Inferencia privada de IA para empresas
Defina y despliegue la ejecución de modelos con control sobre sus datos. Alcance, arquitectura, pruebas y responsabilidades acordados para su empresa.
Un servicio definido por sus requisitos de datos y operación
La inferencia privada permite ejecutar modelos bajo unas condiciones de acceso, tratamiento de datos y operación definidas para su organización. El trabajo empieza por un caso concreto y termina con evidencias para decidir si la solución puede utilizarse en ese contexto. La ubicación del modelo, las integraciones y el soporte se acuerdan en el alcance. Una instalación local, un entorno dedicado y un servicio de computación confidencial no son equivalentes: documentamos la propiedad que necesita verificar antes de elegir una arquitectura.
- Caso de uso, entradas, salidas y responsable de validación.
- Requisitos de información, conectividad y acceso administrativo.
- Criterios de calidad, rendimiento y aceptación del piloto.
- Reparto de responsabilidades y condiciones para pasar a producción.
Qué debe quedar definido en la propuesta
La propuesta concreta los entregables y sus límites. La inferencia es la ejecución del modelo; un chat empresarial, la recuperación documental, los conectores o el ajuste de modelos pueden requerir trabajo adicional. Evitar esa ambigüedad permite comparar alternativas con la misma tarea y una base económica consistente. El diseño se revisa con IT, seguridad y el propietario del proceso para que la solución sea útil y operable.
| Área | Decisión que se documenta | Evidencia de aceptación |
|---|---|---|
| Arquitectura | Entorno y componentes incluidos | Diagrama y recorrido de datos |
| Integración | API, interfaz y sistemas conectados | Prueba del flujo acordado |
| Modelos | Versión, licencia y configuración | Evaluación sobre casos representativos |
| Acceso | Usuarios, servicios y administradores | Pruebas de permisos y revocación |
| Operación | Soporte, cambios y recuperación | Responsables y procedimientos probados |
Elegir dónde ejecutar el modelo
La elección depende de sus restricciones y capacidad operativa. Un entorno en sus instalaciones requiere revisar hardware, red, mantenimiento y recuperación. Una infraestructura dedicada alojada exige acordar aislamiento, ubicación y acceso del proveedor. Cada modalidad se evalúa antes de incluirla en la oferta; no se presupone que todas sean viables en cualquier proyecto. Compare las implicaciones en la guía LLM local frente a nube privada.
- Capacidad disponible y carga máxima esperada.
- Dependencias externas, incluidos identidad, registros y soporte.
- Necesidad de continuidad y procedimiento ante indisponibilidad.
- Condiciones de exportación, borrado y salida del servicio.
Privacidad que se pueda comprobar
El perímetro de datos debe incluir prompts, respuestas, registros, cachés y copias, además de cualquier información enviada a herramientas. La revisión identifica quién puede acceder, para qué finalidad y durante cuánto tiempo. Un modelo privado sigue necesitando controles frente a entradas maliciosas, accesos indebidos y uso excesivo de recursos. La guía de seguridad de un LLM privado describe las pruebas que conviene solicitar. Cuando el proyecto también requiere evaluación de gobierno y riesgos, AI Assurance tiene un alcance separado. La implantación no se presenta como una evaluación independiente de nuestro propio trabajo.
Un piloto con una decisión al final
El piloto debe demostrar utilidad en su tarea, capacidad bajo una carga definida y funcionamiento de los controles. Antes de probar se acuerdan los casos, los criterios excluyentes y los responsables de aceptación. Se registra la versión del modelo y la configuración para que el resultado sea reproducible. Una demostración con unas pocas preguntas no sustituye esa evaluación. La guía del piloto explica cómo decidir si continuar, corregir o detener el despliegue.
- Preparar una muestra representativa y una referencia de calidad.
- Medir respuesta, errores y concurrencia con condiciones registradas.
- Verificar permisos, límites y comportamiento ante fallos.
- Entregar conclusiones, restricciones y siguientes decisiones.
Cómo se calcula el alcance económico
Separamos implantación y gasto recurrente. La primera puede incluir diseño, configuración, integración y pruebas; el segundo depende de infraestructura, capacidad reservada, soporte y mantenimiento acordados. No publicamos un precio por token que omita la operación ni un precio universal sin conocer la carga. Para preparar su presupuesto, la guía de costes de inferencia privada ofrece un método de comparación con supuestos explícitos. El objetivo es estimar el coste de una tarea útil, incluidos los reintentos y la revisión humana que siga siendo necesaria.
Prepare una conversación técnica de alcance
Comparta el caso de uso, número de usuarios, frecuencia prevista, categorías de datos y requisitos de respuesta. Para la primera conversación bastan ejemplos sintéticos o anonimizados: no es necesario enviar información confidencial de producción. Con esa base se determina qué debe evaluarse, qué dependencias existen y qué información falta para una propuesta. Puede utilizar el checklist para contratar inferencia privada para alinear a compras, IT y seguridad antes de solicitar ofertas.
Preguntas frecuentes
Decida con una prueba, no con una promesa
Defina el caso, los controles y la carga. Un piloto debe dejar claro qué funciona, qué límites tiene y quién lo operará.