Tu IA. Tu servidor. Sin dependencias. Fabricado en Europa. AKHET® Local AI

IA es la abreviatura de «inteligencia artificial» y hace referencia a una serie de sistemas informáticos entrenados para simular tareas humanas como el aprendizaje, la resolución de problemas, la comprensión del lenguaje y la toma de decisiones.

Además de ordenadores de alto rendimiento, la IA necesita enormes cantidades de datos para «alimentar» algoritmos avanzados y complejos que detectan patrones y relaciones. Sin embargo, hay que tener en cuenta que la calidad de cualquier modelo de IA depende de la calidad de los datos que se le proporcionan durante el entrenamiento.

Sí, sin duda. Al igual que en todas las demás áreas de negocio, unos datos de alta calidad dan lugar a previsiones y resultados precisos, a una mayor eficiencia y a un menor número de distorsiones y desperdicio de recursos. En definitiva, existe una clara relación entre una excelente calidad de los datos y unos mejores resultados empresariales, así como unos menores costes operativos.

Y lo que es aún más importante, unos conjuntos de datos limpios, equilibrados y representativos evitan que los modelos de IA generen burbujas con resultados injustos o discriminatorios.

Existe la IA estrecha (Narrow AI), que se utiliza para tareas específicas; la IA generativa (Generative AI), que crea nuevos contenidos —ya sean textos, imágenes o incluso código—; y la IA general (General AI), que posee una inteligencia similar a la humana, algo que aún no se ha logrado.

Algunos expertos creen que la inteligencia artificial general (AGI) podría alcanzarse ya en 2026, otros afirman que aún tardará décadas, y algunos incluso dan por hecho que nunca se hará realidad.

Los agentes de IA son asistentes digitales especializados que realizan tareas de forma autónoma. Utilizan la inteligencia artificial para comprender información, tomar decisiones y automatizar procesos. A diferencia del software convencional, funcionan de manera flexible, aprenden a partir de los datos y pueden adaptarse individualmente a sus necesidades.

La IA generativa no solo analiza datos. Es el tipo de inteligencia artificial que crea nuevos contenidos, ya sean textos, imágenes, audio o vídeo.

Los modelos de IA generativa también se entrenan con grandes cantidades de datos existentes y aprenden los patrones, las estructuras y las relaciones subyacentes dentro de esos datos para generar nuevos contenidos en respuesta a las entradas de los usuarios.

El aprendizaje automático (ML) es una rama de la inteligencia artificial que utiliza algoritmos para procesar grandes cantidades de datos históricos. A diferencia del software o las aplicaciones convencionales, el aprendizaje automático aprende de forma autónoma a partir de conjuntos de datos cada vez más grandes, sin que sea necesaria una programación explícita.

A partir de grandes volúmenes de datos, los algoritmos pueden identificar patrones, tendencias y relaciones. Entre los casos de uso más comunes del aprendizaje automático se encuentran, por ejemplo, la detección de fraudes o el reconocimiento de imágenes.

LLM son las siglas de «Large Language Model» (modelo de lenguaje a gran escala). Los LLM se entrenan con enormes cantidades de texto, lo que les permite comprender el lenguaje, generar textos y código, responder preguntas, procesar solicitudes, traducir textos de un idioma a otro, resumir documentos extensos en resúmenes breves y concisos, o analizar grandes conjuntos de datos basados en texto para extraer conclusiones y tendencias.

Bueno, la respuesta sincera es: depende. Desarrollar un modelo de IA, desde la investigación inicial hasta el entrenamiento y el perfeccionamiento, no solo requiere tiempo, presupuesto, disciplina y perseverancia.

Y lo que es más importante, requiere personal cualificado con profundos conocimientos técnicos en ámbitos como la arquitectura de modelos, la optimización y el tratamiento de datos. En lugar de empezar desde cero, debería plantearse utilizar un modelo ya preentrenado, como AKHET® Local AI, y adaptarlo a sus necesidades con sus datos específicos.

Cuando los empleados utilizan herramientas de IA sin la autorización de la dirección o del departamento de TI, se habla de «IA en la sombra». El uso de cuentas personales en plataformas públicas de IA conlleva muchos riesgos, como violaciones de la seguridad, del cumplimiento normativo y de la protección de datos, así como fugas de datos. La IA en la sombra abarca herramientas públicas de IA, complementos y agentes de IA de terceros, o cualquier aplicación SaaS con funciones de IA integradas.

Cuando su IA «alucina», ofrece respuestas que, aunque parecen plausibles, no son correctas. Las alucinaciones de la IA se deben principalmente a datos de entrenamiento insuficientes o de mala calidad, a una lógica errónea o a supuestos incorrectos en los algoritmos. Piense, por ejemplo, en consultas sobre hechos históricos que, aunque parecen veraces, no son correctos.

