Reducción de costos de IA (LLM FinOps)
Bajar la cuenta de IA sin perder calidad: cascada de modelos, caché, modelos locales y medición por tarea.
IA privada: modelos de lenguaje en tu servidor, para datos que no pueden salir
Modelos de lenguaje open source en tu propio servidor, con filtro de confidencialidad y ajuste fino, para usar IA con datos sensibles sin enviarlos a la nube.
01El problema
Los datos confidenciales (pacientes, expedientes, clientes) impiden usar IA en la nube; la alternativa ha sido no usar IA.
02Cómo lo resolvemos
Modelos open source (Llama, Qwen) servidos localmente, ajuste fino con QLoRA cuando hace falta, un filtro de confidencialidad que decide qué puede ir a la nube y medición de calidad.
03Cómo funciona
-
Dato sensible
El caso de uso involucra datos de pacientes, expedientes o clientes.
-
Filtro de privacidad
Un filtro decide, según la finalidad, qué puede ir a la nube y qué se queda en casa.
-
Modelo local
Modelos open source como Llama y Qwen corren en tu servidor, con ajuste fino cuando hace falta.
-
Respuesta medida
La calidad se mide y se compara con modelos en la nube antes de producción.
04Qué cambia en la práctica
IA con datos confidenciales. Datos de pacientes, expedientes y clientes procesados sin salir de tu servidor.
Cumplimiento documentado. Flujos de datos descritos para leyes de privacidad, como la LGPD de Brasil, y para auditorías.
Calidad comprobada. El modelo local se compara con modelos en la nube antes de entrar en uso.
05Qué recibes
- Servidor de modelos local
- Filtro de confidencialidad por finalidad
- Ajuste fino (cuando hace falta) con evaluación
- Documentación para revisiones de protección de datos
06Cómo es el piloto
- Alcance
- Un caso de uso con datos sensibles
- Plazo
- 4 a 8 semanas
Qué medimos
- calidad frente a un modelo en la nube
- costo por consulta
- datos que dejaron de salir
Las métricas se acuerdan antes de empezar. Con los números en la mano, decides si pasas a producción.
07Precio
Precio
Cotización a medida tras un diagnóstico gratuito (hardware y licencias aparte)
Forma de cobro: proyecto más soporte.
Cada proyecto se cotiza por escrito después de un diagnóstico gratuito, en dólares o euros.
08Para quién es
- Estudios jurídicos y áreas con secreto profesional
- Hospitales, clínicas y laboratorios
- Financieras, cooperativas y organismos públicos
Sectores donde más aparece este servicio:
09Preguntas frecuentes
¿Cuánto cuesta ejecutar IA en un servidor propio?
Cada proyecto se cotiza después de un diagnóstico gratuito, según el alcance, el volumen y los sistemas involucrados. Recibes una propuesta de precio cerrado por escrito antes de que empiece cualquier trabajo.
¿Cuánto tiempo lleva poner un modelo local en producción?
El piloto toma 4 a 8 semanas. Alcance típico: un caso de uso con datos sensibles.
¿Los modelos locales son suficientemente buenos?
Para muchas tareas, sí. Medimos la calidad contra modelos en la nube antes de decidir.
¿Qué servidor se necesita?
Depende del modelo y del volumen. El diagnóstico dimensiona el equipo antes de cualquier compra, y muchos casos corren en una sola GPU dedicada.
Quién lo construye
Osney A. de Souza
Ingeniero de IA · Joinville, Brasil
Cinco años de desarrollo de software y sistemas de IA en producción. Quien atiende tu proyecto es quien lo diseña y escribe el código.
- Opera en producción una plataforma de auditoría asistida por IA, con miles de pruebas automatizadas
- Lectura de placas con deep learning en videovigilancia a gran escala
- Estudiante de Ingeniería de Software (Univille, egreso previsto en 2027)
Diagnóstico gratuito
Veamos si esto resuelve tu caso
Cuéntanos cómo funciona el proceso hoy, el volumen aproximado y los sistemas involucrados. Si tiene sentido, recibes una propuesta de piloto con alcance, plazo y métricas.
Escribir un correojuniorthesouza017@gmail.com
Escribir por WhatsApp(47) 98864-2296
Cuéntanos el proceso, el volumen aproximado y los sistemas involucrados. Te responde quien va a construir el sistema.
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