IA local: qué ganas de verdad cuando tus datos no salen de la oficina (y qué no)
# IA local: qué ganas de verdad cuando tus datos no salen de la oficina (y qué no)
Cada vez que pegas un contrato, una nómina o el correo de un cliente dentro de un chat de inteligencia artificial, ese texto viaja a un servidor que no es tuyo. Para muchas empresas eso es perfectamente asumible. Para unas cuantas no lo es en absoluto: asesorías con datos fiscales de terceros, gestorías con nóminas, despachos con documentación de casos, centros con datos de menores.
Para esas hay una alternativa que hace dos años era de laboratorio y hoy se monta en una tarde: ejecutar el modelo de IA en un ordenador de tu propia oficina.
Merece la pena explicarla bien, porque se está vendiendo con dos exageraciones opuestas. Una dice que la IA local ya es igual que ChatGPT. La otra dice que instalarla te quita de encima el Reglamento de IA. Ninguna de las dos es cierta.
Qué es exactamente
Un modelo de lenguaje de pesos abiertos descargado en tu ordenador, y un programa que lo ejecuta. Cuando escribes una pregunta, el cálculo ocurre dentro de esa máquina. No hay ninguna petición a internet. Puedes desenchufar el router y seguir funcionando.
Encima se suelen poner dos cosas más: una interfaz web para que todo el equipo entre desde el navegador, y un buscador sobre vuestros propios documentos, de forma que la IA responda con vuestros procedimientos y no con generalidades.
Lo que sí desaparece
Esta es la parte que hace que valga la pena, y conviene ser preciso porque es donde hay valor real y no marketing.
Las transferencias internacionales de datos. Si el tratamiento se hace íntegramente en infraestructura propia y no se envía nada a terceros, buena parte de las obligaciones del capítulo V del RGPD dejan de tener objeto. Para una pyme sin departamento jurídico, eso es una carga administrativa que se evapora.
El contrato de encargado del tratamiento con el proveedor del modelo. Si no hay proveedor externo procesando tus datos, no hay artículo 28 que negociar con él. Sigue habiéndolo para los servicios auxiliares que uses, pero no por la IA en sí.
Y algo que no es jurídico pero pesa igual: dejas de depender de decisiones que no controlas. Que el proveedor cambie los precios, las condiciones de uso o lo que hace con lo que le das.
Lo que no desaparece, por mucho que te lo pinten
Aquí es donde la conversación comercial se suele poner borrosa.
Los principios del RGPD siguen intactos: licitud, transparencia, minimización, limitación de la finalidad, seguridad y responsabilidad proactiva. Sigues siendo el responsable del tratamiento. Si el sistema toma o apoya decisiones que afectan a personas, sigues debiéndoles información y derechos.
La evaluación de impacto no se te perdona por tener el modelo en casa. Se exige en función del riesgo del tratamiento, no de si el servidor es tuyo o alquilado. El registro de actividades de tratamiento, igual.
Del Reglamento de IA: las prohibiciones siguen siendo prohibiciones, la obligación de avisar cuando una persona habla con una máquina sigue siendo obligatoria, y la clasificación de riesgo se determina por el uso, no por dónde se ejecuta. Un sistema local que te criba currículums puede ser de alto riesgo exactamente igual que uno en la nube.
Y la que más sorprende: la obligación de alfabetización en IA del artículo 4, vigente desde febrero de 2025, tampoco desaparece. Dice que quien despliega sistemas de IA debe tomar medidas para que el personal que los usa tenga conocimiento suficiente: qué pueden hacer, qué no, qué riesgos tienen y cuándo hay que supervisar sus resultados.
Fíjate bien: cuando no hay proveedor, esa parte pasa a ser enteramente tuya. Con una herramienta de suscripción al menos hay alguien que publica documentación, avisos y formación. Con un modelo tuyo, en un ordenador tuyo, no hay nadie más. La responsabilidad de que el equipo sepa usarlo es, entera, de tu empresa.
Cuándo sale a cuenta y cuándo no
Esta es la pregunta honesta y tiene una respuesta incómoda para quien vende instalaciones.
