Ingeniero informático con +15 años de experiencia. Implanto modelos abiertos —Qwen, Gemma, Llama— dentro de tu propia infraestructura cuando los datos no pueden salir, e integro OpenAI, Gemini o Claude cuando lo que pesa es la capacidad o arrancar ya. Automatización de procesos, agentes y asistentes que trabajan con tus documentos y tus clientes.
Los modelos abiertos han alcanzado un nivel que hace tres años era impensable y resuelven la mayoría de los casos reales de una empresa sin que un documento salga de tu red. Para la última milla de capacidad —razonamiento largo, multimodal, picos de volumen— integro los modelos frontera por API. La pregunta nunca es cuál es más listo, sino qué necesita tu caso.
Alibaba
Google · abierto
DeepSeek
Zhipu AI
Meta
Mistral AI
Modelos de pesos abiertos, casi todos bajo licencias permisivas (Apache 2.0, MIT) que permiten uso comercial sin pagar por licencia. Se descargan una vez y se ejecutan en tu servidor, no en el de otro.
OpenAI
Anthropic
Microsoft
AWS
Para cuando el caso pide la máxima capacidad o hay que estar en producción esta semana. Con Azure OpenAI y AWS Bedrock la inferencia se puede anclar en regiones europeas y firmar contrato de encargado de tratamiento.
Contratos, nóminas, historiales, datos de tus clientes: eso se queda en local. Si alguien de tu equipo pega un contrato en ChatGPT, ese contrato ha salido de tu empresa y ya no vuelve.
Razonamiento largo, entrada multimodal, picos de volumen que no justifican comprar una GPU. Ahí el modelo frontera por API llega antes y más lejos, y se integra en días. Negarlo sería venderte humo.
El Reglamento europeo de IA se aplica desde agosto de 2026, con sanciones de hasta 35 M€ o el 7% de la facturación global. En local desaparecen las transferencias internacionales; en nube hacen falta encargado de tratamiento y región europea. No haberlo mirado no es una opción.
En local pagas la implantación y el hardware una vez, y procesar diez mil documentos cuesta lo mismo que procesar diez. En nube empiezas sin inversión y pagas por token. Cuál sale mejor depende de tu volumen, y se calcula antes de decidir, no después.
Facturas, albaranes, contratos y formularios: extracción de datos y volcado a tu sistema sin intervención manual.
RAG privado. Un asistente que responde sobre tus manuales, procedimientos y expedientes, citando siempre la fuente. Con modelo local o con API, según lo que contengan esos documentos.
¿Qué plazo tiene un cliente para devolver un pedido?
Buscando en tus documentos…
30 días naturales desde la entrega, con el producto sin usar y en su embalaje original.
Política comercial.pdf · apdo. 4IA que trabaja dentro de tu CRM, tu ERP y tu correo: clasifica, redacta borradores y prepara respuestas.
Miles de correos, tickets o documentos ordenados y etiquetados con un criterio consistente.
Etiquetados con el mismo criterio
Diseño la frontera del dato antes de escribir una línea de código: qué se queda dentro, qué puede salir y con qué garantías. Para lo sensible, el modelo, el índice y la aplicación viven en tu infraestructura. Vengo de quince años construyendo software de sistemas en C++ y telefonía, así que desplegar y sostener esto dentro de tu máquina es exactamente mi terreno.
No todo tiene que ser local, y quien te diga lo contrario te está vendiendo algo. Tampoco todo tiene que estar en la nube. Esta es la comparación que hago con cada cliente antes de proponer nada.
