Durante dos años discutimos si la IA generativa era humo o revolución. Ese debate está zanjado: ya es rutina. En muchas compañías, escribes un correo, haces un informe, preparas una oferta o documentas una incidencia… y hay IA de por medio. El dato es claro: una mayoría de líderes declara uso semanal —y casi la mitad, diario— con mejoras reales de productividad. El “piloto” quedó atrás.
Mi tesis es otra: la próxima ventaja no vendrá de usar más IA, sino de usarla mejor y más cerca del dato. Si 2023 fue la curiosidad y 2024 el laboratorio, 2025–2026 debe ser la fase de disciplina y soberanía: eficiencia, métricas, y control estricto de dónde viven los prompts, los embeddings y los registros de conversación. En otras palabras, seguir democratizando el acceso… pero privatizando el procesamiento sensible.
De ‘GenAI para todos’ a ‘GenAI con cabeza’
La democratización es un hecho. Plantillas, asistentes, copilotos y agentes ya no son patrimonio de IT o del equipo de datos: están en compras, finanzas, legal, operaciones, soporte y ventas. Esta extensión, bien gestionada, es positiva: reduce fricción, acelera entregables y libera tiempo cognitivo. El riesgo es obvio: comenzar a “pasear” datos internos por servicios generalistas fuera de nuestro perímetro.
El péndulo, por tanto, debe ir a un punto intermedio: modelo bimodal.
- SaaS público para productividad cotidiana de bajo riesgo (redacción, lluvia de ideas, resúmenes genéricos).
- IA privada —on-premise o en cloud privado— para contenidos, procesos y datos con sensibilidad legal, competitiva o regulatoria.
Soluciones tipo PrivateGPT (Stackscale – Grupo Aire) representan justo ese pivote: un ‘gateway’ de IA privado, con vectorización y consulta sobre datos corporativos, trazabilidad, auditoría, control de acceso, cifrado en tránsito y reposo, y sin fuga de prompts ni de conocimiento a proveedores externos. No se trata de aislarlo todo del mundo, sino de decidir qué preguntas y qué documentos no salen de casa.
Cinco argumentos (de negocio) para llevar parte de la IA a tu perímetro
- Confidencialidad y cumplimiento: RGPD, secretos industriales, contratos con NDAs, historiales de clientes. Hay prompts y adjuntos que no pueden salir a un tercero.
- Latencia y continuidad: un LLM gateway privado “pega” al dato; evita cuellos de egress y no depende de picos o caídas de servicios públicos.
- Coste predecible: en cargas intensivas y repetitivas, GPU bare-metal o cloud privado estabilizan OPEX y eliminan sorpresas por token/egress.
- Trazabilidad y gobierno: quién preguntó qué, cuándo, y con qué fuente se respondió. Registros que auditan, miden y enseñan.
- Ventaja específica: entrenar/afinar donde importa (tu dominio), sin regalar señales a nadie. El valor diferencial ya no es el modelo en sí, sino tu corpus y tus procesos.
Mitos que frenan la privatización (y cómo rebatirlos)
- “Lo privado rinde peor”: para tareas RAG sobre documentos propios, el cuello no es el modelo; son la indexación y el retrieval. Un stack privado bien diseñado (vector DB, chunking y guardrails) compite de tú a tú con SaaS.
- “Es carísimo”: es caro si replicas un hiperescalador. No hace falta. Empieza por casos críticos, GPU compartida, autoscaling sobrio y observability de uso. El ahorro en egress/datos sensibles compensa pronto.
- “Nos bloquea la innovación”: al revés. El patrón bimodal te deja probar fuera lo que no es sensible y industrializar dentro lo que sí lo es.
Arquitectura de referencia (sencilla y que funciona)
- Capa de acceso: portal único con SSO/RBAC, rate limiting, DLP y content filters.
- Motor RAG: vector store privado, chunking y embedding propios; conectores a repos internos (DMS, wiki, CRM, ERP).
- Model gateway: enrutado a modelos locales (open-source optimizados) y a SaaS cuando el caso lo admita.
- Guardarraíles: prompt templates, output checkers, clasificación de PII/secrets y políticas de salida (qué no puede salir jamás).
- Auditoría: logs firmados de consulta ↔ fuente ↔ respuesta; métricas de uso/ROI.
Con esa base, PrivateGPT de Stackscale u opciones equivalentes pueden actuar como capa soberana por defecto: lo sensible “pasa por casa”; lo genérico, por el proveedor público. Así se mantiene productividad y celos del dato.
Qué medir (y reportar) para que la IA deje de ser fe
- Tasa de adopción útil: % de empleados con dos casos de uso productivos por semana.
- Tiempo ahorrado por flujo: mins/entregable en elaboración de propuestas, QA de contratos, respuestas de soporte.
- Calidad: win rate en ofertas, NPS en helpdesk, reducción de retrabajo.
- Soberanía: % de consultas sensibles atendidas por plataforma privada; cero incidentes de fuga.
- TCO: coste por interacción/respuesta (SaaS vs privado) y ahorro de egress.
Un plan en 120 días para pasar del entusiasmo a la disciplina
Día 0–30 — Diagnóstico y priorización
- Inventario de casos actuales; señalizar datos sensibles.
- Elegir tres procesos de alto impacto para privatizar (legal, compras, soporte).
Día 31–60 — Plataforma mínima viable
- Desplegar gateway privado (p. ej., PrivateGPT) con vector store y conectores internos.
- Definir guardarraíles (DLP, PII, allow-lists).
- SSO/RBAC y auditoría.
Día 61–90 — Industrializar y medir
- Prompts y templates por proceso; playbooks de uso.
- Métricas de tiempo/calidad/uso; corregir chunking y retrieval.
Día 91–120 — Escalar con cabeza
- Abrir el portal a más áreas; formación aplicada (no “charlas”: hands-on con sus documentos).
- Comparativa SaaS vs privado por caso; optimizar costes y latencias.
Cultura y talento: el cuello es humano (no técnico)
Si solo repartimos “accesos” sin tiempo para practicar, atrofiaremos habilidades. La receta es obvia y se ignora a menudo:
- Formar con el trabajo real de cada equipo (no demos genéricas).
- Tiempo protegido semanal para aprender-haciendo.
- Líderes-usuario por área (evangelizan, corrigen, curan contenido).
El objetivo no es “que usen IA”, sino que la integren en su oficio sin perder criterio. Democratizar acceso y elevar el listón profesional.
Conclusión: más IA, más cerca, más responsable
La empresa media ya ha cruzado el Rubicón del uso. Ahora, la cuestión es dónde reside el valor y quién guarda la llave. Mi apuesta: bimodal por diseño —SaaS donde conviene, IA privada donde duele—, con métricas de negocio, gobierno real del dato y una plataforma soberana (tipo PrivateGPT de Stackscale) como pasarela por defecto para lo sensible.
Democratizar la IA no significa regalar el conocimiento. Significa hacerla ubicua… sin soltar el volante.
