IA local para empresa: modelos, privacidad, coste y viabilidad
Minicurso avanzado para decidir si una carga empresarial debe ejecutarse en infraestructura propia, mediante API externa o con una arquitectura híbrida. La decisión se basa en calidad, exposición de datos, hardware, memoria, latencia, throughput, licencia, operación, seguridad, coste total y capacidad real de mantener el servicio.
Recorrido: Construir sistemas de IA
Para quién
Responsables de arquitectura, IT, ingeniería, seguridad y producto que necesitan comparar ejecución local y servicios externos para una tarea empresarial concreta sin asumir que local sea automáticamente más privado, barato, seguro o rápido
Antes de empezar
- Tener una tarea delimitada, un conjunto de evaluación representativo y una baseline funcional con la que comparar
- Comprender fundamentos de LLM, contexto, cuantización, APIs y operación de sistemas
- Poder obtener especificaciones reales del hardware y revisar licencias y condiciones de uso de los modelos candidatos
- Contar con revisión de seguridad, privacidad o legal cuando el caso concreto lo requiera
Resultado de aprendizaje
Qué deberías poder hacer al terminar.
Traducir privacidad, conectividad, latencia, soberanía operativa y continuidad en requisitos técnicos verificables
Relacionar carga de trabajo, arquitectura del modelo, precisión numérica, cuantización, contexto, concurrencia y memoria con el hardware necesario
Revisar licencia, model card, usos previstos, restricciones y dependencias antes de seleccionar pesos o software de inferencia
Comparar local, API e híbrido mediante calidad, latencia, throughput, disponibilidad, coste total, mantenimiento, seguridad y capacidad de actualización
Diseñar un stack local mínimo con identidad, aislamiento, servicio de inferencia, versionado, observabilidad, backups y procedimiento de actualización
Ejecutar un benchmark reproducible sobre la tarea real y convertir resultados en una decisión documentada y un piloto limitado
Índice del curso
Sigue los módulos en orden si quieres hacer el recorrido completo. Si ya dominas una parte, puedes entrar directamente en la lección que necesites.
Módulo 1
Requisitos y encaje
Define por qué se estudia la ejecución local y convierte requisitos empresariales en condiciones que puedan medirse.
- 1. Clasificar requisitos de privacidad, latencia y control →
Convertir privacidad, conectividad, latencia, control y continuidad en requisitos MUST/SHOULD y pruebas verificables antes de comparar arquitecturas.
- 2. Mapear carga, hardware, modelo y licencia →
Construir una shortlist de modelos y hardware técnicamente viable y revisar sus licencias y condiciones antes de realizar una compra o despliegue.
Módulo 2
Arquitectura y coste
Relaciona modelos, licencias, memoria, hardware y arquitectura de serving con una comparación completa de coste y riesgo.
- 1. Comparar local, nube, híbrido y coste total →
Comparar local, API e híbrido mediante la misma carga y criterios, incluyendo CAPEX, OPEX, operación, sensibilidad y coste por outcome.
- 2. Diseñar un stack local seguro y mantenible →
Diseñar un servicio de inferencia local que pueda operarse, monitorizarse, actualizarse y recuperarse sin depender de un proceso manual o de un host expuesto.
Módulo 3
Prueba y decisión
Construye un piloto mínimo, mide calidad y rendimiento bajo carga real y documenta una decisión revisable.
- 1. Evaluar calidad, rendimiento y operación →
Ejecutar una prueba comparable de local y API bajo diferentes cargas y verificar que la arquitectura satisface umbrales de calidad y servicio.
- 2. Redactar la decisión y el plan piloto de IA local →
Entregar una decisión local/API/híbrida defendible, con evidencia, riesgos, triggers de reevaluación, piloto, fallback y criterio de retirada.
Aplicación a un caso real
¿Estás valorando IA local por privacidad, coste o control?
Podemos comparar local, API e híbrido sobre una carga real y evitar decidir la infraestructura antes del requisito.
Comparar alternativas →