01
ESPECIALIDAD TECHYS
Local / on-premise
Modelo, contexto y ejecución dentro de infraestructura controlada por la organización.
- datos sensibles
- latencia predecible
- costo por uso controlable
- independencia de API
LLMs LOCALES · IA PRIVADA · ON-PREMISE
La IA de tu empresa puede correr dentro de tu empresa.
Diseñamos, probamos e implementamos modelos de IA locales y arquitecturas híbridas para trabajar con tus datos, tus sistemas y tus reglas.
No vendemos “un ChatGPT privado”. Elegimos arquitectura después de medir.
techys.local/architecture
PRIVATE AI STACK
01
Tus datosdocumentos · DB · APIs
CONTROL02RAGcontexto
03Toolsacciones
04
LLM localmodelo + runtime + GPU
PRIVATE05
Usuarios y sistemaschat · agentes · workflows
READY↗ local / private cloud / hybridvendor-neutral
Benchmark antes de hardwareRAG con permisosModelos de pesos abiertosOperación y observabilidad
EL PROBLEMA REAL
Instalar un modelo es fácil.
Hacer que sirva en una empresa, no.
Un LLM local no es un producto único. Es una decisión entre calidad, latencia, privacidad, VRAM, concurrencia, contexto, seguridad, costo y mantenimiento.
Techys trabaja en esa capa: convertir modelos de pesos abiertos en sistemas que resuelvan trabajo real.
ARQUITECTURA ANTES QUE MODA
Tres respuestas posibles.
Una sola se elige con evidencia.
02
CUANDO CONVIENE
Híbrida
Lo sensible queda local; tareas generales o picos de capacidad usan modelos externos bajo reglas explícitas.
- mejor relación costo/calidad
- routing por tipo de tarea
- privacidad selectiva
- capacidad elástica
03
SI GANA EL BENCHMARK
Cloud
Si el mejor resultado total es una API externa, no forzamos una solución local por dogma.
- frontier models
- cero hardware propio
- arranque rápido
- escala inmediata
Nuestra regla: local cuando aporta valor; híbrido cuando equilibra; cloud cuando gana.
QUÉ HACEMOS
De la prueba al sistema operativo.
No empezamos eligiendo un modelo. Empezamos por el trabajo que querés resolver.
01
Benchmark real
Comparamos modelos con tus tareas, documentos y restricciones antes de recomendar arquitectura.
Benchmark →02Hardware & serving
Dimensionamos VRAM, concurrencia, cuantización, runtime y crecimiento sin sobredimensionar.
Hardware →03RAG privado
Conectamos el modelo a conocimiento interno con recuperación, permisos y trazabilidad.
RAG →04Agentes e integraciones
La IA deja de responder preguntas y empieza a trabajar con APIs, sistemas y workflows.
Agentes →05Selección de modelos
Evaluamos familias abiertas según calidad, idioma, herramientas, contexto, licencia y hardware.
Modelos →06Operación
Autenticación, logs, evals, monitoreo, actualizaciones y cambios de modelo sin rehacer el sistema.
Método →CASOS DE USO
La ventaja no es “tener IA”.
Es poder usarla donde antes no te animabas.
Cuando el dato, el costo o la dependencia de terceros frenan la adopción, una arquitectura local puede abrir casos concretos.
Explorar casos de uso →01Documentación interna
Preguntar sobre manuales, contratos, procedimientos y expedientes con control de acceso.
02Asistentes internos
Copilotos para equipos que conocen procesos, glosarios, políticas y herramientas del negocio.
03Automatización privada
Clasificar, extraer, resumir y ejecutar acciones sin enviar cada documento a una API externa.
04Software con IA embebida
Agregar lenguaje natural, búsqueda y agentes a productos o sistemas existentes.
PRINCIPIO #1
No compres una GPU antes de probar tu trabajo real.
El tamaño del modelo no decide solo. Medimos calidad, velocidad, memoria, concurrencia y costo sobre tareas representativas.
Ver metodología de benchmark →evaluation_run_01PASS
task_qualitymeasured01
tokens / secmeasured02
VRAM / RAMmeasured03
concurrencymeasured04
TCOcompared05
recommendation = evidence
MÉTODO
Primero decidimos si vale la pena.
Después construimos.
- 01
Definir el trabajo
Qué debe resolver, con qué datos, para cuántos usuarios y bajo qué restricciones.
- 02
Benchmark
Probamos modelos y configuraciones con casos representativos, no con demos genéricas.
- 03
Arquitectura
Local, híbrida o cloud; hardware, runtime, RAG, permisos, integraciones y costo total.
- 04
Implementación
Integramos el sistema en el entorno real y dejamos observabilidad desde el comienzo.
- 05
Operación
Medimos calidad, actualizamos modelos y evitamos que la solución quede atada a una versión.
SIN HYPE
Un LLM local no es automáticamente más privado, más barato ni mejor.
Privacidaddepende de toda la arquitectura, no sólo de dónde corre el modelo.
Costohay que comparar hardware, energía, operación y uso real contra APIs.
Calidadse evalúa tarea por tarea; un modelo más grande no siempre resuelve mejor.
Fine-tuningno es el punto de partida: primero evaluamos prompting, RAG y herramientas.
PRIMERA CONVERSACIÓN
¿Tiene sentido correr IA dentro de tu empresa?
Lo primero es medir el caso real. Sin comprar hardware, sin elegir un modelo por moda y sin prometer que local siempre gana.
Evaluar mi caso ↗Primera llamada sin cargo.