Herramientas de IA locales

Son herramientas que ejecutan modelos de IA directamente en tu propio ordenador o servidor, en lugar de enviar los datos a servicios en la nube. Estas herramientas te dan control total sobre tus datos, funcionan sin conexión y eliminan los costes de suscripción continuos.

Las herramientas de IA local ayudan a las ONG a las que les preocupa la privacidad de los datos, quieren coste cero continuado, necesitan trabajar sin conexión o tienen requisitos de seguridad o cumplimiento normativo que impiden enviar datos a servicios en la nube.

Esta guía cubre las herramientas más populares para ejecutar IA de forma local (aunque hay muchas más opciones).

Beneficios para las ONG

• Privacidad y control total de los datos: procesa información sensible de las personas beneficiarias, datos financieros y comunicaciones confidenciales sin enviar nada a servidores externos. Tus datos nunca salen de tus dispositivos.
• Trabaja sin internet: usa capacidades de IA sobre el terreno en ubicaciones con mala conectividad, durante cortes de internet o en zonas con acceso restringido a servicios en la nube.
• Elimina los costes de suscripción: paga una sola vez por el hardware en lugar de cuotas mensuales. Procesa texto ilimitado, analiza datos ilimitados y genera contenido ilimitado sin cargos por uso ni límites mensuales.
• Evita quedar atado a un proveedor: cambia libremente entre distintos modelos de IA. No dependes de los cambios de precio, condiciones de servicio o continuidad de una sola empresa.
• Cumple normativas de datos estrictas: cumple el RGPD, la HIPAA u otros requisitos de cumplimiento que restringen el procesamiento en la nube de datos sensibles. Mantén un registro completo de auditoría de adónde van los datos.
• Personaliza los modelos para tus necesidades: ajusta modelos de IA con el contenido, la terminología y los casos de uso concretos de tu organización sin compartir información confidencial con terceros.
• Procesa a tu propio ritmo: sin límites de velocidad ni restricciones de cuota. Ejecuta el procesamiento por lotes durante la noche sobre miles de documentos sin preocuparte por los costes de API ni la limitación de uso.

Casos de uso

Las herramientas de IA local pueden gestionar muchas tareas manteniendo los datos en tus dispositivos. Aquí tienes algunos ejemplos prácticos:

• Análisis de documentos confidenciales: analiza solicitudes de subvenciones que contienen relatos sensibles de personas beneficiarias. Procesa documentos financieros con información de donantes. Revisa expedientes de recursos humanos y asuntos de personal sin exponerlos en la nube.
• Datos médicos y de salud: analiza formularios de admisión de pacientes en ONG centradas en la salud. Procesa respuestas de encuestas de salud mental. Revisa notas de casos médicos manteniendo el cumplimiento de la HIPAA.
• Revisión de documentos legales: analiza contratos y acuerdos sin riesgos de la nube. Revisa correspondencia legal sobre asuntos delicados. Procesa actas de reuniones de la junta que contienen debates confidenciales.
• Procesamiento de datos de personas beneficiarias: analiza formularios de admisión con información personal. Procesa respuestas de encuestas de poblaciones vulnerables. Crea informes a partir de datos de gestión de casos sin servidores externos.
• Operaciones de campo sin conexión: usa la IA para traducción, transcripción y análisis en ubicaciones remotas sin internet. Procesa informes de campo y entrevistas localmente antes de subir versiones depuradas.
• Comunicaciones internas: analiza encuestas de opinión del personal de forma confidencial. Procesa quejas de recursos humanos y conversaciones delicadas con empleados. Revisa documentos de estrategia interna sin exponerlos fuera.
• Investigación de desarrollo: analiza inteligencia competitiva y planes estratégicos. Procesa conversaciones confidenciales sobre alianzas. Revisa documentos de fusiones o adquisiciones de forma privada.
• Procesamiento de documentos por lotes: extrae datos de miles de formularios escaneados durante la noche. Categoriza y etiqueta grandes archivos de documentos. Genera resúmenes de registros históricos sin coste por documento.
• Entrenamiento de modelos personalizados: ajusta modelos con el estilo de escritura, la terminología y los procesos de tu organización. Entrena modelos para que reconozcan los nombres de tus programas, ubicaciones y personas implicadas.
• Análisis de código y datos: analiza bases de datos internas y sistemas propios. Procesa repositorios de código sin exponer propiedad intelectual. Revisa documentación de infraestructura técnica.
• Traducción de contenido sensible: traduce documentos confidenciales entre idiomas. Procesa comunicaciones multilingües con personas beneficiarias de forma privada.
• Transcripción de reuniones: transcribe reuniones sensibles de la junta, sesiones de estrategia con donantes y llamadas confidenciales sin que ningún servicio de transcripción en la nube vea el contenido.
• Trabajo de campo sin conexión: los equipos en zonas remotas (programas internacionales, actuación rural) pueden acceder a la IA sin internet.
• Funcionamiento continuo: ejecuta la IA las 24 horas del día, los 7 días de la semana, sin facturas mensuales ni límites de velocidad de API.

