Sus equipos ya usan inteligencia artificial. La pregunta no es si la van a usar, sino dónde acaba el dato cuando lo hacen. Montamos modelos de lenguaje sobre su propia infraestructura, alimentados con su documentación, para que la información no salga de su red.
El problema real no es la IA. Es la fuga
Cuando una organización prohíbe los chatbots públicos por circular interna, el uso no desaparece: se vuelve invisible. Los empleados siguen pegando contratos, código propietario, informes periciales o datos de pacientes en herramientas de terceros, ahora sin registro y sin control.
Eso deja dos agujeros abiertos a la vez. Uno de confidencialidad, porque el material sale del perímetro. Y otro de cumplimiento, porque en muchos casos hay una transferencia internacional y un encargado de tratamiento sin el contrato del artículo 28 del RGPD detrás.
La alternativa que funciona no es prohibir mejor. Es dar una herramienta aprobada que sea igual de cómoda, y que se ejecute donde usted manda.
Por qué en local y no contra una API
Confidencialidad
El dato no cruza el perímetro
El modelo se ejecuta en su hardware. No hay envío a terceros, no hay retención por parte de un proveedor y no hay entrenamiento con su información.
Cumplimiento
Desaparecen varios problemas de golpe
Sin transferencia internacional, sin encargado externo que contratar y, bajo DORA, sin un proveedor tercero de servicios TIC que registrar y del que planificar la salida.
Control
Su modelo no cambia bajo sus pies
Un proveedor cloud actualiza o retira modelos cuando quiere. En local, la versión se congela hasta que usted decida cambiarla, y los resultados siguen siendo reproducibles.
A eso se suma algo prosaico pero decisivo en cuanto hay volumen: el coste deja de ser una factura variable por token y pasa a ser una inversión amortizable con un consumo eléctrico conocido.
Qué montamos exactamente
Modelos abiertos ejecutados en su hardware. Seleccionados según su caso de uso y el tamaño que su infraestructura pueda servir con soltura, no el más grande que quepa.
RAG sobre su documentación. El modelo responde citando sus procedimientos, contratos, normativa interna o histórico técnico, en lugar de improvisar con lo que memorizó en el entrenamiento.
Control de acceso integrado con su directorio. Quién puede preguntar qué, y sobre qué corpus. Un becario y el comité de dirección no ven la misma documentación.
Trazabilidad completa. Registro de consultas y respuestas, que es lo que le van a pedir cuando toque demostrar gobernanza.
Bastionado de la plataforma. Y una verificación ofensiva al terminar, porque un servidor de IA mal expuesto es una puerta nueva a su red.
Cómo se entra: cuatro peldaños
No hace falta comprometer una inversión el primer día. La escalera está pensada para que decida con datos propios, no con una promesa comercial.
1
Diagnóstico de viabilidad
Uno o dos días. Inventario de casos de uso reales, clasificación del dato que van a tocar, dimensionado orientativo y una recomendación escrita. Incluye decirle que no le compensa, si es el caso.
1-2 días
2
Prueba de concepto
Montamos su caso sobre nuestro laboratorio, con su documentación real bajo acuerdo de confidencialidad. Usted lo prueba antes de comprar una sola pieza de hardware.
2-3 semanas
3
Despliegue en su infraestructura
Dimensionado definitivo, instalación bastionada, modelos, RAG, integración con identidad, trazabilidad y verificación de seguridad de la plataforma.
Proyecto
4
Operación continuada
Actualización de modelos, reindexado del corpus, control de calidad de las respuestas, revisión de registros y pruebas periódicas de inyección de prompt.
Mensual
Los tres servicios
Sin comprar hardwarePrueba de conceptoSu documentación, nuestro laboratorio. Una demo funcionando y un informe con la calidad medida sobre sus propios datos.Ver servicio →En su sala técnicaDespliegue on-premiseDimensionado, instalación bastionada, modelos, RAG e integración con su directorio. Documentado y auditado al entregar.Ver servicio →Red Team de IAAuditoría de seguridad de IAInyección de prompt, exfiltración vía RAG y envenenamiento del corpus. Contra OWASP Top 10 for LLM Applications.Ver servicio →
Lo que otros no le van a contar
Preferimos que lo sepa antes de firmar, y no tres meses después.
Un modelo local no iguala al mejor modelo comercial del mercado. En razonamiento complejo hay diferencia. Para buscar, resumir, redactar y responder sobre su documentación, la diferencia deja de importar. Elegir bien el caso de uso es la mitad del proyecto.
El cuello de botella suele ser la memoria, no la potencia de cálculo. Un equipo con mucha memoria unificada pero poco ancho de banda carga modelos enormes y los sirve despacio. Dimensionar por concurrencia real es lo que separa un despliegue útil de uno frustrante.
El RAG no es magia. La calidad de las respuestas depende de cómo esté troceada e indexada su documentación. Si el corpus está desordenado, el resultado lo estará. Esa parte es trabajo, y la contamos como tal.
Hay que operarlo. Un servidor de IA no es un electrodoméstico: los modelos evolucionan, el corpus cambia y las respuestas se degradan si nadie las mide.
Quién debería planteárselo
Despachos y asesorías — el secreto profesional no admite que un expediente viaje a un tercero.
Sanidad — datos de salud, categoría especial del artículo 9 del RGPD.
Industria y defensa — documentación técnica, planos y material sujeto a clasificación o a acuerdos con el cliente final.
Banca, seguros y entidades bajo DORA — cada API externa es un proveedor tercero de servicios TIC con obligaciones asociadas.
Administración pública y quien le presta servicio — el ENS no desaparece porque la herramienta sea nueva.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto hardware hace falta?
Depende de dos cosas: el tamaño del modelo y cuántas personas lo van a usar a la vez. Un equipo pequeño con un caso acotado se resuelve con una sola tarjeta profesional; un despliegue de departamento con decenas de usuarios concurrentes necesita otra cosa. Lo dimensionamos en el diagnóstico, con su número real de usuarios, y no antes.
¿Vendéis el hardware?
Podemos gestionar la compra o trabajar sobre el que usted adquiera por su cuenta. No dependemos de una marca ni vivimos del margen del equipo, lo que nos deja recomendar el dimensionado honesto en lugar del más caro.
¿Se puede empezar con algo pequeño?
Es lo que recomendamos. Un caso de uso concreto, medible, con un grupo reducido de usuarios. Si funciona y lo usan, se amplía. La mayoría de proyectos de IA que fracasan lo hacen por empezar demasiado ambiciosos.
¿Y si nuestra documentación está hecha un desastre?
Es lo normal, y sale en la prueba de concepto antes de que haya inversión comprometida. Parte del trabajo es precisamente preparar el corpus. Es menos glamuroso que el modelo, pero es lo que determina si las respuestas sirven.
¿Esto sustituye a ChatGPT o Copilot para todo?
No, y quien se lo prometa le está vendiendo humo. Sustituye el uso que hoy no debería estar saliendo de su red. Para lo demás puede convivir perfectamente con herramientas comerciales, siempre que estén aprobadas y gobernadas.
Empiece por saber si le compensa
Media hora para revisar qué casos de uso tiene realmente, qué dato tocan y si su volumen justifica una infraestructura propia. Si la respuesta es que no, se lo diremos. Sin compromiso y sin formularios.
Reserve 30 min con un ingeniero
Teléfono: 686 250 244 · Correo: info@jaymonsecurity.com
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