IA privada autoalojada: comparativa frente a IA pública y cloud

Si ya está utilizando una IA pública para resumir documentos o redactar correos electrónicos, probablemente ya haya cruzado la línea sin darse cuenta: un documento sensible en un chat público, un dato que atraviesa por un servidor extranjero. Este artículo compara los tres modelos disponibles, con sus verdaderos costos y sus verdaderos límites.

La IA privada autoalojada mantiene sus datos en estricta confidencialidad, impone un control total sobre los accesos y cumple el RGPD por diseño. La IA pública y el cloud-only ofrecen una facilidad de uso inmediata, pero convierten sus datos en materia prima. La elección depende de su perfil, sector y tolerancia al riesgo.

En esta comparativa, detallamos cada modelo, sus fortalezas y debilidades, sus costos reales y sus implicaciones regulatorias. Se llejará con una hoja de decisión operativa y preguntas que hacer a sus proveedores.

Respuesta directa

Para una empresa enfrentada al RGPD, al AI Act o a restricciones de soberanía, la IA privada autoalojada es el modelo ganador. No es adecuada para organizaciones sin datos sensibles ni requisitos de cumplimiento. Para un prototipo o uso ocasional, una IA pública basta. Pero para un despliegue a escala empresarial, la prioridad es tener el control.

Modelos comparados

Comparamos tres arquitecturas :

• IA pública (ChatGPT, Claude, Gemini): sin control sobre el alojamiento o uso de los datos.
• Cloud-only privado (Azure OpenAI, AWS Bedrock): datos alojados por un tercero, cifrado en tránsito y en reposo.
• IA privada autoalojada (DATALIA.App, Llama empresarial): infraestructura interna o con un proveedor certificado, control total sobre los datos.

Tabla comparativa sintética

Criterios de comparación considerados

Hemos evaluado cada modelo según seis ejes:

1. Control de datos: ¿quién puede acceder a sus datos, dónde se alojan y bajo qué jurisdicción?
2. Cumplimiento regulatorio: ¿el modelo facilita o entra en competencia con sus obligaciones RGPD y AI Act?
3. Costo total de propiedad: suscripción, infraestructura, mantenimiento, formación y soporte.
4. Rendimiento funcional: pertinencia de las respuestas, capacidad de aprender sus procesos, adaptación al oficio.
5. Reversibilidad: ¿se puede migrar o revocar la herramienta sin perder datos o tratamientos?
6. Respuesta a incidentes: ¿cuándo falla la herramienta, quién interviene y cómo?

IA pública: la sencillez al precio del riesgo

Las IA públicas como ChatGPT, Claude o Gemini están disponibles de inmediato. Sin instalación, sin configuración. El precio es bajo, a veces gratuito. Pero esta facilidad oculta riesgos estructurales.

En una prueba realizada por DATALIA en 2024, un colaborador pegó un extracto de un contrato en un chat público. El servicio reutilizó la información para mejorar su modelo. No hay forma de impugnarlo. Incluso las versiones de pago no garantizan la exclusión de los datos. El RGPD exige trazabilidad y control que estos servicios no pueden ofrecer.

El cloud-only privado, como Azure OpenAI o AWS Bedrock, interpone un proveedor. Los datos están cifrados, pero siempre atraviesan por infraestructuras extranjeras. En caso de litigio, la jurisdicción aplica al país del proveedor. Para una estructura regulada, es un riesgo aceptable para un prototipo, pero no para un uso habitual.

IA privada autoalojada: el control por diseño

La IA privada autoalojada coloca el modelo en una infraestructura que usted controla. En DATALIA, el despliegue se realiza en un servidor interno o con un proveedor certificado ISO 27001, HDS y SOC. Los datos nunca salen de su perímetro. Cada acceso se registra. Cada modificación es reversible.

El modelo DATALIA.App está diseñado para empresas que manejan datos sensibles. Un despacho de abogados utilizó la plataforma para analizar expedientes de litigios. El modelo se afinó con 12 000 páginas de jurisprudencia interna. Ningún dato salió de la red. El DPO validó la integración en dos semanas, frente a las seis de un modelo cloud.

El costo inicial es más alto. Un servidor interno o una suscripción mensual con un proveedor certificado cuesta entre 5 000 y 15 000 €/mes. Pero la curva se revierte. Una vez el modelo entrenado, cada uso adicional es prácticamente gratis. El cloud-only cobra por tokens: 10 céntimos por cada mil tokens. En un volumen empresarial, eso representa 50 000 a 150 000 €/año.

Para quién cada modelo

La IA pública es adecuada para un uso aislado, ocasional o no sensible. Un escritor que usa ChatGPT para reformular un correo o un desarrollador probando una idea no tiene el mismo riesgo que un equipo legal analizando contratos.

El cloud-only privado es adecuado para estructuras que quieren acceso rápido con un nivel de seguridad reforzado, pero sin gestionar la infraestructura. Un servicio de marketing analizando comentarios de clientes puede usar Azure OpenAI, siempre que los datos no sean sensibles.

La IA privada autoalojada es esencial para sectores sujetos al RGPD, al AI Act, o a restricciones de soberanía. Un despacho de abogados, una clínica, un agente inmobiliario o una fintech no pueden usar un modelo público. En DATALIA, el despliegue se adapta a cada sector: CPTS, salud, inmobiliario, finanzas.

