Qué es una IA privada
Es un sistema de inteligencia artificial en el que la empresa controla dónde se procesan sus datos. Puede funcionar con un modelo abierto instalado en servidores propios o en una nube privada contratada por la empresa, o puede usar un modelo comercial externo solo después de que una capa intermedia quita o reemplaza la información sensible. Lo que la define no es una marca de modelo, sino quién controla los datos, los permisos y el registro de lo que se hizo.
Cuándo conviene
- Cuando se trabaja con datos de salud, expedientes legales, información financiera o datos personales que no deberían salir de la organización.
- Cuando un contrato, un cliente o una norma exige saber dónde se procesa la información.
- Cuando el volumen de uso es alto y conviene un costo más previsible que el pago por consulta.
- Cuando la empresa no quiere depender de un único proveedor para una capacidad crítica.
Las opciones, de más cerrada a más abierta
- Modelo en servidores propios: los datos no salen de la infraestructura de la empresa. Requiere equipos con capacidad de cálculo adecuada y mantenimiento.
- Nube privada: el modelo corre en recursos contratados y aislados para la empresa, con control sobre región y acceso.
- Modelo externo con frontera de datos: antes de cada consulta se detectan y reemplazan datos sensibles, y la respuesta se reconstruye adentro. Varexis cumple esa función.
- Arquitectura híbrida: lo sensible se procesa en un modelo propio y el resto puede usar modelos externos más potentes.
Lo que hay que saber antes de decidir
Los mejores modelos comerciales suelen rendir más en razonamientos complejos que los modelos abiertos que se pueden instalar en una empresa. Para muchas tareas de negocio, como clasificar, extraer datos, resumir o responder con documentos propios, un modelo abierto bien integrado alcanza. Además, un modelo propio implica costos de equipos y de mantenimiento que hay que comparar con el pago por uso. El diagnóstico compara las opciones con casos reales de la empresa antes de elegir.
Qué incluye el sistema
- Instalación y configuración del modelo o de la frontera de datos.
- Conexión con documentos y sistemas internos, con permisos por usuario y por función.
- Registro de consultas y acciones para auditoría.
- Pruebas de calidad con casos de la empresa y plan de actualización de modelos.
Normas de protección de datos
El diseño se adapta a la jurisdicción real de la operación: el RGPD europeo, el UK GDPR, HIPAA en salud en Estados Unidos, la Ley 25.326 en Argentina o la LGPD en Brasil, entre otras. La IA privada no reemplaza el asesoramiento legal, pero da los controles técnicos que ese asesoramiento suele pedir: minimización, acceso restringido, retención definida y evidencia. Más detalle en privacidad y regulación.
Independencia de proveedores
El sistema se diseña para poder cambiar de modelo, de nube o de proveedor sin rehacer las integraciones ni perder el conocimiento acumulado. Es el mismo principio que desarrollamos en soberanía tecnológica.