Si sois cinco personas y usáis la IA de vez en cuando, para redactar un correo o resumir un documento, la inversión en hardware no se paga. Las suscripciones en la nube son más baratas y tendrás mejor calidad. Punto.
A partir de cierto volumen y cierta sensibilidad de los datos, la cosa cambia. Cuando el uso es diario, por parte de todo el equipo y sobre documentación interna, el coste por persona y mes deja de ser pequeño, y la cuota no termina nunca. Entonces una inversión en hardware amortizable empieza a tener sentido, y que los datos no salgan deja de ser un detalle para convertirse en el argumento principal.
También existe la combinación, que a menudo es la mejor: lo sensible en local, el resto en la nube. No hay ninguna obligación de elegir bando.
Los límites, sin endulzar
Los modelos abiertos han recortado mucho la distancia, pero todavía no es cero. Para el trabajo de oficina del día a día (resumir, redactar, traducir, preguntar sobre documentos internos) van sobrados. Para razonamiento complejo de muchos pasos o contextos muy largos, los modelos de pago de la nube siguen por delante. Quien te diga lo contrario te está vendiendo algo.
Y hay una limitación que aquí, en Cataluña, importa especialmente. Los modelos abiertos grandes entienden y escriben catalán, pero hoy no existe ninguna evaluación pública y sistemática que mida esa calidad, como sí la hay para el castellano. Se puede decir que funcionan razonablemente, pero no se puede afirmar con un número delante. El Gobierno español y el Barcelona Supercomputing Center ya no solo lo han anunciado: la familia ALIA es pública y descargable desde enero de 2025, con modelos generativos entrenados con instrucciones en catalán (Salamandra-7b-instruct) y un modelo específico de catalán (RoBERTa-ca), verificados por la AESIA. Eso cambia el punto de partida, pero no la conclusión: tener un modelo público entrenado en catalán no te dice cómo se maneja con tus documentos.
Conclusión práctica: no te fíes de ninguna promesa sobre el catalán, pruébalo con tus propios documentos antes de decidir nada.
Hay una última cosa que suele quedar fuera del presupuesto: alguien tiene que mantenerlo. Los modelos se actualizan, el sistema también, y las copias de seguridad no se hacen solas. Si eso no está decidido antes de empezar, aparece solo a los seis meses.
Qué hace falta, de verdad
Un ordenador con memoria suficiente. La regla práctica es que un modelo cuantizado necesita aproximadamente tantos gigabytes de memoria como miles de millones de parámetros tiene. Un equipo modesto arranca modelos de unos 7 a 8.000 millones de parámetros, suficiente para tareas de oficina. Con 32 o 64 GB se sube de categoría y caben varios usuarios a la vez. Los sistemas de memoria unificada de gama alta llegan a modelos de 70.000 millones.
En software, el patrón que se ha impuesto es bastante estable: un motor de ejecución, una capa que lo gestiona y una interfaz web para el equipo, con búsqueda sobre los documentos internos. Nada de eso es exótico ni requiere un departamento de informática.
Dónde está la parte difícil
No es la instalación. Montar esto es una tarde de trabajo.
La parte difícil es que el equipo lo use bien. Que sepa qué puede pedirle, qué no debe creerse y cuándo hay que revisar lo que saca. Sin eso, la máquina se queda encendida y no la usa nadie o, peor, la usa mal y alguien se fía de una respuesta de la que no debía fiarse.
Y aquí se cierra el círculo: esa parte es exactamente la que el artículo 4 te obliga a cubrir, y es la que nadie te cubre cuando el modelo es tuyo.
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En IAescola instalamos IA local y formamos al equipo que la va a usar. Empezamos mirando si te conviene: si tu caso es el de las cinco personas con uso esporádico, te lo diremos antes de que gastes nada. La formación es bonificable por FUNDAE si tienes empleados en Régimen General; si eres autónomo sin empleados no generas crédito, y entonces la vía es el pago directo con descuento para grupos o las convocatorias de formación subvencionada.