Los sistemas de Inteligencia Artificial (IA) se están implementando cada vez más en entornos descentralizados donde interactúan con otros sistemas de IA y humanos. En estos entornos, cada participante puede tener diferentes formas de expresar la misma semántica, lo que lleva a desafíos en la comunicación y colaboración. Para abordar estos desafíos, este documento presenta un nuevo modelo híbrido para la conceptualización compartida en sistemas de IA descentralizados. Este modelo integra ontología, epistemología y lógica epistémica, proporcionando un marco formal para representar y razonar sobre la conceptualización compartida. Captura tanto los componentes intencionales como los extensionales de la estructura de conceptualización e incorpora lógica epistémica para capturar las relaciones de conocimiento y creencia entre los agentes. La contribución única del modelo radica en su capacidad para manejar diferentes perspectivas y creencias, lo que lo hace particularmente adecuado para entornos descentralizados. Para demostrar la aplicación práctica y efectividad del modelo, se aplica a un escenario en el sector de la salud. Los resultados muestran que el modelo tiene el potencial de mejorar el rendimiento de los sistemas de IA en un contexto descentralizado al permitir una comunicación y colaboración eficientes entre los agentes. Este estudio llena un vacío en la literatura sobre la representación de la conceptualización compartida en entornos descentralizados y proporciona una base para futuras investigaciones en esta área.