LLM, SLM y plataformas de contexto soberanas
Modelos de lenguaje que responden con sus propios datos y nunca los envían fuera de su control
Sus datos no pueden ir a un servicio de IA público
Bancos, ministerios y otras instituciones reguladas no pueden enviar registros de clientes o ciudadanos a servicios de IA públicos en el extranjero. Las leyes de residencia lo prohíben, y la mayoría de los comités de riesgo también.
Sin embargo, esas mismas instituciones necesitan asistentes, búsqueda y redacción que entiendan sus propios documentos, a menudo en árabe y en inglés. Un modelo que no puede ver los datos sirve de poco, y uno que ignora los permisos es un riesgo.
Qué obtiene
Los datos se quedan en el país
Modelos que se ejecutan en su propio centro de datos, su nube privada o una nube soberana regional, para que los datos permanezcan en el país.
Ningún entrenamiento con sus datos
Ningún tercero entrena con sus prompts, documentos o respuestas.
Permisos respetados
Respuestas construidas solo con lo que puede ver quien pregunta.
Árabe y dialectos regionales
Modelos ajustados para árabe y dialectos regionales donde sus usuarios los necesitan.
Qué entregamos
Alojamiento aislado, en las instalaciones y en nube soberana
Modelos servidos en un entorno aislado, en sus propios servidores de GPU o en una red privada sobre una nube regional, dimensionados para su carga de trabajo.
Modelos frontera y de pesos abiertos
El modelo adecuado para cada tarea, desde OpenAI, Claude y Gemini hasta los modelos de pesos abiertos Llama, Qwen, DeepSeek y Mistral, tras una sola interfaz para poder sustituirlo.
Ajuste fino centrado en árabe y regional
Modelos de lenguaje pequeños como Jais, Falcon y ALLaM, y modelos europeos y asiáticos, ajustados con su vocabulario, sus dialectos y sus documentos.
Plataformas de contexto y GraphRAG con reconocimiento de permisos
Una capa semántica y un grafo de conocimiento sobre su contenido, con recuperación que aplica reglas de acceso por fila y por rol antes de que el modelo vea ningún texto.
Cómo funciona
El alojamiento de modelos funciona en clústeres de GPU en las instalaciones o en nubes privadas aisladas, con Jais, Falcon, ALLaM, Mistral, Qwen, DeepSeek o Llama, y las reglas de acceso aplicadas antes de la inferencia.
Elegir la tarea y el límite
Acordamos quién usará el modelo, las tareas que gestiona, los datos que puede leer y dónde se permite ejecutarlo.
Preparar los datos
Llevamos las fuentes a una capa de datos gobernada y mapeamos los permisos que deben llegar hasta cada respuesta.
Seleccionar y ajustar el modelo
Comparamos modelos con sus propias preguntas por calidad, idioma, velocidad y costo, y ajustamos un modelo pequeño cuando compensa.
Desplegar dentro de sus límites
Instalamos el modelo y la recuperación en su entorno, con control de acceso, registro y revisión de seguridad.
Medir y operar
Seguimos la calidad, el costo y el uso, revisamos con su equipo las respuestas señaladas y mantenemos creciente el conjunto de preguntas de evaluación.
Tecnologías y estándares
Los datos fluyen desde sus fuentes a través de una capa de Apache Iceberg o Databricks y de GraphRAG con reconocimiento de permisos hasta un modelo en una red privada aislada. Los datos nunca salen de la empresa.
- IA y aprendizaje automático
- OpenAI GPT
- Anthropic Claude
- Google Gemini
- Meta Llama
- Mistral
- Hugging Face
- Amazon Bedrock
- Azure OpenAI
- Vertex AI
- Datos y analítica
- Databricks
- Métodos y prácticas
- GraphRAG con reconocimiento de permisos
- Capas semánticas
- Redes privadas aisladas
- Modelos de lenguaje pequeños (SLM)
Cómo empezar
La mayoría de los clientes empiezan con la prueba de concepto agéntica soberana: un flujo GraphRAG o de agentes en funcionamiento y con reconocimiento de permisos, conectado a sus herramientas internas en una red privada.