| Criterio | IA Local (on-premise) | API en la nube |
|---|---|---|
| Dónde viven tus datos | En tu servidor. No salen de tu red. | En servidores de un tercero, a menudo fuera de la UE. |
| RGPD y AI Act | Sin transferencias internacionales ni encargados externos. | Exige contrato de encargado, análisis de transferencias y confiar en el proveedor. |
| Modelo de coste | Inversión inicial. Después, el volumen no encarece la factura. | Empiezas sin inversión, pero pagas por token mientras lo uses. |
| Techo de capacidad | Excelente en tareas acotadas y bien definidas. | Los modelos frontera siguen por delante en razonamiento complejo. |
| Puesta en marcha | Requiere hardware, instalación y un ajuste inicial. | Inmediata: una clave de API y a funcionar. |
| Personalización | Ajuste fino sobre tus propios datos, sin límites impuestos. | Limitada a lo que el proveedor decida permitir. |
| Disponibilidad | Funciona sin internet. Sin cuotas ni límites de uso. | Depende de tu conexión y del estado del servicio ajeno. |
| Estabilidad en el tiempo | Tú decides cuándo actualizar el modelo. | El proveedor puede cambiar o retirar el modelo que usabas. |
Ejemplo ilustrativo Elige un tipo de dato y mira adónde va
Contrato de cliente → Tu servidor Datos de un cliente y condiciones pactadas: no sale de tu red.
Datos sensibles y hardware propio
Despachos, asesorías, clínicas, industria con know-how propio. El dato no puede salir y punto: modelo abierto en tu servidor, índice privado y aplicación dentro de tu red.
Es el caso más común
Lo sensible se procesa en local y lo que no lo es va a un proveedor en nube. Decide la aplicación según el tipo de dato, no el criterio de cada usuario en cada momento.
No tienes hardware, o corre prisa
Integración con OpenAI, Gemini o Claude —o con Azure OpenAI y AWS Bedrock si quieres región europea y contrato de encargado—, con control de gasto, trazas de uso y una capa que permite cambiar de proveedor sin rehacer nada.
Local por defecto para todo lo sensible —clientes, contratos, finanzas, personal— y nube para lo que no lo es, cuando compensa. Casi ninguna empresa necesita elegir una sola opción: necesita saber dónde está la línea. Trazarla es lo primero que hacemos juntos.
Desde el diagnóstico inicial hasta el despliegue, en tu infraestructura o sobre la API que mejor encaje, con los datos siempre bajo tu control.
Modelos abiertos desplegados en tu propia infraestructura. Tus documentos y los datos de tus clientes nunca salen de tu red.
OpenAI, Gemini, Claude, Azure OpenAI o AWS Bedrock conectados a tus sistemas, con control de gasto y sin atarte a un proveedor.
Tareas repetitivas de documentos, correo y datos resueltas de principio a fin, sin intervención manual.
RAG privado sobre tu documentación interna: respuestas fiables, con la fuente citada y sin filtrar nada al exterior.
IA conectada a tu CRM, tu ERP y tu correo, trabajando dentro de los sistemas que tu equipo ya usa cada día.
Un análisis de tus procesos para decidir qué automatizar primero, qué modelo encaja y qué datos deben quedarse dentro de casa.
Cuéntame qué proceso te está costando más tiempo y te digo si la IA puede resolverlo, y si conviene hacerlo en tu servidor o en la nube.
Caso destacado FactuSight es mi propio producto: lee facturas y las convierte en una hoja de cálculo usando modelos de visión. Se vende en dos ediciones, y elegir entre ellas es exactamente la decisión que planteo a mis clientes: dónde se procesa el dato.
Todo el procesamiento ocurre en tu CPU o GPU. Las facturas, los CIF y los datos de tus clientes no salen del equipo, y funciona sin conexión a internet.
Ver la edición DesktopSobre servidores en la Unión Europea, con un espacio de trabajo que dura 24 horas. Abres el navegador y empiezas: sin instalación, sin hardware y sin esperar a que alguien apruebe un despliegue.
Ver la edición CloudEstimación lineal a partir de las cifras publicadas en factusight.com: 200 facturas ≈ 10 h a mano y menos de 1 h con FactuSight, a 20 €/hora.
Retorno de la inversión en menos de dos meses, calculado a 20 €/hora.
FactuSight demuestra que esto no es una promesa de futuro: es un producto en el mercado, y uno donde conviven las dos vías. Quien no puede sacar un dato de su equipo usa la edición Desktop; quien quiere empezar hoy sin instalar nada usa la Cloud. Ese mismo criterio es el que aplico a medida en tu empresa.
Funciona sin conexión a internet
Espacio de trabajo de 24 horas
Cifras publicadas en factusight.com
Del hardware al software en producción, con un único responsable. Sin un proveedor para el servidor, otro para el modelo y un tercero para la aplicación pasándose la pelota cuando algo falla.
