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IA para empresas, explicada para decidir mejor
Desde las primeras preguntas hasta tu propia instalación. Artículos en español sobre IA on-premise y su aplicación al trabajo, para empresarios y profesionales con y sin experiencia técnica. Cuando quieras llevarlo a tu caso, mira los equipos de IA on-premise para empresas o la consultoría de IA para empresas.
IA on-premise: datos, modelos y equipos
Comparativa
Alternativa on-premise a ChatGPT Enterprise en España
ChatGPT Enterprise no se instala en tu servidor. Comparamos Copilot, Mistral Vibe, montarlo con vLLM y nuestro servicio on-premise, con fuentes y fecha.
Caso de uso
Copilot o IA local en una pyme con datos sensibles
Una asesoría con Microsoft 365 quiere resumir expedientes con datos de salud. Qué puede hacer Copilot, qué conviene llevar a una IA local y cómo decidirlo.
Respuesta directa
¿Ollama o vLLM para servir un modelo en la empresa?
Ollama sirve para probar modelos en un ordenador; vLLM, para atender a varias personas a la vez. Diferencias de memoria, colas y seguridad, con un ejemplo.
Pruebas antes de decidir
Qué incluir en un mapa de datos para IA local
Sigue un documento desde su entrada hasta los registros, copias y accesos de soporte antes de definir la frontera de una instalación local.
Capacidad con evidencia
Cómo probar una IA local con varias personas a la vez
Una prueba de carga para comparar espera, respuestas completas y calidad antes de dimensionar un equipo de IA compartido.
Comparativa de hardware
Mac Studio M5 Ultra frente a 2 DGX Spark: gana la memoria
El M5 Ultra ofrece 512 GB unificados y 1,2 TB/s frente a 256 GB repartidos en dos DGX Spark. Por qué gana en IA local y dónde sigue ganando CUDA.
Soberanía de datos
Qué significa de verdad que tus datos no salgan del edificio
Qué sale de tu empresa en cada llamada a una API de IA, qué no resuelven los contratos y qué cambia con la inferencia en tu propia máquina. Sin humo.
Modelos abiertos
Modelos abiertos o APIs de pago: cuándo igualan y cuándo no
Cuándo un modelo abierto ajustado con tus datos iguala a las APIs de pago y cuándo no. Cómo decidirlo con una prueba acotada sobre tu trabajo real.
Modelos a medida
Ajuste fino con tus datos: qué es y cuándo compensa
Qué aprende de verdad un modelo con fine-tuning, qué no aprende (eso es RAG), cuándo combinarlos y el requisito que casi nadie cuenta: datos utilizables.
Hardware
DGX Spark: la sala de servidores que cabe en una mesa
En 2023 servir un modelo 70B exigía sala de servidores. Hoy cabe en una mesa con 128 GB de memoria unificada. La aritmética del DGX Spark para pymes.
Migración
Migrar sin migrar: qué es una API compatible con OpenAI
Qué significa que una API sea compatible con OpenAI: mismas rutas y mismo formato, así que migrar suele ser cambiar URL y clave. Y dónde sí hay trabajo real.
Capacidad real
Cuántos usuarios simultáneos aguanta cada equipo, con datos
El límite real no es la memoria: es el ancho de banda y el tipo de modelo. Las mediciones públicas de DGX Spark y GB300, aplicadas a los cuatro equipos.
Hardware
Caber no es correr: modelos gigantes en una estación de trabajo
Un presupuesto real con 4 GPUs y 1 TB de RAM frente a un modelo abierto de 2,8 billones: qué cabe, a qué velocidad responde y qué cambiaríamos del pedido.
Consultoría y primeros pasos con IA
Pruebas antes de decidir
Cómo preparar ejemplos para una prueba de IA
Una ficha para comparar resultados de IA con criterios claros, ejemplos autorizados y un conjunto de comprobación separado.
IA en tu día a día
Por dónde empezar con IA en tu negocio, sin ser técnico
Elige una tarea, prueba con un ejemplo y comprueba el resultado. Una forma práctica de empezar con IA sin convertirte en experto ni comprar a ciegas.
Consultoría con criterio
Qué pedir a un consultor de IA para tu negocio
Qué debe aportar un consultor de IA: criterio, decisiones claras, pruebas útiles y seguimiento. Cómo distinguir acompañamiento, formación e implementación.
Actualidad con contexto
Cómo estar al día en IA sin seguir cada lanzamiento
Un filtro práctico para empresarios: qué cambia, por qué te afecta y qué comprobar antes de probar otra herramienta. Menos noticias, mejores decisiones.