Soberanía de Datos en IA
IA sobre su propia infraestructura, con modelos open source. Sus datos, sus modelos, su servidor — sin enviar nada a OpenAI ni a la nube.
Casi toda la “IA” en LatAm es un wrapper de OpenAI
Cuando una plataforma le promete “agentes inteligentes con IA”, lo más probable es que esté llamando a la API de OpenAI o Anthropic — su data sale de su empresa, viaja a Estados Unidos, queda registrada en infraestructura de terceros y vuelve como respuesta.
Para muchos casos eso es perfectamente aceptable. Para otros — bancos, salud, gobierno, energía, legal, defensa, industrias reguladas — es directamente ilegal, no cumple con políticas internas, o representa un riesgo competitivo que la dirección no acepta.
Construimos IA que nunca envía sus datos fuera de su perímetro.
Qué resolvemos
- Compliance regulatorio — sectores donde la data del cliente no puede salir del país o de la red corporativa (financiero, salud, telco, gobierno)
- Soberanía corporativa — políticas internas que prohíben enviar información sensible a proveedores cloud externos
- Costos predecibles — sin pagar por token consumido a OpenAI/Anthropic; el costo es la infraestructura, escala lineal con su uso
- Disponibilidad y latencia — sin dependencia de la disponibilidad de un proveedor externo; opera dentro de su red
- Custom fine-tuning — modelos especializados con sus datos, sin que esos datos entrenen modelos públicos de terceros
- Vendor lock-in cero — los modelos son open source, los pesos son suyos, puede migrar de proveedor de hosting cuando quiera
Qué implementamos
Un stack de IA completo, en su infraestructura, equivalente funcionalmente a lo que hace OpenAI:
- Modelos de lenguaje open source — Llama 3 (Meta), Mistral, Qwen, DeepSeek, Phi, según el caso y el hardware disponible
- Embeddings y búsqueda semántica (RAG) — sentence-transformers, BGE, E5, jina y otros, sobre su propia base de conocimiento
- Bases de datos vectoriales — pgvector, Qdrant, Weaviate, Milvus — todas open source y self-hosted
- Speech-to-text — Whisper, Faster-Whisper para transcripción de llamadas sin enviar audio a la nube
- Text-to-speech — Coqui, Piper, XTTS para voz natural multi-idioma sobre su infraestructura
- Inferencia GPU optimizada — vLLM, llama.cpp, Ollama, TensorRT — para correr modelos grandes con throughput de producción
- Orquestación y observabilidad — LangChain/LlamaIndex con instrumentación, métricas y trazabilidad
Sobre qué infraestructura
- Su datacenter — racks propios, GPUs A100/H100/L40 o equivalentes según el modelo y el throughput requerido
- Nube privada — bare-metal con un proveedor que cumpla sus políticas (locales o regionales)
- Nube pública con segmentación — VPC aislada con políticas de salida controladas (mejor que SaaS, no tan estricto como on-prem)
- Híbrido — modelos abiertos para data sensible, modelos cloud comerciales para casos no críticos — con enrutamiento inteligente
Para qué sectores
- Financiero — bancos, cooperativas, fintech con datos sensibles bajo regulación de superintendencia
- Salud — clínicas, aseguradoras, laboratorios con HIPAA-equivalente o normativa local
- Gobierno y sector público — datos de ciudadanos, contratos públicos, defensa
- Energía y servicios públicos — operaciones críticas con políticas de soberanía nacional
- Legal — bufetes con secreto profesional sobre comunicaciones de clientes
- Telecomunicaciones — operadores con datos de tráfico bajo regulación
- Grandes corporativos — empresas con políticas internas que prohíben enviar data a proveedores cloud externos
Qué obtiene comparado con un wrapper de OpenAI
| Aspecto | OpenAI/Cloud comercial | Self-hosted con PaloSanto |
|---|---|---|
| Data del cliente | Sale a EE.UU. | Permanece en su perímetro |
| Compliance regulatorio | Limitado | Cumple políticas locales y sectoriales |
| Costo a escala | Por token, crece con uso | Por infraestructura, predecible |
| Lock-in | Alto (API propietaria) | Cero (modelos open source) |
| Fine-tuning con su data | Riesgoso (data sale) | Seguro (data no sale) |
| Disponibilidad | Depende del proveedor | Bajo su SLA |
| Latencia | Sujeta a internet | Red local |
Por qué PaloSanto
ADN open source desde 1999. No nos especializamos en IA self-hosted hoy porque sea trendy: llevamos un cuarto de siglo construyendo plataformas críticas sobre tecnología abierta — primero Elastix®, después Dinomi, infraestructura on-premise para clientes corporativos en sectores regulados.
Sabemos cómo se levanta un stack de IA en su servidor: provisioning de GPU, contenedorización, orquestación, monitoreo, actualizaciones de modelos sin downtime, fine-tuning sobre data corporativa, integración con sistemas legacy on-prem que ningún SaaS de IA va a tocar.
Nuestra apuesta no es que la IA self-hosted sea para todos. Es que para usted — si está en un sector regulado, si su data tiene valor competitivo, si su compliance no acepta data egress — es la única opción seria.