Por Sebastiaan Hoogeveen | 23 de agosto de 2026 | Tiempo de lectura: 2 minutos
Para muchas empresas, el tren de la IA avanza a toda velocidad. Muchas empresas optan, por ejemplo, por utilizar Copilot para apoyar a su personal mediante la IA. Al mismo tiempo, muchas empresas prohíben a sus empleados compartir información confidencial con modelos de lenguaje grandes (LLM) públicos, ya que, de lo contrario, dicha información podría llegar a manos de terceros.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Pero, ¿cómo se puede aplicar la IA de forma segura dentro de una empresa? Lo ideal sería que los empleados pudieran consultar información de la empresa de forma rápida y fiable, sin que los datos confidenciales salgan de la empresa. Esto no suele resolverse entrenando un modelo con documentos internos (lo cual resulta costoso y no proporciona respuestas fiables ni verificables). En su lugar, se recurre a la RAG (Retrieval-Augmented Generation): los documentos internos se hacen consultables y, ante una pregunta, el sistema extrae los pasajes relevantes para proporcionarlos como contexto a un modelo lingüístico.
Búsqueda local, formulación externa: la solución híbrida
Para esta búsqueda se puede utilizar un modelo lingüístico de código abierto local y autohospedado (de este modo, los datos sensibles nunca salen del entorno propio). Para la «comprensión» y formulación finales de la respuesta, se puede utilizar posteriormente una API externa (como GPT o Claude), siempre que solo se envíen fragmentos de contexto no rastreables o ya aprobados. De este modo, se crea un enfoque híbrido que supone un ahorro de costes en comparación con un sistema totalmente autohospedado, al tiempo que se mantiene el control sobre qué datos se comparten externamente. Esto se traduce en una ventaja en materia de soberanía digital.
A la hora de elegir un modelo de lenguaje de código abierto, es importante comprobar cómo se ha entrenado, el grado de transparencia de sus creadores en cuanto a los datos de entrenamiento y la licencia, y cómo se va a evaluar de forma sistemática la calidad de los resultados.
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