IA y automatización
Modelos de lenguaje en tu servidor: potencia de IA sin enviar datos a servicios externos.
Los modelos de lenguaje de código abierto (Llama y similares) se despliegan en tu infraestructura o nube privada. Los datos no salen del perímetro de la empresa y el GDPR se cumple por defecto. Ideal para despachos de abogados, organizaciones sanitarias, entidades financieras y cualquier negocio que maneje datos sensibles.
Los LLM locales on-premise son modelos de lenguaje de código abierto (Llama y similares) desplegados en el propio servidor o nube privada de la empresa. Los datos nunca salen del perímetro: ni las consultas de los usuarios ni los documentos confidenciales se envían a servicios externos como OpenAI. Es la solución para negocios con obligaciones GDPR, despachos de abogados, sector sanitario, finanzas y datos de la administración. Un piloto se lanza en 2 semanas. Pide presupuesto: respondemos en 24-48 h.
En esta página explicamos los LLM locales y privados on-premise para empresas con altos requisitos de confidencialidad. Analizamos la diferencia entre IA en la nube y modelos de lenguaje locales, qué modelos open-source (Llama y similares) son adecuados para despliegue corporativo, cuánto cuesta y cómo cumple el GDPR. Por «LLM local on-premise» entendemos modelos de lenguaje de código abierto desplegados en el propio servidor del cliente o en una nube privada aislada: los datos no salen del perímetro ni durante el entrenamiento ni durante la inferencia. Esto lo diferencia fundamentalmente de las APIs comerciales como OpenAI o Google Gemini, donde los datos se envían a servidores de terceros para ser procesados. Más abajo: tabla comparativa IA en la nube vs LLM local, plan de despliegue paso a paso, cita de experto y respuestas a preguntas frecuentes. Al final, nuestros paquetes de «IA y automatización» y servicios relacionados.
El despliegue de un LLM local on-premise consta de varios pasos secuenciales: elegir el modelo open-source (Llama 3, Mistral, Qwen y similares) según tu tarea y presupuesto de hardware, preparar el servidor o nube privada, instalar el entorno de ejecución (Ollama, vLLM, llama.cpp), configurar el API gateway para integrarlo con los sistemas corporativos y ajustar los permisos de acceso. Es fundamental verificar que los datos realmente no salen del perímetro, lo cual se comprueba a nivel de reglas de red.
Los servicios de IA en la nube (OpenAI, Google Gemini, Anthropic) procesan tus datos en sus servidores: es rápido y no requiere infraestructura propia, pero los datos salen del perímetro de la empresa. Un LLM local on-premise corre en tu hardware: las consultas y los documentos permanecen dentro, y tú controlas el modelo y su comportamiento por completo. El coste inicial es mayor, pero resulta más económico con gran volumen de consultas porque no hay pago por tokens.
| Parámetro | IA en la nube (OpenAI y similares) | LLM local on-premise |
|---|---|---|
| Privacidad de datos | Los datos se envían a los servidores del proveedor | Los datos no salen de tu servidor |
| Control sobre el modelo | Limitado: el proveedor actualiza el modelo sin aviso | Total: fijas la versión y el comportamiento del modelo |
| Cumplimiento del GDPR | Requiere DPA con el proveedor, riesgos de transferencia transfronteriza | GDPR cumplido por defecto: datos dentro del perímetro |
| Coste con alto volumen | Crece proporcionalmente al número de tokens | Coste de infraestructura fijo |
| Velocidad de arranque | Minutos: clave API y listo | 1-4 semanas incluida la configuración de la infraestructura |
Entre los modelos de lenguaje open-source para despliegue on-premise destacan Llama 3 (Meta AI) con pesos abiertos, Mistral y Mixtral (Mistral AI), Qwen (Alibaba Cloud) y Phi (Microsoft). La elección depende de la tarea (resumen, búsqueda, generación de código), la VRAM disponible y los requisitos multilingues. Llama 3 es la opción más contrastada para escenarios corporativos: gran comunidad, soporte activo de herramientas y pesos abiertos para uso comercial respetando las condiciones de licencia de Meta.
«Meta publica los modelos Llama con pesos abiertos, lo que permite a las empresas ejecutar IA en su propia infraestructura y mantener los datos dentro del perímetro sin enviarlos a servicios externos.»
