Corre modelos de lenguaje (LLM) dentro de tu infraestructura: ningún dato confidencial abandona tu red, cumples el RGPD y el AI Act, y controlas qué modelo usas y cómo evoluciona. Para empresas con datos sensibles, obligaciones regulatorias o exigencias de auditoría interna.
Cuando una empresa envía consultas a una API pública de IA, cada petición puede contener datos de clientes, patentes, contratos o información financiera. La empresa acepta las condiciones del proveedor, pierde visibilidad sobre dónde se procesa ese dato y, si hay una brecha o un cambio de política, no tiene palanca de control. El AI Act europeo añade un nivel más: desde agosto de 2026, los sistemas de IA de alto riesgo —RRHH, crédito, sanidad, infraestructura crítica— deben superar una evaluación de conformidad y quedar documentados. Hacerlo con una API externa sin contrato de encargo de tratamiento firmado y sin registros de auditoría es, en la práctica, indefendible ante la AESIA o la AEPD.
La IA soberana resuelve esta ecuación: el modelo se ejecuta en tu servidor (o en una nube con jurisdicción europea certificada), los pesos del modelo son open source auditables (familias Llama, Mistral, Qwen), y la pasarela de inferencia —habitualmente Ollama u OpenLLM— expone una API interna compatible con los estándares de la industria. Esto permite conectar el modelo a tus herramientas existentes sin cambiar los flujos de trabajo: el ERP, el gestor documental, el correo, el CRM reciben respuestas de IA sin que ninguna petición salga de tu perímetro. La inversión en hardware es puntual y amortizable; el coste por consulta a largo plazo es significativamente menor que el de las APIs comerciales para volúmenes medios-altos.
Summum IA acompaña todo el proceso: desde la selección del modelo y el dimensionamiento del hardware hasta la integración con los sistemas de negocio y la puesta en marcha de los registros de gobernanza exigidos por el AI Act. Llevamos desde 2007 ayudando a empresas a adoptar tecnología de forma que puedan explicarla a sus clientes, a su auditor y a su abogado. La IA soberana es hoy el punto de partida más sólido para las organizaciones que necesitan IA real sin asumir riesgos reales.
Mapeamos los casos de uso previstos, los tipos de datos que se procesarán y el nivel de riesgo AI Act de cada uno. Determinamos si el sistema requiere evaluación de conformidad y qué registros de auditoría son necesarios. Entregamos un informe de situación de partida.
Seleccionamos el modelo open source adecuado al caso de uso (Llama 3.3, Mistral Large, Qwen 2.5 u otros), dimensionamos el hardware o la infraestructura cloud soberana, y diseñamos la pasarela de inferencia con control de acceso por rol, registro de peticiones y política de retención de logs.
Instalamos y configuramos el stack (Ollama / OpenLLM, proxy seguro, capa RAG si se necesita memoria documental), y conectamos el modelo con los sistemas de negocio existentes mediante API interna. Validamos que ninguna petición o respuesta abandona el perímetro definido.
Entregamos la documentación técnica y de gobernanza exigida por el AI Act: política de uso aceptable, registro de tratamiento actualizado, manual del operador y plantilla de evaluación de impacto. Formamos al equipo interno y dejamos el sistema en producción con monitorización activa.
El detalle operativo: lo que entregamos como parte del trabajo y lo que mantenemos vivo después.
Informe de clasificación AI Act
Nivel de riesgo de cada caso de uso, obligaciones aplicables y calendario de cumplimiento hasta agosto de 2026 y más allá.
Arquitectura de referencia documentada
Diagrama de componentes, flujos de datos, puntos de control de seguridad y política de retención de logs adaptada a RGPD.
Stack de inferencia en producción
Servidor o contenedor con el modelo desplegado, pasarela con autenticación, throttling y registro de auditoría, verificado en el entorno del cliente.
Capa RAG o base de conocimiento privada
Indexación de documentos internos (contratos, manuales, normativa) para que el modelo responda con contexto propio sin acceso externo.
Documentación de gobernanza AI Act
Política de uso aceptable, registro de operaciones, plantilla de evaluación de impacto (AIIA) y procedimiento de revisión periódica del modelo.
Formación del equipo operador
Sesión práctica para el equipo técnico y para los usuarios finales: cómo interactuar con el modelo, qué no introducir en las consultas y cómo escalar incidencias.
La IA soberana es la capa de infraestructura que da sentido a los agentes, las automatizaciones y los copilots del grupo Summum: cuando los datos son sensibles, todos los servicios de IA de Summum pueden apuntar al modelo on-premise en lugar de a una API pública.
Una vez desplegado el modelo soberano, LLMOps proporciona la capa de evaluación continua, monitorización de calidad y gestión del ciclo de vida del modelo en producción.
Ver servicio → iaLos agentes autónomos de Summum IA pueden orquestarse sobre el modelo on-premise, de modo que la lógica de negocio y los datos permanecen en el perímetro corporativo.
Ver servicio → consultoríaSummum Consultoría lidera la lectura legal del AI Act: evaluación de conformidad, registro de sistemas de alto riesgo y coordinación con la AESIA para empresas que operan en sectores regulados.
Ver servicio →Cualquier dato que no puedas enviar a un tercero sin un contrato de encargo de tratamiento firmado: datos personales de empleados o clientes, contratos, secretos comerciales, información financiera no pública o datos de categoría especial (salud, creencias, etc.). Con IA on-premise la petición nunca sale de tu red, por lo que el análisis de riesgos RGPD cambia radicalmente: no hay transferencia internacional de datos, no hay almacenamiento en infraestructura de terceros y tienes control total sobre los logs.
Para casos de uso específicos y bien definidos (resumen de documentos propios, extracción de datos, respuestas sobre normativa interna, redacción asistida con tus plantillas) los modelos open source actuales como Llama 3.3 70B o Mistral Large alcanzan resultados comparables a los modelos comerciales. El rendimiento depende del hardware disponible; Summum IA dimensiona el servidor según el número de usuarios concurrentes y el tipo de tarea para garantizar tiempos de respuesta adecuados.
Sí, y en muchos casos es la opción que simplifica el cumplimiento. El AI Act obliga a documentar el sistema, registrar su uso y garantizar la supervisión humana, con independencia de dónde esté alojado el modelo. Al tener el modelo en tu infraestructura, controlas los logs, puedes auditar cada petición y ajustar el comportamiento del sistema sin depender de un proveedor externo. Esto facilita mucho la preparación de la documentación exigida para la evaluación de conformidad de los sistemas de alto riesgo que entra en vigor el 2 de agosto de 2026.
No. El stack que implantamos (Ollama u OpenLLM como capa de inferencia) permite actualizar el modelo con un simple intercambio de pesos, sin modificar las integraciones con tus sistemas. Cuando aparece una nueva versión de Llama o Mistral que mejora tu caso de uso, la actualización es una operación técnica menor. La inversión en hardware, en la capa de integración y en la documentación de gobernanza se reutiliza íntegramente.
Sí. El punto de partida habitual es un servidor de pruebas o una máquina existente con GPU discreta, donde desplegamos un modelo de parámetros reducidos (7B-13B) para validar el caso de uso con un equipo piloto. Una vez confirmado el valor, dimensionamos la infraestructura definitiva. Este enfoque reduce el riesgo inicial y permite ajustar el modelo y los prompts antes de la puesta en producción general.