Sistemas de inteligencia artificial construidos alrededor de tus procesos y desplegados donde tus datos tienen que quedarse. Productividad de IA sin ceder el control del conocimiento de la organización.
Quieren la productividad de la IA actual, pero necesitan saber con exactitud qué ocurre con su documentación, sus instrucciones, sus registros y sus permisos.
Expedientes, contratos, informes, precios y procedimientos no son textos que se peguen en cualquier chat para ver qué sale.
La dirección tiene que poder responder a dónde van los datos, qué se guarda, cuánto tiempo y quién responde si el sistema se equivoca.
Tu gente ya usa IA porque le resulta útil. La pregunta es si existe un camino autorizado antes de que la vía informal sea la norma.
Un sistema que no se conecta con tu gestor documental, tu ERP y tus permisos acaba siendo una pestaña más que nadie abre.
La cuestión no es si la tecnología funciona: funciona. Es que ninguna organización seria puede construir sobre una herramienta cuya frontera de datos no está clara.
Lo que ocurre hoy en la mayoría de las organizaciones, aunque nadie lo haya decidido.
Las mismas capacidades, con las decisiones tomadas antes de encender nada.
No hace falta empezar por el primero. Si ya tienes un caso de uso claro, un piloto montado o equipo técnico propio, entramos en el punto donde estés.
Nivel 01 Gratuito
Evaluación de IA privada
Para quien sabe que necesita IA pero no tiene claro por dónde empezar, qué es seguro ni qué merece la pena construir.
Te llevas: mapa de procesos candidatos, revisión de riesgos y primer piloto recomendado.
Nivel 02
Primer sistema acotado
Para equipos listos para construir algo real sobre un proceso concreto, con un responsable identificado.
Te llevas: piloto funcionando, frontera de datos, lógica de revisión y criterios de evaluación.
Nivel 03
Sistema en uso diario
Para organizaciones con un piloto que funciona y que necesitan hacerlo fiable, integrado y usable por todo un equipo.
Te llevas: permisos, monitorización, integraciones, rutas alternativas y transferencia a tu equipo.
Nivel 04
Infraestructura e inferencia
Para equipos técnicos donde ya importan la latencia, el coste por consulta, el uso de GPU o servir modelos abiertos.
Te llevas: arquitectura de inferencia, revisión de coste y latencia y mejoras medidas.
| Opción | Cuándo conviene | Qué implica |
|---|---|---|
| Infraestructura propia | Obligación legal o contractual de que el dato no salga, secreto profesional o de proceso, entornos aislados | Inversión inicial en hardware y compromiso real de operación: parches, capacidad, copias y monitorización |
| Nube privada a tu nombre | Sensibilidad alta pero sin capacidad interna para operar servidores con GPU | Aislamiento contractual y técnico, con compromiso expreso de no usar tus datos para entrenar |
| Modelo mixto | La mayoría de organizaciones: parte del trabajo es sensible y parte no lo es | Una regla escrita de qué va a cada sitio, y un clasificador o un criterio humano que la aplique con trazabilidad |
Modelos que funcionan sobre infraestructura controlada por la organización. La diferencia con enchufar la empresa a un servicio público de IA no está en lo que sabe el modelo, sino en quién ve lo que le preguntas.
Soberanía
Despliegue de modelos abiertos en servidores de la organización o en un entorno privado dedicado. Ni las consultas ni los documentos viajan a un tercero.
EntregableEntorno funcionando, documentado y con los accesos acotados.
Conocimiento
Preguntar a los manuales, expedientes, contratos o normativa propios y recibir la respuesta con la fuente citada, para poder comprobarla.
EntregableAsistente conectado solo a las fuentes que decidáis, con su registro de consultas.
Operación
Clasificar correo, extraer datos de documentos repetitivos, preparar borradores. La máquina propone donde se puede y la persona decide donde hace falta.
EntregableFlujos en marcha, con los puntos de control definidos por escrito.
Control
Quién usa qué, con qué datos y con qué rastro. Sin esto, la IA entra igualmente en la organización, pero entra sin control y por la puerta de atrás.
EntregablePolítica de uso, trazas y encaje con el RGPD y el Reglamento Europeo de IA.
La IA privada no siempre es la respuesta: cuando el dato no es sensible, un servicio en la nube puede salir más a cuenta. Eso se decide en el diagnóstico, no por defecto.
