Por qué crear un GPT personalizado

En las últimas semanas hemos estado trabajando en un proyecto interno que marca un punto de inflexión en nuestra forma de entender la consultoría, la formación y el uso real de la inteligencia artificial en entornos empresariales: la creación de un GPT personalizado.

¿Qué es exactamente un GPT personalizado? Es una versión ajustada de ChatGPT que no solo responde con el conocimiento general de internet, sino que está entrenado con documentos propios, enfoque especializado y un propósito muy concreto. En nuestro caso, lo hemos orientado a nuestro ámbito de actuación como empresa: exportación digital, ecommerce, marketplaces y la aplicación de la IA a estos entornos.

Pero crear un GPT útil no es cuestión de darle a un botón. Requiere trabajo real. Hay que seleccionar documentos, clasificarlos, estructurar temas, definir categorías, validar derechos de uso, ajustar el tono de las respuestas y, sobre todo, testear. Y todo eso lo hemos hecho sin una línea de código, pero con una visión clara: que este asistente actúe como una extensión de nuestra experiencia, pero accesible 24/7.

Una de las partes más invisibles —y más importantes— de este proyecto ha sido el trabajo manual de lectura, resumen y categorización de cada documento. No nos limitamos a subir PDFs y cruzar los dedos: cada informe ha sido cuidadosamente leído, condensado en una descripción breve y sintetizado en temas clave. Esto le da al GPT algo mucho más valioso que datos: le da contexto, estructura y foco. Le permite entender no solo de qué trata un documento, sino por qué es relevante y cuándo sacarlo a relucir. Es como dejarle migas de pan para que nunca se pierda en el bosque.

Lo más interesante es que este enfoque puede replicarse en cualquier organización que tenga conocimiento distribuido en informes, presentaciones, FAQs, manuales internos o normativa. La clave está en estructurar bien la información y definir para qué se quiere usar: atención al cliente, formación interna o externa, soporte al equipo de la empresa, captación comercial, fidelización de clientes….las posibilidades son enormes. Y el secreto, que antes estaba en la masa, ahora está en el prompt (guiño para boomers)

Hoy lanzamos una primera versión abierta que servirá tanto como beta real que se puede probar en el siguiente enlace: (requiere de cuenta de Chat GPT para el acceso)

Por ejemplo, ante la pregunta “Principales canales de venta de productos cosméticos, online y offline, para el mercado mexicano”, comparamos las respuestas de Chat GPT estándar vs las obtenidas por nuestro GPT de Nifty Export.

La principal limitación de este modelo es que solo puede trabajar con 20 archivos, de un máximo de 512 Mbs por archivo (bastante tiene Open AI con el via crucis de no conseguir umbral de rentabilidad hasta 2029), lo que obliga de facto a revisar y condensar toda la documentación relevante en contenido útil repartido en estos 20 documentos. La limitación nos ha obligado a identificar, resumir y estructurar sus contenidos clave. Este proceso no solo mejora la calidad de las respuestas del asistente, sino que obliga a hacer el ejercicio —habitualmente pendiente— de ordenar el conocimiento interno. El resultado es un modelo más ligero, más útil y alineado con las necesidades reales del usuario.

Si el volumen de información creciera más allá de este punto, entonces sí tendría sentido plantear una integración técnica vía API, que permite escalar sin límite. Las obvias limitaciones del tratamiento “manual” obliga a que el GPT personalizado se conecte vía API al sistema interno de la empresa (ERP, SharePoint, gestor documental, etc.) para que, de esta forma, el asistente tenga acceso constante a la información más actualizada sin intervención humana.

Evidentemente, esto conlleva una complejidad técnica mayor y unos costes adicionales: desarrollo backend, configuración de acceso a los datos, costes del uso del API de Open AI, seguridad, mantenimiento... Pero también abre la puerta a soluciones realmente potentes: asistentes corporativos que entienden el negocio, dan soporte a clientes y empleados, y se actualizan solos en tiempo real.

Por eso, cuando hablamos de GPT personalizado, no hablamos solo de 'un chat bonito'. Hablamos de una nueva capa de acceso al conocimiento organizativo. Una herramienta que puede crecer contigo: empezar de forma sencilla, y escalar cuando el valor lo justifique.

Siguiente pasos: explorer la opción de personalización en los LLM de los caminantes blancos (Deep Seek, Qwen y Manus) buscando menos limitaciones en su version manual, resultados más precisos y, sobre todo, menor coste y mayor flexibilidad, al ser modelos open source, en integraciones complejas.

Spoiler: Todo esto, por cierto, es un regalo con lazo para los reguladores europeos. El caos actual de límites técnicos opacos, personalizaciones sin trazabilidad clara y modelos que pueden soltar cualquier cosa sin control real, es justo el tipo de escenario que Bruselas está esperando para intervenir con toda su artillería normativa, la especialidad de la casa. La IA generativa se ha colado en procesos internos, atención al cliente y toma de decisiones sin supervisión suficiente, y eso —en el marco de la AI Act y la obsesión por la explicabilidad y trazabilidad— es dinamita. Si no se ordena el ecosistema desde dentro, vendrán desde fuera a ponerle puertas al campo. Y los equipos europeos, que juegan en Cuarta Division solo pueden aspirar a pinchar el balón a los de la Champions.

Sin embargo, aquí estamos: construyendo sobre las ruinas de los PDFs, enseñando a una IA a entender lo que una organización sabe pero no sabe que sabe. Esto, sí, solo acaba de empezar.