Arquitectura de IA Privada: Modelos de IA en Tu Propia Infraestructura
Los datos de tu empresa no van a la nube de un tercero. La IA corre en tu infraestructura, controlable, auditable, con cumplimiento de Habeas Data.
Cada vez que un empleado introduce datos corporativos en ChatGPT o Copilot, ese contenido sale de la empresa. La Ley 1581 de Habeas Data en Colombia y las políticas de compliance frecuentemente no lo permiten. La IA privada resuelve el problema de raíz: los modelos corren en tu infraestructura, tus datos permanecen bajo tu control.
Los desafíos más frecuentes
Los empleados usan herramientas de IA con datos corporativos sin autorización
El beneficio de productividad de la IA es real, y los empleados usan las herramientas independientemente de las políticas. Sin infraestructura propia de IA, el resultado es fuga de datos no controlada a terceros.
Las APIs de IA pública generan riesgos regulatorios en Colombia
Para empresas bajo la SFC, empresas de salud y organizaciones reguladas, enviar datos personales a OpenAI no es una decisión trivial de compliance bajo la Ley 1581.
Los modelos públicos no conocen tu contexto
Quien necesita conocimiento especializado de dominio, terminología del sector, procesos internos, datasets propietarios, no obtiene resultados útiles con acceso API a modelos genéricos.
El enfoque de CCsolutions
CCsolutions construye arquitecturas de IA privada sobre Kubernetes: modelos open-source (Llama 3, Mistral) corren en nodos con GPU en tu propia infraestructura. El API layer es compatible con OpenAI, las integraciones existentes funcionan sin cambios de código.
Opcionalmente, el modelo se conecta via RAG a bases de conocimiento internas. El resultado: una IA que conoce tu industria, tus productos y tu contexto, sin que ningún dato salga de tu infraestructura.
Todas las operaciones permanecen en tu infraestructura. Ningún tercero accede a tus consultas, documentos o respuestas.
Tecnologías
Preguntas frecuentes
¿Qué modelos funcionan como IA privada?
Llama 3, Mistral, Mixtral y otros modelos open-source. La elección depende del caso de uso y el hardware GPU disponible.
¿Necesitamos GPUs propias?
No necesariamente. Para muchos casos de uso, deployments CPU-based con modelos cuantizados son suficientes. Para mayor throughput recomendamos nodos GPU dedicados.
¿Tienen experiencia en el mercado colombiano?
Sí. Conocemos el contexto regulatorio colombiano incluyendo la Ley 1581, el Decreto 1377 y las políticas del CONPES 3854 para seguridad digital.
¿Listo para empezar?
Analizamos tu situación de forma gratuita y mostramos qué es posible en tu caso específico.
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