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LLM local / PoC de IA segura

Comprobamos si la IA generativa puede usarse incluso en tareas con información que no puede salir de tu empresa.

Tienes tareas con datos confidenciales y no puedes enviarlo todo a una IA en la nube. Pero tampoco puedes juzgar por tu cuenta si un LLM local funcionaría de verdad en tu negocio. Partiendo de ahí, esta PoC reúne en tres meses el material para decidir si pasar a producción.

Temas frecuentes por sector

Cada sector se detiene por motivos distintos. En las páginas por sector reunimos los retos habituales y cómo te acompaña Cor.

  • Medicina

    Orden de los datos internos, atención al paciente, seguridad de la información, estrategia de uso de IA

  • Profesiones colegiadas

    Revisión de contratos, trámites y registros, control de plazos, solicitud de subvenciones

  • Construcción

    Gestión laboral, cambios de diseño, comprobaciones de seguridad, transmisión del know-how

  • Industria

    Inspección visual, transmisión del know-how, mantenimiento de equipos, gestión de inventario

  • Educación

    Tareas de evaluación, comunicación con familias, informes, gestión de listas en herramientas TIC

¿Te has quedado atascado en algo así?

  • Tienes datos confidenciales y no puedes enviarlo todo a una IA en la nube.
  • No puedes juzgar internamente si un LLM local funcionaría de verdad en tu trabajo.
  • Sin normas internas, cada prueba se queda en la PoC.

Términos que usamos en esta página

LLM local
IA generativa que funciona en tu propio entorno, sin sacar los datos de tu empresa.
IA segura
Un entorno de IA creado para poder manejar información difícil de entregar a una IA externa, incluido el diseño de normas internas, permisos y registros.
PoC
Prueba de concepto: probar a pequeña escala, antes de producción, para comprobar que algo funciona.

Cómo trabajamos

Durante tres meses avanzamos así. No apostamos solo por la IA en la nube ni solo por un LLM local: el diseño parte de usar cada uno según el nivel de confidencialidad de la información.

  1. Delimitar las tareas

    Acotamos las tareas que cubre la PoC. Si ya tienes lo ordenado en un diagnóstico de IA con datos confidenciales, fijamos el alcance a partir de ello.

  2. Diseñar el tratamiento de los datos

    Diseñamos dónde trazar la línea de la información que se da a la IA (límites de entrada), los permisos de acceso, los registros de operaciones y la aprobación humana.

  3. Montar un entorno de pruebas

    Creamos un entorno para probar antes de producción.

  4. Definir y medir criterios de evaluación

    Decidimos qué cuenta como utilizable y lo medimos de verdad.

  5. Decidir sobre producción

    Decidimos si pasar a producción.

Lo que te queda tras la PoC

El objetivo no es una demo que funcione, sino tener el material para decidir si pasar a producción. Construir no es un fin en sí mismo.

Después de la PoC

  • Si va bien, pasas a la construcción en producción y a la operación y mantenimiento (presupuesto individual según los requisitos).
  • Si no, creemos que la decisión de «ahora no» también es un resultado de la PoC que puedes llevarte.

En Cor. seguimos probando LLM locales y aplicamos esa experiencia al diseño de cada PoC.

Coste

El coste varía según el reto y el alcance. Presupuestamos de forma que queden claros los supuestos, los riesgos y el alcance del trabajo; el precio y el plazo formales se confirman tras revisar los requisitos.

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