Los LLM locales on-premise son la solución para negocios que no pueden enviar datos a servicios externos: abogados, médicos, financieros, administraciones públicas. Los modelos open-source como Llama se despliegan en tu servidor o nube privada: los datos no salen del perímetro, el GDPR se cumple por defecto y no hay pago por tokens con alto volumen de consultas. Un piloto tarda entre 1 y 4 semanas según la tarea y la infraestructura. La IA en la nube arranca más rápido, pero el LLM local da control total sobre el modelo y su comportamiento. Pide presupuesto: prepararemos el plan de despliegue y el presupuesto de «IA y automatización» en 24-48 horas.
IA y automatización
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Empezamos analizando tus procesos: buscamos dónde alguien copia datos a mano del correo a una hoja de cálculo y de ahí al CRM, y eliminamos justo esos pasos. Se implanta una vez y luego las automatizaciones funcionan solas, sin cuota mensual para nosotros. Todo se monta en tus cuentas y con tus accesos, para que la solución siga siendo tuya aunque no estemos. El desarrollo de soluciones de IA a medida en España empieza en 3000 €; nuestro Start es seis veces más barato.
Un briefing corto y volvemos con plan y presupuesto en 24-48 h. Sin presión.
Es un modelo de lenguaje (IA similar a ChatGPT) que corre en tu propio servidor o nube privada. Tus datos (documentos, consultas, conversaciones) no se envían a servicios externos como OpenAI. Todo se procesa localmente, dentro del perímetro de tu empresa.
Sobre todo despachos de abogados, organizaciones sanitarias, entidades financieras y administraciones públicas. También cualquier negocio que trabaje con datos personales de clientes, secretos comerciales o datos regulados por el GDPR que no pueden cederse a terceros. Si dudas de si necesitas la variante privada, empezamos por comprobar qué datos van hoy a la nube.
Sí. Como los datos no salen de tu servidor, no hay transferencia transfronteriza ni necesidad de firmar un DPA con un proveedor externo. Esto convierte el LLM on-premise en la opción más segura desde el punto de vista del GDPR.
Depende del tamaño del modelo. Para un modelo de 7B parámetros basta un servidor con GPU y 16 GB de VRAM o una CPU potente con 32 GB de RAM. Para 13B, una GPU con 24 GB de VRAM. Para 70B, varias GPU o un servidor especializado. Te ayudamos a elegir la configuración según la tarea y el presupuesto.
Sí, hay varias opciones: fine-tuning del modelo con tus datos (requiere recursos), RAG (Retrieval-Augmented Generation), es decir, búsqueda en tu base de conocimiento sin reentrenar el modelo, y adaptadores LoRA para un ajuste eficiente. RAG es el arranque más rápido para una base de conocimiento corporativa.
Los modelos open-source modernos (Llama 3, Mistral y similares) son comparables a GPT-3.5 y se acercan a GPT-4 en muchas tareas. Para escenarios corporativos con especialización estrecha y fine-tuning, a menudo superan a los modelos generales en la nube. El compromiso principal son los recursos de cómputo de tu lado.
El coste incluye el hardware (o alquiler de nube privada) y la configuración. La puesta en marcha de un piloto con un modelo tarda 1-2 semanas. Los precios reales de «IA y automatización» están en el bloque de paquetes de esta página; pide presupuesto para calcular el coste de tu escenario concreto.
Llama es la familia de modelos de lenguaje de Meta AI con pesos abiertos. Los pesos abiertos significan que puedes descargar el modelo y ejecutarlo en tu propio servidor sin depender de Meta. Esta es la diferencia principal respecto a GPT-4 o Gemini, cuyos pesos no son públicos. Llama 3 es uno de los modelos open-source más populares para despliegue corporativo on-premise.
La mayoría de los entornos de ejecución modernos (Ollama, vLLM) proporcionan una REST API compatible con OpenAI. Eso significa que cualquier aplicación que ya funcione con ChatGPT puede cambiarse al modelo local con solo actualizar el endpoint. Además se configura la autenticación, el registro de consultas y los controles de acceso.
Llevamos el proyecto en ruso, español e inglés, los tres idiomas de trabajo del estudio. Entregamos documentación, instrucciones y soporte postlanzamiento en tu idioma preferido. El modelo, además, responde en el idioma de la consulta del empleado. Las instrucciones para los empleados se escriben en el idioma en que usarán el modelo a diario.