Elijo, dimensiono e instalo el servidor —con GPU o sólo CPU— según tu volumen real, no el de un folleto.
Selecciono y ajusto el modelo abierto que corre en local, y la API sólo donde el caso la pide.
Trazo la frontera del dato y diseño índices, colas e integraciones con lo que ya usas.
Escribo la aplicación entera: el chatbot, los paneles y los conectores, a medida.
Despliegue, monitorización, mantenimiento y formación de tu equipo. Sigo ahí después.
En tu web y en WhatsApp, respondiendo con tu catálogo, tus tarifas y tus políticas, no con lo que se invente. Sabe cuándo no sabe y pasa la conversación a una persona con todo el contexto. Lo sensible se procesa en tu servidor.
Atiende tu centralita, resuelve lo repetitivo —citas, estados de pedido, horarios— y deriva el resto. Llevo más de una década en VoIP y call centers.
Responde sobre tus manuales, procedimientos y expedientes citando siempre la fuente, con el índice dentro de tu red.
Clasifican lo que entra, redactan borradores y actualizan fichas dentro de las herramientas que tu equipo ya usa.
Sigo desarrollando webs y tiendas online a medida: rápidas, seguras y pensadas para vender. Es una línea de trabajo activa, no un servicio heredado.
Diseño y desarrollo exclusivo para reflejar la identidad de tu marca. Sin plantillas genéricas, optimizado para conversión y velocidad.
Plataformas de venta robustas y escalables. Desde catálogos simples hasta sistemas complejos con pagos, envíos y gestión de stock.
Estas líneas siguen abiertas y, a menudo, son la puerta de entrada a un proyecto de automatización.
Sistemas de gestión adaptados a tu proceso real, no al revés. Con agentes de IA integrados allí donde aportan algo.
Posicionamiento orgánico y campañas de pago medidas por retorno, no por impresiones.
Telefonía IP con protocolos SIP y software para centros de llamadas, un sector en el que llevo más de una década.
Ingeniero Informático & Consultor de IA
Llevo más de 15 años construyendo software de sistemas: C++, Linux, telefonía, bases de datos. Eso es justamente lo que hace falta para ejecutar modelos de IA dentro de la máquina de otro y que sigan funcionando el año que viene. Llamar a una API es la parte fácil; lo difícil es decidir qué datos la cruzan, qué se queda en casa y cómo se sostiene el conjunto cuando crece. Eso es ingeniería de sistemas, y ahí es donde aporto.
Inicio carrera profesional
C++ / QT, PostgreSQL, VoIP y Sistemas Linux
Full-stack, Wordpress, SEO/SEM, E-Commerce
Ecosistemas SaaS potenciados por IA y automatización
On-premise, RAG privado e integración con proveedores cloud
Cada proyecto enfocado en ROI y métricas de éxito.
Sin intermediarios, trato personalizado.
Metodología ágil y entregas incrementales.
El dato sensible se queda dentro; lo que sale, sale con garantías.
Depende de la tarea, y aquí conviene ser honesto: para razonamiento complejo y abierto, los modelos frontera de pago siguen por delante. Pero la inmensa mayoría de los usos reales en una empresa —extraer datos de un documento, clasificar correos, responder sobre documentación interna, redactar borradores— son tareas acotadas donde un buen modelo abierto rinde prácticamente igual. La pregunta correcta no es cuál es más listo, sino cuál resuelve tu caso concreto. Y si el tuyo es de los que sí necesitan el modelo frontera, te lo digo y lo integramos por API.
Menos del que la gente imagina. Muchos casos funcionan en un servidor con CPU y suficiente memoria, sin GPU dedicada: FactuSight procesa facturas así. Si necesitas velocidad o varios usuarios simultáneos, una GPU de gama media cambia mucho las cosas. Lo definimos en el diagnóstico inicial: primero se decide el caso de uso, luego el hardware. Nunca al revés.
Tres, de menos a más: un equipo dedicado en tu propia oficina, un servidor alojado en un centro de datos europeo bajo tu control exclusivo, o una nube privada. En los tres casos tú sigues siendo el responsable del dato y nadie más lo procesa. No hace falta un centro de datos propio para hacer IA local.