Mejores herramientas

Ollama

La forma más sencilla de ejecutar modelos de IA de forma local (si te manejas con la interfaz de línea de comandos).

• Interfaz de línea de comandos sencilla
• Funciona en Mac, Windows y Linux
• Descarga y ejecuta modelos con un solo comando
• API compatible con el formato de OpenAI
• Requisitos de sistema más bajos que algunas alternativas

LM Studio

Aplicación de escritorio fácil de usar para modelos locales.

• Interfaz gráfica (no necesita línea de comandos)
• Compatible con Mac, Windows y Linux
• Explora y descarga modelos desde la propia interfaz
• Interfaz de chat similar a ChatGPT
• Medición del rendimiento de los modelos
• Modo servidor para acceso por API
• Muestra los requisitos de memoria estimados

GPT4All

Plataforma de IA local centrada en la privacidad.

• Aplicación de escritorio con interfaz sencilla
• Biblioteca de modelos con descargas fáciles
• Función LocalDocs para buscar en documentos
• No necesita internet después de la instalación

Jan

Alternativa de código abierto a ChatGPT que funciona de forma local.

• Interfaz limpia similar a ChatGPT
• Compatible con varias plataformas
• Extensiones para añadir funciones

PrivateGPT

Haz preguntas sobre tus documentos de forma privada.

• Sube documentos y hazles consultas
• Todo el procesamiento ocurre de forma local
• Buena opción para necesidades de análisis de documentos

Consejos y buenas prácticas

• Elige el tamaño del modelo según tu hardware: los modelos más grandes (70 000 millones de parámetros) dan mejores resultados, pero necesitan mucha más RAM y son más lentos. Los modelos más pequeños (7000-13 000 millones de parámetros) funcionan más rápido en hardware modesto. Prueba distintos tamaños para encontrar el equilibrio adecuado para tus necesidades.
• Usa modelos cuantizados para ahorrar memoria: los modelos cuantizados (como las versiones Q4 o Q5) usan menos memoria con una pérdida de calidad mínima. Un modelo de 13 000 millones de parámetros cuantizado a 8 bits puede funcionar con 16 GB de RAM en lugar de necesitar 32 GB o más. Empieza con modelos cuantizados a menos que tengas hardware potente.
• Espera respuestas más lentas que con la IA en la nube. La IA local suele ser más lenta (20 a 60 segundos para preguntas complejas frente a 5 a 10 segundos en la nube). Es normal. La velocidad mejora con mejor hardware.
• Procesa por lotes cuando puedas: como la IA local es más lenta, agrupa varias tareas para ejecutarlas durante la noche o a la hora de comer. Transcribe 20 grabaciones de reuniones a la vez en lugar de una por una a lo largo de la semana.
• Considera combinar herramientas locales y en la nube. Usa la IA local para análisis sensibles. Usa herramientas en la nube (ChatGPT, Claude) para generar ideas y trabajo creativo. No hace falta elegir solo una opción.

