Curso de IA Aplicada

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.

Para: 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

Índice del curso

Módulo 1

Requisitos y encaje

Define por qué se estudia la ejecución local y convierte requisitos empresariales en condiciones que puedan medirse.

  1. 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. 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. 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. 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. 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. 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.