Propiedad intelectual
Documentos, código, contratos o conocimiento operativo que no debe salir a servicios no aprobados.
IA privada para empresas
IA privada/local para empresas con datos sensibles
Diseñamos IA privada para empresas que necesitan usar modelos locales, RAG controlado o asistentes internos sin exponer propiedad intelectual, documentos operativos ni datos sensibles a herramientas sin gobierno.
Problema/riesgo
La IA sin control crea exposición silenciosa.
Copilots públicos, pruebas aisladas y modelos elegidos por cada equipo generan prompts con datos internos, respuestas no trazables y dependencia de herramientas que nadie opera formalmente.
Quién lo necesita
Equipos con presión por adoptar IA sin perder control.
CTO, líderes de seguridad, operaciones, legal/compliance y gerentes de ingeniería que ya ven demanda interna de IA, pero necesitan límites técnicos antes de escalarla.
Usuarios múltiples
Áreas distintas usando IA con permisos, bitácora y reglas de uso consistentes.
Operación interna
Equipos que necesitan soporte, actualización, monitoreo y criterios de aceptación.
Qué podemos implementar
Arquitectura y despliegue de IA privada con controles reales.
No vendemos una demo genérica. Definimos alcance, restricciones, stack, seguridad, operación y documentación para que la solución pueda sostenerse.
Workstation o servidor localDimensionamiento inicial para Mac, NVIDIA, servidor interno u opción híbrida cuando el riesgo lo permita.
Ollama / LM StudioInstalación, gobierno de modelos, acceso por usuario, criterios de actualización y límites de soporte.
Prototipo RAG privadoRecuperación controlada sobre documentos internos con permisos, fuentes conocidas y pruebas de calidad.
Asistente internoFlujos de trabajo para soporte, análisis u operaciones con responsables, revisión humana y reversibilidad.
Fronteras de seguridadIdentidades, red, logging, retención y separación de datos antes de escalar usuarios o automatización.
Cómo trabajamos
Un engagement de diagnóstico a operación.
Diagnóstico técnico → arquitectura objetivo → implementación priorizada → validación con usuarios → documentación y transferencia al equipo interno.
- Inventario de casos de uso y datos.
- Matriz de riesgo por flujo de IA.
- Controles de acceso y trazabilidad.
- Runbook de operación y mantenimiento.
Confianza
Lo que no prometemos.
No prometemos automatización milagrosa, garantías empresariales falsas, clientes públicos inexistentes ni despliegues sin validación. La recomendación puede ser empezar pequeño, excluir datos sensibles o posponer un flujo hasta que existan controles suficientes.
- Validación primero: casos de uso, datos y riesgos antes de escalar.
- Sin claims de cumplimiento, productividad o seguridad que no se puedan sostener.
- Documentación clara para que el equipo interno entienda límites y operación.
- Criterios de reversión si el piloto no demuestra valor o control suficiente.
FAQ
Preguntas frecuentes
¿Todo debe correr on-prem?
No necesariamente. Se define según sensibilidad, latencia, presupuesto y capacidad operativa. La prioridad es control explícito, no dogma de infraestructura.
¿Qué modelos se pueden usar?
Se evalúan modelos abiertos o privados según idioma, tamaño, licencia, hardware disponible y desempeño en tareas reales.
¿Cómo se evita que usuarios filtren datos?
Con políticas de uso, segmentación de datos, identidades, logging, capacitación y restricciones técnicas donde aplique.
¿Incluye documentación para TI?
Sí. El objetivo es dejar arquitectura, decisiones, runbooks y responsabilidades claras para operación interna.
Evalúe si su organización está lista para IA privada.
Solicite un diagnóstico técnico para revisar datos, restricciones, infraestructura y próximos pasos sin inventar capacidades ni compromisos.