Empresa
Usuarios y aplicaciones
NVYON
MODELOS LOCALES · INFRAESTRUCTURA DEDICADA
IA on-premise para empresas
Ejecuta modelos y servicios de inteligencia artificial sobre una infraestructura dedicada, conectada con tus sistemas y bajo el control técnico de tu organización.
EJECUCIÓN BAJO TU CONTROL
Qué significa desplegar IA on-premise
Una arquitectura de IA on-premise ejecuta los modelos y servicios de inferencia sobre infraestructura dedicada o controlada por la organización, en lugar de depender exclusivamente de una API pública externa para cada operación.
On-premise no obliga a instalar cada máquina físicamente dentro de una oficina. El nodo puede ubicarse en las instalaciones de la empresa o en otro entorno seleccionado para ella. Lo importante es definir quién administra la infraestructura, cómo se accede y por dónde circulan los datos.
Esta forma de despliegue puede integrarse en una estrategia más amplia deIA privada para empresas, centrada también en permisos, información y procesos internos.
Sobre esa arquitectura puedeejecutarse un LLM local, mientras que la capacidad disponible se define medianteservidores de IAdimensionados para la carga real.
Cuando el servicio principal es un modelo de lenguaje, el despliegue específico deun LLM on-premisecombina modelo, motor y API privada. La decisión de propiedad y operación se desarrolla también en la guía dehardware de IA para empresas.
FLUJO CONCEPTUAL
Del usuario al modelo sin perder el contexto empresarial
El acceso se protege, el servidor procesa la petición y el modelo utiliza solo las fuentes e integraciones autorizadas para devolver una respuesta.
Acceso privado
Identidad y permisos
Nodo de IA
Infraestructura dedicada
Modelo local
Motor de inferencia
Sistemas internos
Datos y herramientas
QUÉ PUEDE EJECUTARSE
Una base local para diferentes cargas de inteligencia artificial
La solución se diseña alrededor del trabajo que debe realizar, sin asociar de antemano el proyecto a un modelo o una configuración de hardware concretos.
Modelos de lenguaje
Generación, análisis y transformación de texto mediante inferencia local.
Asistentes internos
Acceso conversacional al conocimiento y la documentación autorizada.
Agentes de IA
Flujos que consultan herramientas y ejecutan acciones dentro de reglas definidas.
Procesamiento documental
Clasificación, extracción, resumen y búsqueda sobre contenido empresarial.
APIs privadas
Capacidades de IA disponibles para aplicaciones y automatizaciones internas.
Modelos multimodales
Procesamiento combinado de formatos cuando el modelo y la infraestructura lo permitan.
DOS FORMAS DE CONSUMIR IA
Infraestructura local frente a depender únicamente de una API pública
No son opciones universalmente mejores o peores. La elección depende del control, la integración y el patrón de uso que necesita cada empresa.
- Control directo de la infraestructura y su configuración.
- Flujo de datos definido alrededor de la red y los sistemas internos.
- Mayor capacidad de personalizar modelos, accesos e integraciones.
- Costes más previsibles en determinadas cargas recurrentes.
- Acceso rápido a un servicio operado y actualizado por un proveedor.
- Consumo generalmente variable según el uso realizado.
- Integración condicionada por las funciones y límites de la plataforma.
- Menor responsabilidad directa sobre la operación de la infraestructura.
CUÁNDO TIENE SENTIDO
Una decisión técnica ligada al uso real
La IA en servidores propios o dedicados suele evaluarse cuando la organización quiere acercar el modelo a su información y disponer de mayor control técnico.
Evaluar mi caso con EnvyonInformación empresarial sensible o documentación interna.
Conocimiento corporativo que debe conectarse al modelo.
Integraciones profundas con aplicaciones y sistemas internos.
Necesidad de infraestructura dedicada y accesos propios.
Cargas recurrentes de inferencia para equipos o aplicaciones.
Organizaciones que buscan mayor independencia técnica.
CÓMO LO HACE ENVYON
Del caso de uso a un entorno conectado y operativo
Primero entendemos la necesidad y la carga. Después definimos el modelo, la infraestructura y la operación que necesita el sistema.
Entendemos el caso de uso
Definimos usuarios, información, objetivos e integraciones.
Estimamos la carga
Valoramos volumen, concurrencia, contexto y frecuencia de uso.
Seleccionamos infraestructura y modelo
Ajustamos la arquitectura al trabajo previsto.
Configuramos el entorno
Preparamos inferencia, accesos y reglas operativas.
Desplegamos la solución
Ponemos el sistema en funcionamiento dentro del entorno acordado.
Conectamos los sistemas
Integramos fuentes, aplicaciones y APIs necesarias.
Mantenemos y monitorizamos
En modalidad gestionada, acompañamos la operación según el acuerdo contratado.
PREGUNTAS FRECUENTES
Resolver dudas antes de desplegar IA en local
¿Qué significa IA on-premise?
Significa que los modelos y servicios de inteligencia artificial se ejecutan sobre una infraestructura dedicada o bajo el control de la organización. El entorno puede estar en las instalaciones de la empresa o en otra ubicación elegida y controlada para ese despliegue.
¿Cuál es la diferencia entre IA on-premise e IA privada?
IA privada describe principalmente el nivel de control sobre los datos, los accesos y la solución. IA on-premise describe la forma de desplegarla sobre infraestructura propia o controlada. Una arquitectura on-premise puede formar parte de una estrategia de IA privada, pero los conceptos no son idénticos.
¿Se pueden ejecutar modelos de lenguaje en servidores propios?
Sí. Los modelos de lenguaje pueden ejecutarse en servidores o nodos de IA preparados para inferencia local. La elección del modelo y de la infraestructura depende del caso de uso, el volumen de consultas, el contexto procesado y los usuarios previstos.
¿La IA on-premise necesita conexión a Internet?
Depende de la arquitectura. La inferencia puede funcionar dentro de la red privada, pero las actualizaciones, determinadas integraciones o la administración remota pueden requerir conectividad. Envyon define estos accesos según las necesidades y restricciones del proyecto.
¿Qué necesita una empresa para desplegar IA en local?
Necesita un caso de uso definido, fuentes de datos identificadas, una política de acceso y una infraestructura dimensionada para la carga prevista. También hay que preparar el modelo, el motor de inferencia, las integraciones y la operación del sistema.
¿Puede Envyon gestionar la infraestructura?
Sí. En la modalidad gestionada, Envyon proporciona y mantiene la infraestructura dedicada según el acuerdo contratado. La empresa también puede adquirir el hardware en propiedad y encargar a Envyon la preparación del entorno.
Estudiemos dónde y cómo debe ejecutarse tu IA
Cuéntanos qué sistemas quieres conectar, quién utilizará los modelos y qué nivel de control necesita tu organización.