Vivimos una revolución silenciosa, o quizás no tanto, que indudablemente imparable. La inteligencia artificial generativa está remodelando industrias, automatizando procesos y redefiniendo la relación entre humanos y tecnología. Pero en medio del entusiasmo generalizado por los modelos de lenguaje (LLM), surge una cuestión clave: ¿estamos construyendo nuestra nueva infraestructura digital sobre bases soberanas y seguras o sobre una nueva dependencia invisible?. Quizás volvemos a pecar el mismo error que con nuestro correo (Gmail, Microsoft 365,…), las nubes pública (AWS, Google, Microsoft Azure, …), y incluso muchas soluciones SaaS que nos «secuestran» y tiene el control de nuestros datos, e incluso a veces de «nuestras vidas».
El riesgo de una nueva centralización
Durante años, las empresas han abrazado servicios como OpenAI, Claude (Anthropic), Gemini (Google) o Mistral AI como servicio, seducidas por su potencia y facilidad de uso. Sin embargo, esta comodidad tiene un precio:
- Cesión de datos sensibles a terceros
- Falta de control sobre el funcionamiento del modelo
- Imposibilidad de auditar procesos internos o corregir sesgos
- Modelos entrenados con datos que no controlamos ni podemos borrar
- Restricciones regulatorias, especialmente en entornos europeos sensibles al RGPD
La alternativa: PrivateGPT y modelos fundacionales open source
La buena noticia es que hoy ya no estamos obligados a depender exclusivamente de modelos cerrados. Existen alternativas reales, con modelos fundacionales open source que se pueden desplegar en infraestructuras propias (on-premise), en housing o en soluciones cloud privadas como las que ofrecemos con PrivateGPT en Stackscale.
Estos modelos open source —como LLaMA, QWen, Mistral 7B/Mixtral, Falcon, Phi-3, Gemma, entre otros— permiten a empresas y organizaciones:
- Ejecutar inferencia y fine-tuning local
- Garantizar confidencialidad absoluta
- Auditar y adaptar el comportamiento del modelo
- Cumplir con regulaciones de protección de datos
- Optimizar costes a medio y largo plazo
- Incluso montar una inteligencia artificial sin conexión a Internet
Existen multitud de opciones de código abierto, con soluciones de soporte comercial (o no), para poder desarrollar 100% nuestras inteligencias artificiales en entornos que podamos controlar, siendo soberanos sobre todos nuestros datos entrenados, así como definiendo los controles de acceso y auditoria a nuestro gusto.
Comparativa: Modelos privados vs. modelos cerrados
| Característica | Modelos Privados (PrivateGPT / OSS) | Modelos Cerrados (OpenAI, Claude, Gemini…) |
|---|---|---|
| Acceso al modelo | Código abierto y control completo | Cerrado, caja negra |
| Privacidad de datos | Datos locales, sin terceros | Datos enviados a servicios externos |
| Cumplimiento RGPD | Totalmente configurable | Limitado, sujeto a políticas externas |
| Soberanía tecnológica | Total, se aloja donde decidas | Nula, dependes del proveedor |
| Coste por uso | Fijo, controlado, sin variables API | Pago por token o consulta, impredecible |
| Personalización del modelo | Fine-tuning local y adaptaciones | Muy limitado o inexistente |
| Riesgo de censura o limitaciones | Ninguno | Alto (políticas internas, restricciones legales) |
| Infraestructura | En housing, on-premise o cloud privado | Cloud pública del proveedor |
| Interoperabilidad y estándares | Abierto a mejoras, adaptaciones | Depende de APIs propietarias |
| Escalabilidad interna | Sin límites, según recursos propios | Sujeto a cuota, coste o disponibilidad externa |
⚠️ Ejecutar modelos open source también requiere recursos: GPU, almacenamiento optimizado y soporte técnico. Pero una vez desplegados, representan una solución más sostenible, auditable y estratégica. Los costes suelen ser más bajos de lo que puedas imaginar.
Stackscale: infraestructura soberana para una IA soberana
Desde Stackscale llevamos tiempo observando esta evolución. Por eso ofrecemos infraestructura cloud privada con capacidad para:
- Ejecutar modelos fundacionales open source con rendimiento extremo (bare-metal + GPU).
- Alojar soluciones como PrivateGPT o local LLMs con total seguridad. Incluso soluciones que se conectan por redes privadas o directamente con el cliente sin necesidad de acceso a Internet.
- Reducir la latencia y evitar dependencias externas.
- Cumplir los más altos estándares europeos de protección de datos.
Nos gusta decir que no solo construimos servidores, sino el ecosistema donde se puede desplegar IA con valores europeos: privacidad, libertad y control.
Reflexión final
La inteligencia artificial marcará las próximas décadas, además evolucionando a un ritmo que es casi imposible de seguir. De hecho siempre digo que tenemos que seguir de cerca la robótica que estará cada vez más unida a la IA, y que también nos dará sorpresas, que espero sean buenas. Pero la forma en que la implementemos también definirá nuestra soberanía digital a todos los niveles presentes y futuros. No es solo una cuestión técnica, sino ética, política y económica.
Apostar por soluciones como PrivateGPT, desplegar modelos fundacionales open source y alojarlos en infraestructuras privadas no es un capricho geek. Es una forma responsable, eficiente y estratégica de abrazar la IA sin perder el control sobre lo más valioso: nuestros datos y decisiones, y especialmente nuestro futuro.
Porque en el futuro de la inteligencia artificial, la soberanía no se implanta… se construye. Y me gusta decir que también estoy ayudando a construirlo, tanto si cuentas conmigo como sino, lo más importante es que sepas que puedes controlar tus datos y tus decisiones, sin cederlos a las grandes empresas de IA.
Ilustración hecha con IA de aifreeimages.