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En 30 minutos te mostramos cómo Twinny se conecta a tu operación y empieza a entregar resultados desde la semana 1.
IA local: modelos en tu infraestructura, con tu control.
Trabajamos en implementaciones de IA local para empresas: modelos desplegados en tus servidores o en tu nube privada, sin coste por token a terceros, sin que los datos salgan de tu perímetro y con la misma AI Operating Layer que en la nube.
Definición
Para quién
- CIO / CTO
- CISO y seguridad
- CFO
- Sectores regulados
- Infraestructura
IA local. La IA local (on-premise o en nube privada) es el despliegue de modelos de lenguaje y otros componentes de inteligencia artificial dentro de la infraestructura de la propia empresa, en lugar de consumirlos como servicio de un proveedor externo. Permite ahorrar el coste por uso cuando el volumen es alto, controlar dónde residen y cómo se procesan los datos, y cumplir políticas de seguridad y residencia de datos que no admiten envíos a terceros. Twinny diseña, despliega y opera esa infraestructura y la conecta con la Company Memory, los servidores MCP y los trabajadores digitales.
Por qué IA local: coste, seguridad e infraestructura
- Ahorro de costes: con volúmenes altos de conversaciones y documentos, el coste por token de los proveedores externos supera al de operar modelos propios. La inversión se convierte en un coste predecible.
- Control de la seguridad: los datos de clientes, expedientes o contratos no salen del perímetro de la empresa; ni para inferencia ni para entrenamiento.
- Control de la infraestructura: tú decides dónde corre el modelo, con qué capacidad, con qué versiones y con qué política de actualización.
- Cumplimiento: residencia de datos, sectores regulados, contratos que prohíben terceros y requisitos de EU AI Act auditables.
- Latencia y disponibilidad: modelos cerca de los sistemas que los usan, sin depender de cuotas ni caídas de un proveedor.
Qué desplegamos
- Modelos abiertos Modelos de lenguaje y de voz de pesos abiertos, dimensionados para tu carga y ajustados con tus datos si aplica.
- Inferencia y orquestación Servidores de inferencia, colas, caché y balanceo para operar con volumen y coste controlado.
- Company Memory local Base vectorial, modelo de datos y conectores dentro de tu red.
- MCP y trabajadores digitales Las mismas capacidades y agentes que en la nube, apuntando a tus modelos.
- Observabilidad y gobierno Trazabilidad por decisión, permisos, métricas de coste y calidad.
Local, nube o híbrido: elige por proceso
No hace falta elegir para toda la empresa: cada proceso puede correr donde tenga más sentido, sobre la misma AI Operating Layer.
| Nube de Twinny (Europa) | IA local en tu infraestructura | Híbrido | |
|---|---|---|---|
| Coste | Por uso, sin inversión inicial | Inversión inicial y coste predecible a volumen | Local para lo masivo, nube para picos |
| Datos | Territorio europeo, aislados por cliente | Nunca salen de tu perímetro | Sensibles en local, resto en nube |
| Puesta en marcha | Días | Semanas | Semanas |
| Quién opera | Twinny | Twinny contigo o tu equipo | Compartido |
Cuándo tiene sentido
- Miles de conversaciones o documentos al día con coste por token creciente.
- Datos clínicos, financieros, legales o de RRHH que no pueden salir de la organización.
- Sistemas legacy y bases de datos que solo son accesibles desde la red interna.
- Contratos o auditorías que exigen control total de la infraestructura.
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es la IA local?
- Desplegar modelos de lenguaje y componentes de IA dentro de la infraestructura de la empresa (on-premise o nube privada) en lugar de consumirlos como servicio externo, para controlar coste, datos e infraestructura.
- ¿Cuándo ahorra costes?
- Cuando el volumen es alto y sostenido: el coste por token externo se sustituye por una infraestructura propia con coste predecible. Lo calculamos por proceso antes de proponerlo.
- ¿Los modelos locales son suficientemente buenos?
- Para la mayoría de procesos empresariales (clasificar, extraer, responder con contexto, ejecutar) sí, especialmente con la Company Memory y reglas de negocio. Para casos concretos combinamos modelos locales y en nube.
- ¿Quién lo opera?
- Twinny lo despliega y puede operarlo contigo o transferirlo a tu equipo, con observabilidad, actualizaciones y gobierno.
- ¿Cambia algo para los trabajadores digitales?
- No. La AI Operating Layer, la Company Memory y los MCP son los mismos; solo cambia dónde corre el modelo.
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