La adopción de la inteligencia artificial generativa (GenAI) avanza a un ritmo sin precedentes en las empresas. Según datos recientes, el 75% de los trabajadores del conocimiento ya utiliza herramientas de IA generativa en su día a día y casi la mitad seguiría utilizándolas incluso si la empresa lo prohibiera. Esta realidad plantea un gran reto: ¿cómo pueden las organizaciones beneficiarse de la IA sin poner en riesgo la privacidad ni el cumplimiento normativo?
El reto de la privacidad y la dependencia tecnológica
Muchas soluciones de IA disponibles en el mercado operan en la nube pública. Cuando una empresa conecta sus datos corporativos con estos servicios, asume riesgos importantes:
- La información sensible puede salir fuera del control de la organización.
- La dependencia técnica y económica de proveedores externos crece, y aparecen costes variables difíciles de prever.
- No siempre es posible cumplir con los requisitos legales o sectoriales, especialmente en sectores regulados.
Un reciente informe de seguridad subraya que una parte relevante de las consultas realizadas a sistemas de IA incluye datos confidenciales, muchas veces sin que la propia empresa sea consciente. Esto refuerza la necesidad de soluciones que permitan mantener los datos dentro de la infraestructura corporativa.
PrivateGPT: IA generativa privada sobre infraestructura dedicada
Para responder a estos retos, surgen alternativas como PrivateGPT: una solución open source que permite desplegar modelos de lenguaje (LLM) y sistemas de recuperación aumentada por generación (RAG) directamente sobre servidores dedicados, bajo control exclusivo de la organización.
Cambiando el paradigma: de la dependencia cloud a la independencia tecnológica
- Antes:
- Los datos privados se envían fuera.
- Dependencia tecnológica de proveedores externos.
- Costes variables en función del uso.
- Ahora:
- Los datos permanecen siempre en la infraestructura de la empresa.
- Total independencia tecnológica y flexibilidad.
- Coste predecible y estable.
Funcionalidades clave de PrivateGPT en entorno empresarial
- Despliegue 100% on-premise: Todo el procesamiento se realiza dentro de la organización, sin conexiones a servicios externos.
- Integración flexible: Se conecta con sistemas documentales, gestores de conocimiento (como SharePoint, Confluence, Drive, NextCloud, DropBox, …) y servidores de archivos locales.
- Colaboración segura y controlada: Permite crear entornos de trabajo colaborativo donde cada proyecto tiene su propio espacio, evitando la exposición de datos entre equipos.
- Control de accesos y trazabilidad: Posibilidad de asignar roles y permisos, registrar el uso y analizar el impacto de la solución en la organización.
- Soporte multi-formato y OCR: Capacidad de indexar y trabajar con más de 20 tipos de documentos (PDF, Word, Excel, PowerPoint, imágenes, etc.).
Seguridad y privacidad integradas en el diseño
A diferencia de soluciones cloud, en una arquitectura PrivateGPT:
- Los datos no se comparten con terceros en ningún momento.
- No hay transferencia de información fuera del perímetro empresarial.
- Solo los miembros autorizados pueden acceder a los datos del proyecto concreto.
- Se evitan riesgos de «cross-pollution» entre proyectos o áreas de la organización.
- Es posible mantener un registro completo de acceso y actividad.
Requisitos técnicos y dimensionamiento
Para desplegar PrivateGPT, es fundamental contar con la infraestructura de cloud privado o servidores bare-metal con GPUs empresariales capaces de manejar modelos avanzados de lenguaje. En Stackscale ofrecemos nodos dedicados optimizados para IA, con GPUs NVIDIA L40S, L4 o Tesla T4, redes de alta velocidad y almacenamiento NVMe, con las siguientes recomendaciones mínimas:
- CPU: mínimo 8 núcleos, preferiblemente 12 o más.
- RAM: mínimo 32 GB, idealmente 128 GB o más para despliegues empresariales.
- Almacenamiento: desde 1 TB NVMe/SSD y almacenamiento en red.
- GPU: al menos 24 GB de memoria dedicada.
- Conectividad desde 2x10Gbps, privada y acceso seguro.
Estas configuraciones permiten dar servicio a equipos y departamentos completos, soportando decenas o cientos de usuarios en función del uso concurrente.
¿Cuándo tiene sentido optar por una IA generativa privada?
- Cuando el cumplimiento normativo es prioritario (RGPD, ENS, ISO…).
- Si se manejan datos especialmente sensibles (legal, salud, industria, administración pública).
- Para empresas que buscan independencia tecnológica y evitar costes variables por uso.
- Si se necesita personalizar modelos, flujos o integraciones sin depender de terceros.
Ejemplo de casos de uso
- Asistentes virtuales privados para empleados o clientes.
- Búsqueda semántica avanzada y generación automática de documentación.
- Automatización de informes, resúmenes y análisis sobre datos internos.
- Integración de la IA en flujos de negocio sin exponer información a la nube pública.
El futuro de la IA en la empresa es privado
La tendencia es clara: cada vez más organizaciones buscan soluciones que permitan aprovechar el potencial de la inteligencia artificial sin renunciar a la privacidad ni al control. PrivateGPT sobre infraestructura dedicada es una de las alternativas más sólidas para afrontar este desafío.
En Stackscale seguimos evaluando y desplegando este tipo de tecnologías para clientes que priorizan la seguridad, la independencia y la eficiencia.
¿Te interesa explorar cómo la IA generativa privada puede integrarse en tu organización? Si quieres saber más sobre pruebas de concepto, dimensionamiento o casos de uso reales, puedes ponerte en contacto con nuestro equipo técnico.
