Los proyectos de IA rara vez fracasan por el modelo, sino por tres preguntas: dónde están los datos, quién puede acceder a qué y qué reglas rigen. «IA soberana» no significa en sector7 excluir los modelos públicos, sino situar cada modelo en el lugar correcto: modelos de nube pública allí donde son superiores (investigación, borradores, ideas), modelos autoalojados en nuestros servidores en Alemania allí donde sus datos lo exigen (ejecución sobre contenidos sensibles). Planificar en la nube pública, ejecutar en local, gobernado, auditable y conforme tanto al RGPD como al EU AI Act. La base es nuestra propia infraestructura —parque de servidores propio, espacio de direcciones IP propio, operación en Alemania— y nuestra práctica de seguridad del día a día.
Gobernanza de IA y EU AI Act
La entrada rara vez es un modelo, sino la claridad sobre obligaciones y riesgos. Desde agosto de 2026 rigen las obligaciones de transparencia y de GPAI del EU AI Act; los requisitos para las aplicaciones de alto riesgo siguen hasta finales de 2027. Clasificamos qué desencadena realmente su uso de la IA, y lo anclamos en su estructura de cumplimiento existente, en lugar de colocar un segundo marco normativo al lado.
- Evaluación de preparación y de casos de uso: qué proyectos sostienen y cuáles todavía no, antes de invertir.
- Clasificación de riesgos según el EU AI Act, obligaciones de transparencia y documentación, responsabilidades claras.
- Protección de datos e higiene de datos: los permisos y accesos se ordenan antes de que una IA haga localizables sus datos.
- Conexión con ISO 27001 y NIS-2, allí donde estos marcos ya rigen en su empresa.
Esta línea enlaza directamente con nuestro trabajo existente sobre preparación para la IA y gobernanza. La base es la práctica de proyecto, no la teoría: entre nuestras referencias figura el desarrollo de una estrategia de IA de toda la empresa para un proveedor energético municipal (KRITIS).
Modelos de lenguaje privados protegidos y RAG gestionado
El núcleo: IA que trabaja sobre sus propios datos, sin que estos salgan de su casa. Configuramos bases de conocimiento privadas y Retrieval-Augmented Generation (RAG); los modelos de lenguaje responden preguntas sobre la base de sus documentos, contratos y bases de conocimiento. Esto se opera sobre modelos abiertos autoalojados en nuestro parque de servidores en Alemania; los modelos públicos solo los conectamos allí donde la tarea lo permite y usted lo autoriza.
La diferencia está en la protección. Los sistemas RAG mal construidos entregan a los usuarios contenidos que estos nunca deberían ver, la debilidad más frecuente y más costosa de este tipo de proyectos. Los construimos como aseguramos la infraestructura: con permisos limpios, control de acceso hasta el nivel de documento, registro y una separación que resiste una auditoría.
- Base de conocimiento privada y RAG sobre sus documentos, con control de acceso, registrado y auditable.
- Modelos abiertos autoalojados en nuestro parque de servidores alemán; sin modelos estadounidenses por defecto.
- Conexión de sus sistemas —repositorios de archivos, bases de conocimiento, aplicaciones especializadas— a través de interfaces claramente definidas y reversibles.
- Soberanía de datos clara: sus contenidos permanecen con usted; sin entrenamiento de modelos ajenos con sus datos.
Configuración e integración de IA, modelos públicos y locales en la combinación correcta
Entre «planificar en la nube pública» y «ejecutar en local» está el gobierno. Configuramos un acceso común a modelos públicos y autoalojados que dirige las peticiones según sus reglas: los contenidos sensibles al modelo local, las tareas no críticas al más potente que resulte adecuado, con transparencia de costes y de tokens, almacenamiento en caché de las peticiones recurrentes y registros trazables. Así, la elección del modelo sigue siendo una decisión en lugar de un azar, y un cambio de proveedor no se convierte en una reforma.
- Un acceso a varios modelos, públicos y locales, con enrutamiento según sus indicaciones.
- Control de costes y de tokens: dirección hacia el modelo adecuado, presupuestos y evaluación.
- Integración en sus flujos y herramientas, desarrollada con los mismos procedimientos agénticos que empleamos nosotros mismos.
Operación y habilitación
Managed AI-Operations
Un entorno de IA no es un proyecto con fecha de fin, sino una operación: los modelos se actualizan, se observan los costes y la calidad de respuesta, se revisan los accesos. Esta operación continua la asumimos, si lo desea, desde nuestro centro de datos. Los modelos de SLA vinculantes para ello los estamos construyendo ahora; el alcance y los compromisos los acordamos de forma concreta con usted en cada caso, en lugar de prometerlos antes de que sostengan.
Habilitación y formación
El mayor obstáculo rara vez es la técnica, sino el conocimiento en el equipo. Acompañamos a sus empleados en las herramientas, los límites y los usos sensatos, para que de una IA implantada surja también una IA utilizada.
Nuestro foco, y dónde integramos a socios
Nuestra fortaleza es la aplicación: consultoría, implantación protegida y operación de IA sobre sus datos, en infraestructura que poseemos nosotros mismos y operamos en Alemania. Entrenar modelos base propios no forma parte de ello de forma deliberada; apostamos por modelos abiertos y públicos probados y los llevamos al uso de forma segura y adecuada. Y allí donde se requiere una capacidad de cómputo muy grande, incorporamos socios soberanos, de modo que pague usted por resultados, no por hardware sin usar.
Si todavía está considerando dónde la IA sostiene realmente en su empresa: al principio está una conversación, no un modelo. Ordenamos los proyectos conjuntamente con usted —sin un resultado prefijado— e implementamos lo que aporta beneficio.
AutoevaluaciónCompruebe su preparación para la IA en diez preguntas