Soberanía del dato
Documentos, conversaciones, datos de clientes y precios viajando a servidores fuera de tu control.
IA soberana · Alianza con datacenter privado en España
IA con tus datos. Sin que tus datos salgan de casa.
Inteligencia artificial y machine learning aplicados a tu negocio, ejecutados en tus servidores o en un datacenter privado en España. Cero exfiltración. Cien por cien auditable.
- 0 datoscruzando la frontera de la UE
- Coste planosin pago por token ni cambios de precio por sorpresa
- GPU dedicadapara entrenar y servir tus propios modelos
- ENS · RGPD · EU AI Actcumplimiento por diseño
01El contexto
Querías IA. Te encontraste con un problema de datos.
El 80 % de las empresas ya prueba modelos de lenguaje (LLMs). Casi todas lo hacen enviando sus datos a un proveedor externo, fuera de la Unión Europea. Ese atajo se está pagando.
Dependencia del proveedor
Subidas de precio de hasta el 200 %, condiciones de uso cambiantes y modelos que desaparecen sin aviso.
Cumplimiento normativo
Reglamento Europeo de IA, RGPD y normativas sectoriales, cada vez más exigentes.
Resultados poco accionables
Chatbots genéricos que no conocen tu negocio y predicciones de catálogo que ignoran tu realidad operativa.
El problema no es la IA. Es cómo y dónde se ejecuta. Con modelos abiertos y la infraestructura adecuada, la IA puede correr dentro de tu perímetro con las mismas capacidades y sin exponer tus datos.
02La propuesta
Dos especialistas, una solución completa.
Datalsia aporta la experiencia de entregar proyectos de datos e IA en industria, energía, retail, agro y servicios. Nuestro partner, un operador de datacenter privado en España con infraestructura propia y certificaciones, aporta la soberanía total del dato. Juntos cubrimos toda la pila.
Pilar 1
Datos, machine learning e IA aplicada
- Diseño y entrega de proyectos de IA y ML de extremo a extremo.
- Cuadros de mando y previsión: ventas, facturación, inventario y fuga de clientes.
- Visión artificial y mantenimiento predictivo industrial.
- Asistentes de IA gobernados sobre documentación y Text-to-SQL.
- Modelos explicables y auditables (XAI).
Pilar 2
Datacenter privado en España
- Infraestructura propia, sin hiperescaladores extranjeros.
- GPUs dedicadas para entrenamiento e inferencia de LLMs.
- Aislamiento por cliente, redes privadas y copias de seguridad locales.
- Operación 24/7, acuerdo de nivel de servicio (SLA) y soporte en español.
- Cumplimiento de ENS, RGPD y Reglamento Europeo de IA por diseño.
Un modelo. Un proyecto. Una infraestructura. Una factura.
03Qué construimos
Asistentes de IA que conocen tu negocio.
Entrenados o ajustados con tu información, conectados a tus sistemas y con trazabilidad completa de cada respuesta.
Asistentes sobre tu documentación
Respuestas con citación de fuentes sobre manuales, contratos, normativa o expedientes (RAG), sin inventar.
Consultas en lenguaje natural
Pregunta a tu ERP o a tu base de datos sin escribir SQL. Text-to-SQL gobernado, con permisos y accesos auditados.
Cuadros de mando por voz
Con Dagenia, pide hablando el gráfico que necesitas: métricas, filtros, umbrales y comparativas al momento, en seis idiomas.
Asistente de planta
Resume alarmas activas, lecturas de sensores y relevos de turno, prepara el informe de planta y avisa a quien corresponde.
Agentes que actúan
Generan partes, envían mensajes, preparan campañas y lanzan acciones operativas, siempre con aprobación humana.
Avatares de atención
Atención a clientes o a la ciudadanía por voz, multilingüe y entrenada con tu información.
04Dónde aplica
Seis sectores. Veinticuatro casos de uso reales.
Estos son los proyectos que más a menudo conviene ejecutar sobre un entorno privado.
Agro y cooperativas
- Asistente IA por cultivo y campaña
- Previsión de cosecha y demanda
- Estrés hídrico con satélite y sensores
- Predicción del precio en subasta
Retail y distribución
- Previsión de ventas y promociones
- Fuga de clientes B2B y consumidor
- Optimización de inventario y reposición
- Análisis demográfico en tienda
Industria y fábrica
- Mantenimiento predictivo de maquinaria
- Visión artificial para control de calidad
- Previsión de producción y OEE
- Análisis de partes de trabajo
Banca y servicios financieros
- Previsión de uso de cajeros y efectivo
- Detección de fraude transaccional
- Asistente regulatorio sobre normativa
- Scoring de riesgo explicable (XAI)
Hostelería y turismo
- Previsión de ocupación y revenue
- Predicción de absentismo de personal
- Asistente IA privado para huéspedes
- Análisis de reseñas y satisfacción
Salud y sector público
- Asistente sobre historia clínica privada
- Predicción de demanda asistencial
- Modelos diagnósticos explicables
- Tramitación documental con RAG
05Por qué en privado
Cuando el dato es sensible, el entorno importa.
Algunos de nuestros proyectos, vistos desde la decisión de infraestructura.
Mantenimiento predictivo
Vibraciones, temperaturas y horas de operación: son datos sensibles de planta. Aquí el entorno privado es casi obligatorio.
−32 % paradas no planificadas en piloto
Previsión de facturación
Las simulaciones what-if intensivas con LLM piden potencia de GPU local y datos limpios de ERP o CRM.
Error medio del 4 %
Optimización de inventario
Un proveedor externo vería tus márgenes y tus volúmenes de compra. Mejor en tu infraestructura.
120-200 k€ liberados por cada M€ de stock
Fuga de clientes
Enviar datos de clientes a un LLM en la nube es zona de riesgo. El asistente privado prepara campañas sin exponerlos.
Hasta un 37 % de clientes recuperados
06Decisión de infraestructura
Datacenter privado frente a cloud público.
Ocho dimensiones que importan cuando se decide dónde corre la IA. Ambos modelos tienen sentido, y muchos proyectos acaban en arquitecturas híbridas, pero con datos sensibles la balanza se inclina con claridad.
¿Dónde viajan tus datos?
Datos fuera de la UE
0 B
Coste
Plano y predecible
Cumplimiento
ENS · RGPD · EU AI Act por diseño
| Dimensión | Datacenter privado (España) | Cloud público (fuera de la UE) |
|---|---|---|
| Soberanía del dato | Los datos nunca salen de tus servidores | Los datos viajan fuera de la UE |
| Cumplimiento normativo | ENS, RGPD y EU AI Act por diseño | Anexos contractuales y zona gris jurisdiccional |
| Coste a 24 meses | Inversión predecible, coste plano | Pago por token: escala con el uso y es impredecible |
| Ajuste fino de LLMs | Sin límite: modelo propio y sin filtraciones | Limitado por el proveedor; prompts visibles a terceros |
| Latencia y disponibilidad | Red privada y SLA contractual local | Depende del proveedor y de la conectividad pública |
| Dependencia del proveedor | Baja: modelos abiertos y portables | Alta: APIs propietarias y cambios sin aviso |
| Puesta en marcha | Algo más lenta (semanas): requiere diseño | Casi instantánea, muy fácil para empezar |
| Talento necesario | Operación de infraestructura y ML (lo ponemos nosotros) | Solo ML: la infraestructura queda abstraída |
Para machine learning sobre datos sensibles, y especialmente para LLMs corporativos, el datacenter privado deja de ser una opción y pasa a ser la elección por defecto.
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