Un proyecto de IA privada se parece más a implantar un sistema interno que a comprar una licencia. Este es el recorrido.
Se eligen dos o tres tareas concretas, medibles y frecuentes. "Usar IA" no es un caso de uso; "redactar el borrador de respuesta a reclamaciones" sí.
Qué documentos entran, quién puede verlos, qué hay que anonimizar y qué se queda fuera por sensibilidad o por calidad dudosa.
Montaje rápido con un modelo pequeño para validar la utilidad real con usuarios finales antes de gastar en infraestructura.
Cuánta memoria de GPU, cuántos usuarios simultáneos, qué latencia se acepta y qué coste de operación y mantenimiento supone.
Despliegue, integración con tu directorio de usuarios, copias de seguridad, monitorización y plan de actualización de modelos.
Sesiones prácticas con los equipos que lo van a usar y revisión trimestral de calidad, uso y ahorro real de tiempo.
Un asistente documental resuelve consultas. Un agente ejecuta: lee el correo, extrae los datos del PDF, comprueba en tu ERP y deja la tarea preparada para que una persona la valide. Es el salto que más ahorro genera y también el que más control exige.
Conectamos el agente con tu ERP, tu CRM y tu gestor documental mediante integraciones y plataformas de automatización, con el modelo ejecutándose donde tú decidas. Nada de sustituir tus sistemas: hacerlos hablar entre ellos.
Un agente que actúa necesita credenciales acotadas, un registro de todo lo que hace, límites de qué puede ejecutar sin aprobación y una forma sencilla de deshacer. Se diseña antes de conectarlo, no después del primer susto.
Que el modelo se ejecuta donde tú decides y que tus documentos no salen de ahí ni entrenan el sistema de un tercero. Esto es lo que hay dentro.
Se eligen por tarea, no por moda: uno pequeño y rápido para clasificar y extraer datos, otro mayor para redactar o razonar, y modelos específicos para transcripción o para generar vectores de búsqueda.
La pieza que convierte un chat genérico en herramienta de trabajo es la recuperación aumentada: tus manuales y expedientes se trocean, se indexan y se buscan; el modelo solo redacta a partir de lo recuperado.
La mayoría de los problemas con IA no son técnicos: alguien pega un contrato en un chat público, nadie sabe qué se puede usar y no hay registro de decisiones tomadas con ayuda del sistema.
Un modelo puede inventar con aplomo, filtrar en su respuesta lo que el usuario no debería ver y ser manipulado por instrucciones escondidas en un documento. Se mitiga, pero hay que diseñarlo desde el principio.
Órdenes de magnitud para conversar con criterio antes de pedir presupuesto. El dimensionado fino se hace con tus casos de uso.
| Escenario | Perfil de modelo | Para qué sirve bien |
|---|---|---|
| Equipo pequeño un servidor con GPU de gama media | Modelo compacto cuantizado | Clasificar correos, extraer datos de facturas, resumir y buscar en documentación interna |
| Departamento GPU profesional dedicada | Modelo intermedio cuantizado | Redacción asistida de informes, atención con base documental, análisis de contratos |
| Organización varios equipos concurrentes | Varios modelos servidos en paralelo con colas | Asistente corporativo transversal, integración con ERP y CRM, flujos automatizados |
| Datos muy sensibles sin capacidad interna | Nube privada contratada a tu nombre | Aislamiento contractual y técnico sin comprar hardware, con compromiso de no entrenamiento |
Qué sistemas de IA hay en la organización, quién los usa, con qué datos y en qué nivel de riesgo caen según el uso concreto. Es la base de todo lo demás y lo primero que pide cualquier revisión.
Documentación técnica del sistema, decisiones que exigen revisión humana, información a los usuarios y registro de lo que hace el sistema, con un plazo de conservación acorde a tu sector.
Es la primera norma internacional certificable de gestión de IA y comparte estructura con ISO 27001, así que se integra en tu sistema de gestión en lugar de abrir una carpeta paralela. Empezamos por el análisis de diferencias.
Tres proyectos tipo, con el mismo esquema con el que analizamos cualquier encargo.
Si tu organización quiere productividad de IA sin ceder el control de sus datos, del conocimiento interno y de sus procesos, ese suele ser el punto correcto para empezar.
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