Perfecto, es la otra mitad de lo que hago. Integro la API del proveedor que encaje —OpenAI, Google, Anthropic— dentro de los sistemas que ya usas: tu CRM, tu ERP, tu correo, tu web. La diferencia entre eso y que tu equipo use el chat del navegador está en el control: qué datos se envían, quién puede usarlo, cuánto se gasta y qué queda registrado. Sin eso no es una integración, es una fuga con buena prensa.
Con las herramientas de siempre: límites por usuario y por proceso, un modelo pequeño para lo trivial y el grande sólo cuando aporta, caché de las respuestas que se repiten, y un panel donde ves el gasto por caso de uso en lugar de una factura mensual sin desglosar. Y cuando el volumen de una tarea concreta empieza a doler, esa tarea se mueve a un modelo local. Ése es justo el momento en el que el híbrido gana.
Un diagnóstico y una prueba de concepto sobre un caso concreto se resuelven en semanas, no en meses. Prefiero empezar por un único proceso, medible y con dolor real, ponerlo en producción y crecer desde ahí. Los proyectos que intentan transformarlo todo a la vez suelen no llegar nunca a producción.
Muy a tu favor, y el calendario aprieta: el régimen general del Reglamento europeo de IA se aplica desde el 2 de agosto de 2026, con sanciones de hasta 35 millones de euros o el 7% de la facturación global, y las obligaciones de los sistemas de alto riesgo del anexo I llegan en agosto de 2027. Si el dato no sale de tu infraestructura, desaparecen las transferencias internacionales, no incorporas un encargado de tratamiento externo y mantienes el control completo sobre la trazabilidad y la retención. Ojo: las obligaciones de transparencia siguen aplicándose igual, también en local —hay que avisar de que se está hablando con una IA y etiquetar el contenido generado—. No soy asesor jurídico: preparo la arquitectura y la documentación técnica para que tu asesoría lo tenga fácil.
Sí, si se monta bien, y son cuatro piezas. Una: el contrato de encargado de tratamiento, que tanto AWS como Microsoft incorporan a sus condiciones estándar, así que no hay que negociarlo aparte. Dos: fijar dónde se procesa. En Azure OpenAI depende del tipo de despliegue, porque uno «Global» puede procesar en cualquier geografía mientras que uno de zona de datos europea se queda en Estados miembros de la UE; en Bedrock, elegir región europea y no activar la inferencia entre regiones, que guarda el dato en la región de destino. Tres: la retención. Ninguno de los dos entrena con tus datos, así que ahí no hay nada que desactivar, pero el almacenamiento para detección de abuso sí cambia de uno a otro: Bedrock no guarda entradas ni salidas por defecto, salvo en los modelos frontera más recientes, y en Azure viene activado y quitarlo requiere aprobación de Microsoft. Cuatro: reflejarlo en tu registro de actividades de tratamiento. Preparo la arquitectura y la documentación técnica; la validación jurídica la firma tu asesoría, no yo.
Es exactamente lo que recomiendo. Un caso de uso, un equipo, un resultado medible. Si funciona, ampliar consiste en sumar procesos sobre una infraestructura que ya está montada, y el coste marginal es bajo.
Nada. La integración se diseña contra una interfaz estándar, así que sustituir el modelo por otro mejor es cambiar una pieza, no rehacer el sistema. Es justo lo contrario de atarte a un proveedor: los pesos son tuyos y lo que instalamos hoy seguirá funcionando aunque el sector dé un vuelco. Y eso vale en las dos direcciones: mover una tarea de la nube a tu servidor, o al revés, es sustituir una pieza.
Cuéntame sobre tu idea y juntos encontraremos la mejor solución para tu negocio.
Suelo responder en menos de 24 horas en días laborables.
Disponible para implantar IA en tu empresa: en local cuando el dato no puede salir, integrada con OpenAI, Gemini o Claude cuando lo que pesa es la capacidad. Automatización de procesos y agentes que trabajan con tus datos.
Rellena el formulario y me pondré en contacto contigo.
