¿Es ChatGPT conforme con GDPR para uso empresarial?
La versión de consumo de ChatGPT en general no cumple con GDPR, porque las conversaciones pueden conservarse y usarse para entrenamiento sin acuerdo de tratamiento de datos ni garantía de residencia de datos en la UE. Un LLM autoalojado o privado evita esto manteniendo cada prompt y documento dentro de infraestructura que tú controlas, de modo que ningún dato personal sale de la jurisdicción de la UE. Construimos la alternativa conforme con GDPR en torno a modelos abiertos y estándares abiertos, no a un único proveedor.
¿Qué es la IA privada?
IA privada significa ejecutar large language models, pipelines RAG y agentes de IA sobre infraestructura que tú controlas, on-premise o en un entorno dedicado de la UE, en lugar de enviar datos a APIs cloud externas. Tus prompts, documentos y pesos de modelo nunca salen de tu perímetro y nunca se usan para entrenar el modelo de otro, lo que te da soberanía total de datos y alineación con GDPR y la EU AI Act por diseño.
¿Qué modelos y herramientas open source pueden ejecutarse on-premise?
Modelos capaces de pesos abiertos como Llama, Mistral, Mixtral, Qwen y DeepSeek funcionan bien en tus propios servidores GPU, con modelos más pequeños en una sola GPU de 24 GB y modelos de clase 70B en configuraciones multi-GPU. Los servimos a través del motor de inferencia que encaje, por ejemplo vLLM, Ollama, llama.cpp, SGLang, LocalAI o Hugging Face TGI, todos exponiendo la API compatible con OpenAI para que nunca quedes atado. Te ayudamos a seleccionar, hacer fine-tuning y desplegar la combinación adecuada para tu precisión, latencia y presupuesto.
¿Cómo evitáis que datos sensibles y PII se filtren a un LLM?
Añadimos una capa de protección de PII, normalmente construida sobre herramientas abiertas como Microsoft Presidio, que detecta y redacta nombres, correos y datos financieros y de salud antes de que los prompts lleguen al modelo, con tokenización reversible opcional para que las respuestas sigan siendo personalizadas. Combinado con alojamiento on-premise y un RAG y almacén vectorial locales, ninguna información sensible sale jamás de tu red.
¿Es más barato autoalojar un LLM que usar APIs cloud?
Depende del uso. Para volumen bajo o esporádico, las APIs cloud son más baratas; para cargas sostenidas y de alto volumen, on-premise suele ganar en coste total en un horizonte de dos a tres años, y el beneficio de soberanía de datos es estructural más que una línea de gasto. Dimensionamos el hardware y la arquitectura a tu uso real para que el punto de equilibrio juegue a tu favor.