La evolución de los modelos de visión y lenguaje (VLM) ha abierto posibilidades enormes en sectores como la salud o las finanzas, donde la privacidad de los datos es un requisito crítico. Sin embargo, el entrenamiento centralizado de estos modelos choca con normativas y limitaciones contractuales. El aprendizaje federado surge como una alternativa descentralizada que permite colaborar sin compartir datos brutos, pero en entornos reales los clientes presentan una heterogeneidad extrema: diferentes capacidades de cómputo, requisitos de aplicación y arquitecturas de modelo. Ante este escenario, los mecanismos tradicionales de agregación de parámetros resultan inviables. Una dirección más prometedora es sustituir el intercambio de parámetros por un sistema basado en preferencias, donde cada cliente aporta señales de evaluación locales en lugar de pesos de red. Este enfoque evita la necesidad de homogeneizar arquitecturas y permite alinear modelos manteniendo la privacidad. En la práctica, cada nodo puede entrenar su propio modelo de recompensa a partir de anotaciones de preferencia locales, capturando criterios específicos sin exponer los datos subyacentes. Luego, un mecanismo de mezcla de recompensas con enrutamiento aprendido combina adaptativamente esas señales según la entrada y el objetivo de alineación. El servidor optimiza un modelo base mediante técnicas como GRPO con una penalización KL sobre un modelo de referencia, logrando alineación sin requerir que los clientes compartan arquitecturas o parámetros. Este paradigma es especialmente relevante para empresas que desarrollan ia para empresas y necesitan integrar capacidades multimodales respetando la soberanía de los datos de sus clientes. En Q2BSTUDIO, entendemos que la heterogeneidad no es un obstáculo sino una oportunidad para construir soluciones más robustas. Nuestra experiencia en aplicaciones a medida nos permite diseñar sistemas de aprendizaje federado que se adaptan a las particularidades de cada organización, combinando servicios cloud aws y azure para escalar el procesamiento sin comprometer la seguridad. Además, la integración de agentes IA y power bi permite visualizar y gobernar el comportamiento de los modelos alineados por preferencias, facilitando la auditoría y la transparencia. En un contexto donde la ciberseguridad y la privacidad son diferenciales competitivos, reemplazar la agregación de parámetros por un intercambio de preferencias no solo es viable, sino que abre la puerta a una nueva generación de inteligencia artificial colaborativa y ética. Desde el software a medida hasta los servicios inteligencia de negocio, las organizaciones pueden adoptar este enfoque para entrenar modelos heterogéneos de manera privada y eficiente, alineando sus sistemas con las expectativas de usuarios y reguladores sin sacrificar rendimiento.