigurado te cubre desde el primer día. Cuando el problema es exclusivamente tuyo, como analizar esquemas de ingeniería propietarios o formularios propietarios de proveedores, un modelo personalizado es la única forma de garantizar una alta precisión en los datos.

Integración en Power Apps y Power Automate

Tanto si eliges un enfoque preconfigurado como uno personalizado, desplegar estos modelos es sencillo. En Power Automate, basta con añadir una acción de AI Builder a tus flujos en la nube para procesar los documentos entrantes durante la noche. En Power Apps, accedes a los modelos directamente mediante fórmulas de Power Fx, lo que permite que las interfaces de usuario extraigan información de forma dinámica a medida que se rellenan los formularios.

Para profundizar en cómo encajan estas herramientas de inteligencia de bajo código en tu ecosistema de nube más amplio, escucha el episodio completo y obtén ideas de expertos, orientación práctica y explicaciones sin jerga que hacen que las tecnologías de nube de Microsoft resulten accesibles.

Preguntas frecuentes

¿Necesito conocimientos de ciencia de datos para usar modelos personalizados de AI Builder?

No. AI Builder está diseñado para desarrolladores de bajo código y usuarios de negocio, y te permite entrenar modelos personalizados mediante una interfaz guiada de apuntar y hacer clic, sin escribir código.

¿Cuántos documentos necesito para entrenar un modelo personalizado de procesamiento de documentos?

Puedes empezar con tan solo cinco documentos de muestra, lo que facilita probar rápidamente flujos de trabajo de prueba de concepto.

¿Los modelos preconfigurados siempre cuestan menos que los personalizados?

El consumo de créditos varía según la complejidad del modelo. El procesamiento personalizado de documentos suele consumir más créditos por página que los modelos preconfigurados de reconocimiento de texto básicos, debido al análisis específico que requiere.

¿Puedo usar modelos personalizados dentro de flujos de nube automatizados de Power Automate?

Sí. Una vez entrenado y publicado, un modelo personalizado puede integrarse directamente en flujos de nube para automatizar el procesamiento de archivos y la introducción de datos en segundo plano.