El sesgo de la IA es un error sistemático. Si los datos de entrenamiento contienen prejuicios, esto da lugar a errores en el proceso de toma de decisiones de la IA que perjudican o tratan de forma injusta a determinados grupos demográficos.

Un flujo de trabajo describe los pasos individuales de un proceso. Gracias a la IA, estos flujos de trabajo pueden automatizarse de forma inteligente, de modo que la IA reconozca lo que hay que hacer y ejecute las tareas sin intervención humana.

La ingesta de datos para IA describe un proceso fundamental a la hora de crear un modelo de IA desde cero. Es necesario recopilar, transformar y cargar datos sin procesar procedentes de diversas fuentes.

Normalmente, el flujo de datos incluye tanto datos estructurados como no estructurados. Otro paso importante en el proceso de ingesta de datos para la IA es el tratamiento de los datos mediante su limpieza, validación y estructuración.

La inferencia de IA pone en práctica un modelo de IA entrenado tomando decisiones, realizando clasificaciones o haciendo predicciones basadas en datos nuevos y hasta entonces desconocidos. En esta fase, la IA aporta valor al utilizar los patrones aprendidos para responder a nuevas entradas reales. Un ejemplo: un modelo de IA se ha entrenado con miles de imágenes de perros. Cuando ahora reconoce a un perro en una foto completamente nueva, eso es la inferencia.

RAG son las siglas de «Retrieval Augmented Generation» y es fundamental para proporcionar información correcta y actualizada, así como para respaldar las respuestas con datos objetivos, lo que reduce las alucinaciones de la IA.

Un canal RAG mejora la capacidad de un modelo de lenguaje grande (LLM) para generar respuestas precisas y relevantes al conectarse con fuentes de conocimiento externas. El proceso comienza dividiendo los datos externos en secciones más pequeñas y convirtiéndolas en representaciones numéricas («incrustaciones») que se almacenan en una base de datos vectorial.

A continuación, la consulta original del usuario se combina con los fragmentos de texto recuperados para crear una indicación ampliada que permite al modelo de lenguaje grande (LLM) ofrecer una respuesta más específica y relevante.

La IA privada garantiza la protección de datos y la seguridad en el uso de la IA en la empresa. A diferencia de la IA local, los datos permanecen dentro de su infraestructura controlada, aunque no es obligatorio que se almacenen en una única máquina local. La IA privada puede implementarse de forma local, en una nube privada o en un entorno híbrido.

Cuando las operaciones de IA se ejecutan en un dispositivo local o en una red, se trata de IA local. Todos los conjuntos de datos se procesan y almacenan íntegramente en su propio hardware.

Utilizamos modelos de código abierto que se pueden verificar y ajustar con precisión, lo que le permite supervisar en todo momento los sesgos en los resultados y tomar las medidas oportunas. Dado que los datos se mantienen privados, usted tiene el control total sobre los conjuntos de datos de entrenamiento, lo cual es fundamental para evitar incorporar sesgos externos. La transparencia y las directrices éticas son importantes para nosotros: la responsabilidad sobre los sesgos de la IA recae en usted.

La automatización tradicional sigue reglas fijas, como el clásico principio «si... entonces». Los agentes de IA, por el contrario, reaccionan de forma dinámica, aprenden de la experiencia, reconocen patrones en los datos y son capaces de tomar decisiones complejas. Esto hace que los agentes de IA sean mucho más flexibles y versátiles.

Mantenemos todo el tratamiento de datos estrictamente interno para evitar cualquier fuga de datos personales, como nombres, información financiera, datos sanitarios o datos de acceso.

Aunque no se incluyen herramientas de anonimización integradas, como las que ofrecen proveedores especializados (por ejemplo, Private AI, que identifica y anonimiza la información de identificación personal [PII] en distintos idiomas y entidades), los usuarios pueden integrar dichas funciones o llevar a cabo sus propios procesos de preprocesamiento para garantizar el cumplimiento normativo.

Este enfoque da prioridad a la gestión de datos y al cifrado, y cumple con los requisitos más estrictos en materia de protección de datos.

El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático inspirada en el cerebro humano. El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales multicapa para reconocer patrones complejos en imágenes, textos y sonidos, lo que puede dar lugar a conclusiones y predicciones especialmente precisas.

El término «deep» (profundo) se refiere al número de capas de las redes, que fácilmente puede ascender a varios cientos. Un ejemplo de aprendizaje profundo es una aplicación de tu smartphone que te ofrece al instante la traducción de una señal de tráfico en un idioma extranjero.

Sí, por supuesto. Es compatible con la integración con proveedores de identidad (SSO, LDAP) y fuentes de datos (almacenes de documentos, bases de datos, SharePoint y otros).