INFRAESTRUCTURA
Inteligencia Artificial Local
Muchas de las aplicaciones de IA que hay en el mercado funcionan llamando a APIs de grandes tecnológicas. Eso significa que tus datos, los de tu empresa y los de tus clientes, salen de tu control, pasan por servidores de terceros, y la disponibilidad y el coste dependen de un proveedor ajeno a tu negocio.
Existe una alternativa: los modelos de lenguaje open-weights. Modelos de gran calidad, entrenados y publicados de forma abierta, cuyos pesos pueden descargarse y ejecutarse en tu propia infraestructura o en la de cualquier proveedor de hosting.
Con estos modelos podemos desarrollar para tu empresa asistentes virtuales, sistemas de retrieval (RAG) sobre tus documentos, clasificación y extracción de información, generación de texto y de código, y mucho más, sin que tus datos salgan de un perímetro que controlas: tu propio servidor o una nube europea.
En Zentense desarrollamos soluciones de IA soberana a medida: elegimos el modelo open-weights más adecuado para cada caso de uso, lo optimizamos para la infraestructura disponible, lo integramos con tus sistemas y lo mantenemos en el tiempo.
Los modelos open-weights, aunque no ofrecen las prestaciones de los modelos más avanzados o frontier, son actualmente una opción muy sólida para la mayoría de las tareas.
¿Te preocupan los requisitos de soberanía de tu sector? Con IA en local o en nube europea tus datos no salen nunca de la UE.
Dónde ejecutamos los modelos
ON-PREMISE
Ejecutar los modelos en tu propia infraestructura (servidores con GPU en tu data center o en un espacio de colocation) es la opción más soberana: tus datos y los modelos no salen nunca de tu control. Es la opción más exigente en infraestructura, pero la que ofrece máxima seguridad y privacidad.
EUROPEAN CLOUD
Alojar los modelos en la nube de un proveedor europeo es un buen equilibrio entre soberanía y flexibilidad: tus datos se quedan en data centers de la UE y cumples RGPD, sin la inversión de comprar servidores propios.
OPEN WEIGHTS
Trabajamos con modelos de pesos abiertos de alta calidad, como Mistral o Llama. Al tener los pesos abiertos puedes verificar su comportamiento, ajustarlos con tu propio corpus y evitar cualquier dependencia de una API cerrada.
