AI Privada
Tus datos no salen. La inteligencia artificial, sí.
Muchas empresas frenan ante la IA por una razón concreta: los datos sensibles no pueden circular en infraestructuras cloud de terceros. Datos clínicos, documentación reservada, información financiera, propiedad intelectual — confiarlos a servicios externos es un riesgo legal, competitivo y reputacional.
La solución no es renunciar a la IA. Es traer la IA dentro de tu perímetro. Diseñamos y desplegamos sistemas de IA completamente on-premise o en infraestructura privada dedicada.
Problemas que resolvemos
Conocimiento bloqueado, dependencias críticas e ineficiencias que frenan el crecimiento
Datos sensibles que no pueden salir del perímetro empresarial
En ciertos sectores enviar datos a una API externa simplemente no es una opción. Punto.
Dependencia de proveedores cloud
Depender de servicios externos significa aceptar sus costes, sus límites, sus condiciones y sus cambios unilaterales.
Modelos genéricos que no conocen tu dominio
Un LLM de propósito general responde bien sobre todo y excelentemente sobre nada específico.
Latencia y fiabilidad
Depender de un servicio cloud en producción significa depender de su disponibilidad.
Casos de Uso
Proyectos reales, resultados medibles
Para un cliente con requisitos estrictos de privacidad de datos, diseñamos y desplegamos un sistema…
Despliegue privado en hardware dedicado — NVIDIA A100
Para un cliente con requisitos estrictos de privacidad de datos, diseñamos y desplegamos un sistema de IA completamente on-premise en GPU NVIDIA A100 con un LLM ajustado al dominio específico y un pipeline RAG sobre documentación interna.
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Fine-tuning de LLM y VLLM sobre datos propietarios
Desarrollamos pipelines de fine-tuning para LLM y VLLM calibrados sobre documentación técnica, datos empresariales y dominios especializados.
Pipelines de ingesta, preprocesamiento e indexación completamente on-premise: todo permanece en la …
Gestión privada de datos para sistemas de IA
Pipelines de ingesta, preprocesamiento e indexación completamente on-premise: todo permanece en la infraestructura del cliente.
Rincón tecnológico
La arquitectura y las tecnologías que marcan la diferencia
Nuestros proyectos no se apoyan en soluciones prefabricadas. Cada sistema se diseña sobre la arquitectura correcta para el problema específico — y la elección tecnológica marca la diferencia entre una herramienta que funciona en demo y una que aguanta en producción.
Despliegue on-premise e infraestructura dedicada
- ✓ Despliegue en hardware GPU dedicadoNVIDIA A100 y arquitecturas equivalentes
- ✓ Optimización de la infraestructurapara cargas de IA en producción
- ✓ Arquitecturas híbridas on-premise / cloud privadopara equilibrar control y escalabilidad
Fine-tuning y adaptación de modelos
- ✓ Fine-tuning de LLMsobre datos y documentación propietaria
- ✓ Fine-tuning de VLLMpara dominios con contenido visual y textual combinado
- ✓ Fine-tuning eficiente en parámetrosLoRA, QLoRA para reducir los requisitos computacionales
Gestión privada de datos
- ✓ Pipeline de ingesta y preprocesamiento on-premise
- ✓ Índices vectoriales privadospgvector, Weaviate, Qdrant para retrieval sobre documentación interna
- ✓ Control de accesos y trazabilidadde las consultas
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