Preguntas frecuentes

¿De verdad necesitamos IA local o es excesivo?

Para la mayoría de las ONG que manejan datos habituales, los servicios de IA en la nube con buenas políticas de privacidad son suficientes y más sencillos. Solo necesitas IA local si manejas datos extremadamente sensibles (historiales médicos, casos de abuso, asuntos legales), operas en lugares sin internet fiable o procesas volúmenes tan altos que el coste de suscripción supera la inversión en hardware.

¿Los modelos locales son tan buenos como ChatGPT o Claude?

No. Los mejores modelos locales (de código abierto) son muy buenos, pero siguen por detrás de los modelos más avanzados en la nube de ChatGPT, Claude o Gemini. Aun así, para muchas tareas la diferencia de calidad no importa demasiado. Los modelos locales destacan en análisis rutinarios, resúmenes y extracción de datos, donde el razonamiento de vanguardia no es crítico.

¿Cuánto cuesta esto?

El software es gratuito. El hardware varía. Puede que consigas un rendimiento adecuado con ordenadores que ya tienes (0 dólares). Un equipo de sobremesa decente optimizado para IA local puede costar entre 1000 y 2000 dólares. Las estaciones de trabajo de gama alta para trabajo serio de imagen o vídeo pueden superar los 5000 dólares. Compara esto con el coste de las suscripciones de IA en la nube (20 a 100 dólares al mes por usuario) para decidir qué tiene sentido económico.

¿Y el coste de la electricidad?

Ejecutar modelos de IA, sobre todo en GPU, consume bastante energía. Una GPU de sobremesa funcionando a tiempo completo puede costar entre 20 y 50 dólares al mes en electricidad, según tus tarifas. Para un uso ocasional (pocas horas a la semana), el coste eléctrico es insignificante. Para un uso intensivo las 24 horas, tenlo en cuenta al comparar costes con los servicios en la nube.

¿De verdad la configuración es tan complicada?

Herramientas como LM Studio han simplificado mucho la configuración. Descarga la aplicación, instálala, elige un modelo y empieza a usarlo. Eso es todo para un uso básico. Las configuraciones avanzadas (ajustar modelos personalizados, ejecutar varios servicios, optimizar el rendimiento) se complican rápido y requieren conocimientos técnicos.

¿Podemos ejecutar la IA local en un servidor en lugar de en portátiles individuales?

Sí. Podéis configurar un servidor de IA local al que acceda varias personas del equipo a través de vuestra red. Esto centraliza la inversión en hardware, hace los modelos accesibles a todo el mundo y simplifica la gestión. Sin embargo, requiere personal técnico para configurarlo y mantenerlo, y necesitáis una infraestructura de red adecuada.

¿Cómo sabemos que nuestros datos realmente se quedan en local?

Herramientas de IA local fiables como Ollama, LM Studio y GPT4All son de código abierto, así que su código se puede auditar. Comprueba que no estás ejecutando ninguna función conectada a internet ni telemetría. Supervisa el tráfico de red si quieres extremar las precauciones. Para la máxima garantía, ejecuta el proceso en ordenadores físicamente desconectados de internet mientras tratas datos sensibles.

¿Deberíamos ajustar modelos para nuestra organización?

Probablemente no al principio. Ajustar un modelo requiere conocimientos técnicos, buenos datos de entrenamiento y recursos computacionales. Empieza con modelos de propósito general y plantéate el ajuste especializado solo si tienes necesidades muy concretas (terminología poco habitual, estilo de escritura propio) y capacidad técnica para mantener modelos personalizados.

¿Qué pasa cuando se actualizan los modelos? ¿Tenemos que reinstalarlo todo?

Los modelos se actualizan con menos frecuencia que los servicios en la nube. Cuando salen modelos nuevos, los descargas por separado y puedes seguir usando los antiguos. No hay actualización forzosa. Actualiza cuando estés listo y hayas comprobado que los modelos nuevos funcionan mejor para tus necesidades.