Inteligencia artificial privada para empresas

Cuándo usar IA gestionada y cuándo evaluar modelos locales

Los servicios gestionados pueden facilitar acceso a modelos y operación. Evaluamos sus condiciones de datos, región, permisos y costos. Una opción privada o local es pertinente cuando existen restricciones de procesamiento, necesidades de disponibilidad o requisitos específicos de infraestructura, siempre que la calidad y la capacidad técnica sean adecuadas.

Privacidad y control de datos

Definimos qué información entra al modelo, qué se conserva y qué terceros intervienen. La minimización reduce exposición, pero la ubicación del modelo no sustituye autenticación, cifrado, actualizaciones y auditoría. Los registros, copias de seguridad y herramientas deben cumplir el mismo perímetro.

Latencia, capacidad y costo total

Un modelo local requiere hardware, capacidad para picos, mantenimiento y personal operativo. Un proveedor gestionado puede tener costos variables por uso y límites de servicio. Comparamos latencia y calidad con entradas representativas, e incluimos infraestructura, evaluación, integración y operación en la estimación.

Limitaciones reales y proveedores intercambiables

Los modelos pueden diferir en idiomas, herramientas, tamaño de contexto y calidad. Encapsulamos contratos para cambiar proveedores sin trasladar reglas de negocio al LLM. El cambio se valida con evaluaciones; compartir una interfaz no implica resultados equivalentes.

Un piloto con criterios explícitos

Acordamos datos permitidos, objetivos de calidad y necesidades de operación. Probamos la misma tarea con opciones viables y documentamos diferencias. La decisión incluye riesgo, costo y mantenimiento. No prometemos aislamiento total si existen canales, integraciones o servicios externos que forman parte del flujo.

• Inventario de datos y destinos.
• Permisos, secretos y auditoría.
• Evaluación de calidad con muestras reales autorizadas.
• Plan de actualización y recuperación.