La IA ya está en tu empresa; la política, todavía no
Es lo que vemos en casi todas las pymes, despachos y clínicas de Barcelona con las que hablamos: alguien del equipo usa ChatGPT para resumir un contrato, otra persona pega una hoja de cálculo de clientes en un asistente gratuito y nadie ha decidido qué se puede hacer y qué no. En el sector legal, más de una cuarta parte de los profesionales reconoce haber introducido datos reales de clientes en ChatGPT, según el Barómetro Sector Legal Digital 2026.
El riesgo no es teórico. Subir datos personales a una herramienta sin contrato de encargado del tratamiento choca con el RGPD. Si trabajas con secreto profesional, el problema es también deontológico. Y el Reglamento Europeo de IA (AI Act) ya obliga: desde febrero de 2025, el artículo 4 exige que tu equipo tenga formación suficiente en IA; desde el 2 de agosto de 2026, el artículo 50 obliga a avisar cuando alguien habla con una IA. Si además tu empresa entra en NIS2, o trabaja para una que entra, te pedirán control sobre cada proveedor que toca tus datos.
El diagnóstico responde a una pregunta sencilla: qué IA puedes usar, con qué datos y dónde tiene que funcionar para que esos datos no salgan de la oficina cuando no deben.
Cómo lo hacemos, paso a paso
- Llamada gratuita de 30 minutos. Entendemos tu caso y te decimos si el diagnóstico tiene sentido. Si no lo tiene, también te lo decimos.
- Cuestionario previo. Qué herramientas usáis, qué tipos de datos manejáis y qué sistemas tenéis (ERP, CRM, gestor documental, correo).
- Sesión de trabajo de 2 a 3 horas con la dirección y las personas que más usan la IA, presencial en Barcelona o por videollamada.
- Análisis. Clasificamos los datos en tres niveles (público, interno y confidencial), revisamos obligaciones y priorizamos casos de uso por impacto, esfuerzo y riesgo.
- Entrega y presentación del informe, con una hoja de ruta y una propuesta cerrada de las siguientes fases, sin compromiso de contratarlas.
Las opciones que comparamos, en palabras sencillas
No partimos de que todo tenga que ser local. Para cada caso de uso comparamos tres caminos:
- Nube con garantías: planes empresariales con contrato de tratamiento y servidores en la UE. Suficiente para mucho trabajo que no toca datos sensibles.
- IA local u on premise: modelos abiertos que corren en un servidor de IA en tu empresa, con un chat privado tipo ChatGPT (Open WebUI), un motor de inferencia (vLLM u Ollama) y, si hace falta, un buscador sobre tus documentos con Qdrant. Los datos no salen del edificio.
- Híbrido: lo sensible en local y lo genérico en la nube, con una pasarela (LiteLLM) que decide qué va a dónde y deja registro de cada petición.
En cada opción indicamos qué modelo cabe en qué hardware, cuántas personas lo pueden usar a la vez, cuánta energía consume y qué mantenimiento pide. Así puedes comparar con datos medidos y no con folletos.
Cuándo NO te lo recomendamos
Si sois dos o tres personas, no tocáis datos sensibles y solo queréis usar ChatGPT o Copilot con cabeza, no necesitáis un diagnóstico completo: en la llamada gratuita te diremos qué plan empresarial contratar y qué tres reglas poner al equipo. Tampoco tiene sentido si ya has tomado la decisión y tienes el proyecto definido; en ese caso pasamos directamente a preparar la propuesta cerrada de la instalación de IA local.
Por qué podemos dimensionarlo con datos reales
No hablamos de oídas. En nuestro laboratorio de Barcelona funcionan dos NVIDIA DGX Spark en clúster y un servidor con GPU RTX, con modelos abiertos de hasta un millón de tokens de contexto. Nuestra pasarela privada ha servido unos 11.150 millones de tokens en 2026 a varias personas y decenas de agentes, sin coste por token. Cuando te decimos que un modelo cabe en tu equipo, o que no cabe, es porque lo hemos medido.