Costos reales del autoalojamiento

El autoalojamiento no significa "no gestionar nada". Aquí hay los costos típicos de un despliegue DATALIA:

• Infraestructura: 5 000 a 15 000 €/mes según la potencia del servidor.
• Integración con sistemas existentes: 10 000 a 30 000 € según la complejidad.
• Formación de equipos: 2 000 a 5 000 € por sesión.
• Mantenimiento y soporte: 1 000 a 3 000 €/mes.

El cloud-only parece más barato al principio. Pero en 12 meses, un volumen de uso de 10 millones de tokens al mes cuesta 1 200 €/mes. El autoalojamiento, una vez instalado el servidor, es más barato a partir de 20 millones de tokens.

El verdadero costo no es técnico. Es humano. Un modelo autoalojado exige un administrador, un redactor y un proceso de validación de datos. En DATALIA, cada cliente es acompañado por un consultor de IA dedicado durante los primeros 90 días.

RGPD y AI Act: lo que dice el marco legal

El RGPD exige que los datos personales sean tratados legalmente, de manera licita y transparente. Un chat público no garantiza esto. Incluso con un contrato de confidencialidad, la responsabilidad del tratamiento sigue siendo ambiguo.

El AI Act europeo (vigente en 2024) clasifica los sistemas de IA en cuatro niveles: prohibidos, de alto riesgo, de riesgo limitado, minimizado. Una IA usada para reclutar, evaluar o difundir contenidos entra en la categoría "de alto riesgo". El autoalojamiento permite documentar cada decisión, trazar cada dato y justificar cada tratamiento.

El cloud-only privado entra en "de alto riesgo" si el proveedor es de confianza. Pero el DPO debe auditar al proveedor, evaluar el riesgo y asegurar el cumplimiento. El autoalojamiento elimina esta dependencia. En DATALIA, el cumplimiento está integrado desde el diseño: certificados ISO, HDS, SOC y auditoría de código por un tercero.

Preguntas que hacer a su proveedor

Antes de firmar, exija respuestas concretas:

1. ¿Dónde se alojan los datos? ¿En qué país?
2. ¿Quién accede a los datos y bajo qué condición?
3. ¿Los datos se usan para entrenar el modelo?
4. ¿Cuál es el proceso de reversibilidad en caso de rescisión?
5. ¿Ha sido auditado el proveedor para el AI Act?
6. ¿La IA puede desactivarse o reemplazarse sin pérdida de datos?

En DATALIA, cada respuesta está documentada. El proveedor de alojamiento es OVH, con sede en Francia. Los datos están cifrados AES-256. Ningún dato se usa para entrenamiento. El proceso de reversibilidad lleva 15 días hábiles.

Limitaciones del autoalojamiento

El autoalojamiento no resuelve todo. Un modelo privado tiene capacidad limitada. No lo sabe todo. Debe entrenarse con sus datos, validar cada respuesta y supervisarlo continuamente.

El cloud-only ofrece mayor potencia. Para un uso intensivo en I+D, el modelo público sigue siendo adecuado. Pero para un uso operativo recurrente, la fiabilidad del autoalojamiento prevalece.

El autoalojamiento exige un equipo técnico. En DATALIA, cada despliegue es acompañado por un consultor. Pero la responsabilidad del modelo, datos y seguridad sigue siendo compartida.

Cómo elegir

Siga esta hoja de ruta: si tiene datos sensibles, está sujeto al RGPD o al AI Act, elija el autoalojamiento. Si quiere un prototipo rápido sin datos sensibles, use el cloud-only. Si prueba una idea sin temer a fugas, la IA pública basta.

En DATALIA, el diagnóstico comienza con una auditoría gratuita. En 48 horas, un consultor evalúa su nivel de madurez en IA, riesgos y perfil sectorial. Esta auditoría no compromete.

Consejos prácticos

• Comience con un uso limitado: resumen de documentos internos, no generación de contenidos externos.
• Configure un registro de accesos: quién usa qué, cuándo y por qué.
• Forme dos referentes por equipo: uno técnico, otro de negocio.
• Planifique una auditoría mensual: datos usados, errores detectados, costos reales.
• Mantenga una IA pública para usos no sensibles: lluvia de ideas, redacción de correos genéricos.

Rol de DATALIA

DATALIA acompaña a empresas en la elección e implementación de soluciones de IA privada. DATALIA.App es una plataforma de IA soberana, privada y autoalojada, diseñada para organizaciones sujetas al RGPD y al AI Act. Se integra con sus sistemas existentes y garantiza que sus datos nunca salgan de su perímetro.

Conclusión

El autoalojamiento no es una moda. Es una exigencia. En un mundo donde los datos son la materia prima de la IA, quien controla los datos controla su competitividad. El cloud-only y la IA pública tienen su lugar. Pero para un uso operativo a escala empresarial, el autoalojamiento se ha convertido en una necesidad estratégica.

En DATALIA, cada cliente es acompañado por un consultor hasta el despliegue en producción. La auditoría gratuita le ayuda a elegir el modelo más seguro para su organización.

Preguntas frecuentes

¿La IA privada es más lenta que la IA pública?

No. Una vez entrenado el modelo, el autoalojamiento suele ser más rápido, ya que los datos no necesitan salir de su red. Los tiempos de respuesta dependen de su infraestructura, no del proveedor.

¿Puedo pasar de una IA pública a una IA privada sin perder mis datos?

Sí. En DATALIA, la migración incluye una exportación completa de conversaciones, modelos y parámetros. Ningún dato se pierde.

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