RGPD
Evitar exponer datos personales a APIs públicas de terceros.
IA On-Premise · IA Privada
IA privada en tu servidor propio
Diseñamos e implementamos soluciones de IA on-premise para empresas en España. Alternativa privada a ChatGPT y Copilot: mismas capacidades, datos bajo tu control, cumplimiento RGPD desde el primer día.
Contexto regulatorio
El marco regulatorio europeo cambia las reglas
Muchas de las herramientas de IA que hoy se usan de forma desregulada en las empresas dejarán de ser viables para procesar información sensible, contratos, datos de clientes o expedientes internos.
AI Act
Trazabilidad, control operativo y gobernanza del sistema de IA.
ENS
Obligatorio para sector público y sus proveedores tecnológicos.
DORA
Banca: resiliencia operativa y menor dependencia de terceros críticos.
El problema
Por qué la IA pública no es suficiente
Lock-in estructural
Los modelos cambian por decisión ajena. Los precios suben, las condiciones varían y la migración es costosa.
Imposibilidad de auditar
No hay forma de demostrar qué se procesó, dónde, con qué versión del modelo ni por qué.
Incumplimiento normativo
Uso creciente de IA pública en contradicción con RGPD, AI Act, ENS y las guías de la AEPD.
“La alternativa no es renunciar a la IA. Es ejecutarla dentro de tu propio perímetro.”
La organización decide qué modelos usa, dónde se ejecutan, qué datos los alimentan y quién puede acceder a qué — con trazabilidad completa y sin dependencias externas críticas.
Qué significa IA gobernada
Tres principios no negociables
01
Soberanía
Los modelos se ejecutan dentro del perímetro que la organización decide: on-premise o infraestructura soberana europea. Ningún dato sale al exterior.
Tu información no entrena a otros.
02
Trazabilidad
Registro completo de qué se procesó, con qué modelo, en qué momento y quién lo ejecutó.
Capacidad de auditoría real ante cualquier regulador.
03
Cumplimiento
Arquitectura diseñada desde el inicio para cumplir con RGPD, AI Act, ENS y las guías de la AEPD.
La gobernanza es parte del diseño, no un añadido.
Aplicaciones prácticas
Alternativas privadas a las herramientas que ya usas
ChatGPT privado para tu empresa
Alternativa privada a ChatGPT y Microsoft Copilot. LLM desplegado en tu infraestructura: mismas capacidades, tus datos bajo tu control, sin costes por usuario.
Asistente legal privado
Alternativa privada a Harvey o Legora. IA entrenada sobre vuestros documentos, sin salir del despacho.
Copiloto de código privado
Alternativa a GitHub Copilot con modelo local o soberano. Sin filtración de código propietario.
Automatización de procesos
n8n o Make en infraestructura propia. Flujos de trabajo con LLM local, sin APIs externas.
WorkOps — Copiloto documental
Ecosistema de trabajo con IA nativa en Word y navegador. Bases de conocimiento privadas del despacho.
Preguntas frecuentes
Todo sobre IA on-premise y IA privada para empresas
¿Qué es la IA on-premise o IA en servidor propio?
La IA on-premise consiste en desplegar modelos de inteligencia artificial directamente en los servidores de tu empresa, en lugar de usar servicios cloud de terceros. El modelo se ejecuta en tu infraestructura: los datos nunca salen de tu perímetro, tienes control total sobre el sistema y no dependes de proveedores externos para funcionar.
¿Puede una pyme tener su propia IA privada?
Sí. El coste de los modelos open source ha bajado drásticamente en los últimos dos años. Hoy es perfectamente viable para una empresa mediana tener un LLM propio — como Llama, Mistral o Qwen — desplegado en servidores propios o en nube europea. El punto de entrada no es una supercomputadora: es un servidor bien configurado con los modelos adecuados al caso de uso.
¿Qué diferencia hay entre IA en la nube y IA local sin internet?
La IA en la nube (ChatGPT, Copilot, Claude.ai) procesa tus datos en servidores de terceros, fuera de tu control. La IA local se ejecuta en tu infraestructura: tus documentos, consultas y datos nunca salen de tu red. La IA local es más lenta para tareas generales pero es la única opción cuando la confidencialidad y el cumplimiento normativo son críticos.
¿Cómo instalar un modelo de lenguaje en servidor propio?
El proceso implica seleccionar el modelo adecuado al caso de uso (tamaño, idioma, especialización), configurar la infraestructura necesaria, desplegar el modelo con las herramientas de orquestación apropiadas (Ollama, vLLM, LangChain) y conectarlo a las fuentes de datos de tu empresa. En Galileo Studio nos encargamos de todo este proceso, desde la selección hasta la puesta en producción.
¿La IA on-premise cumple con el RGPD?
Es la arquitectura que mejor cumple con el RGPD para el procesamiento de datos sensibles. Al ejecutar el modelo en tu infraestructura, ningún dato personal se transfiere a terceros ni a países fuera de la UE. Además, diseñamos el sistema con trazabilidad completa — registro de qué se procesó, cuándo y por quién — lo que facilita demostrar el cumplimiento ante cualquier auditoría.
¿Cuánto cuesta implementar IA privada en una empresa en España?
El coste depende del caso de uso, el volumen de uso y la infraestructura existente. Una implementación básica para un equipo pequeño puede comenzar desde unos pocos miles de euros. Una plataforma completa con múltiples agentes, bases de conocimiento y flujos automatizados requiere mayor inversión. Lo más efectivo es una consultoría inicial para identificar el caso de uso de mayor impacto y estimar el retorno real.
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