Próximos pasos
Acordar un horario
Nuestro equipo le escribe por correo electrónico para acordar un horario para la sesión.
Sesión previa de consultoría
Una sesión de consultoría previa gratuita de 30 minutos en línea: repasamos sus objetivos, sistemas y restricciones.
Revisión de preparación
En una revisión de preparación gratuita de 48 horas, un Arquitecto Principal comprueba su proyecto frente a la Definición de preparado de 6 puntos y recomienda la vía que encaja.
Elegir la vía
Los proyectos con el alcance definido reciben una propuesta vinculante en un plazo de 3 a 5 días hábiles. Los proyectos en fase de concepto empiezan en el estudio con Blueprint. Un sistema en producción que falla, no está documentado o necesita integración empieza con un diagnóstico de 1 a 2 semanas. El estudio con Blueprint y el diagnóstico tienen cada uno un importe fijo, indicado en la propuesta.
Equipos de producto nativos de IA
Equipos multidisciplinares gestionados de ingenieros sénior, equipados con entornos de codificación y QA con IA.
Proyectos de resultado fijo y servicios gestionados sin interrupción
Entrega de alcance fijo por hitos con responsables de entrega asignados, y servicios gestionados de aplicaciones sin interrupción bajo gobernanza de SLA.
La vía más rápida es el paquete POC agéntica soberana (MCP, A2A, GraphRAG), uno de nuestros paquetes de colaboración rápida.
Por dónde empezarPreguntas y respuestas
¿Puede el modelo funcionar sin que ningún dato salga de nuestro país?
Sí. Alojamos el modelo en un entorno aislado, en sus propios servidores o en una red privada sobre una nube soberana regional. Los prompts, los documentos y las respuestas permanecen dentro de ese límite, y ningún tercero entrena con ellos.
¿Con qué modelos de lenguaje trabajan?
Elegimos según la tarea. Las opciones incluyen modelos frontera de OpenAI, Claude y Gemini, los modelos de pesos abiertos Llama, Qwen, DeepSeek y Mistral, y modelos regionales como Jais, Falcon y ALLaM. Cuando los datos deben quedarse en el país, usamos modelos que pueden ejecutarse dentro de su entorno.
¿Funciona en árabe y en dialectos regionales?
Sí. Ajustamos modelos de lenguaje pequeños centrados en árabe como Jais, Falcon y ALLaM con su vocabulario y sus documentos. Después los probamos con las preguntas que hacen sus usuarios, en los dialectos que usan.
¿Cómo impiden que el modelo muestre a las personas lo que no deberían ver?
La recuperación aplica sus reglas de acceso por fila y por rol antes de que ningún texto llegue al modelo. Una respuesta se construye solo con contenido que puede leer quien pregunta, usando sus reglas actuales de identidad y acceso.
¿Qué es GraphRAG con reconocimiento de permisos?
La generación aumentada por recuperación encuentra los pasajes que responden a una pregunta y se los da al modelo. GraphRAG añade un grafo de conocimiento de cómo se relacionan sus entidades, para que las respuestas puedan seguir esos vínculos. Con reconocimiento de permisos significa que cada pasaje se filtra primero por los derechos de quien pregunta.
¿Necesitamos un modelo grande o bastará uno pequeño?
A menudo bastará uno pequeño. La clasificación, la extracción y las respuestas a partir de sus propios documentos suelen funcionar bien con un modelo de lenguaje pequeño ajustado, que necesita menos GPU y cuesta menos. Reservamos los modelos grandes para las tareas que exigen un razonamiento más profundo.
¿A quién pertenece el modelo ajustado?
A usted. El código, los prompts, los conjuntos de evaluación y los pesos de los modelos ajustados que producimos para usted son suyos una vez pagado cada hito. Los modelos base comerciales y de pesos abiertos siguen sujetos a sus propias condiciones de licencia, que le detallamos.
Empiece por una conversación, no por un contrato.
Cuéntenos qué necesita construir, conectar o proteger. Un arquitecto lo repasa con usted y después le recomienda por dónde empezar.