La IA genérica te responde. Médula opera tu negocio.
Un modelo entrenado solo con tus datos, alojado en tu propia infraestructura.
No es un modelo alquilado. Es tuyo, entrenado con tus datos y alojado adentro.
Construimos el núcleo, no el accesorio.
La médula es lo que va al centro: coordina la información antes de repartirla al resto del cuerpo. Eso construimos — el núcleo de inteligencia de la organización, entrenado por nosotros y alojado adentro.
El motor (CLM)
Un modelo de 1B–14B sobre bases abiertas, calibrado con el contexto de tu país e industria y luego entrenado con los datos y fuentes reales de tu empresa. Cada cliente se lleva un motor distinto.
La gobernanza
Seguridad, auditoría y RAG sobre tus bases vivas: qué entra, qué sale y quién ve qué. Conectado a la generación continua de datos de tu operación.
La aplicación
El front-end a medida — chat, copiloto o agentes — para que lo use el negocio. La interfaz cambia; el cerebro sigue siendo el mismo y mejora con el tiempo.
Cosas que ya te están pasando.
No hace falta ser técnico para reconocerlas. Pasan todas las semanas, en todas las empresas que usan IA prestada.
“Vuelve en 5 horas”
Tu equipo se queda esperando porque la IA que arrienda alcanzó su límite de uso. El trabajo se detiene por una cuota que no controlas.
Lo confidencial se va sin permiso
Alguien pega un contrato o los datos de un cliente en un chat público para avanzar más rápido. Sale de la empresa y no vuelve.
Cada día empieza de cero
La IA genérica no recuerda tu operación. Explicas lo mismo una y otra vez, y nada de eso queda guardado como conocimiento de la empresa.
Pagas más y no acumulas nada
La cuenta sube cada mes y tu empresa sigue igual de inteligente que ayer. Estás arrendando resultados, no construyendo un activo.
Tu empresa ya usa IA. Solo que no es tuya.
Todos los días alguien de tu equipo le cuenta a una IA pública algo que debería quedarse adentro: un contrato, un dato de un cliente, cómo resolvieron un problema. Esa IA aprende. Tu empresa, no.
No es un incidente aislado. Es lo que pasa todos los días sin un modelo propio.
0%
de los empleados ya usa IA generativa en su trabajo
0%
de ellos pegó información de la empresa directamente en una IA personal
Fuente: LayerX Security, 2025.
Fuga de datos
Contratos, código y datos de clientes salen de tu perímetro sin registro.
Cero trazabilidad
Si algo sale mal, nadie puede reconstruir qué se preguntó ni en qué se apoyó la decisión.
Nada se acumula
Le regalas tu curva de aprendizaje a un tercero: el conocimiento queda allá.
Una pregunta de tu negocio. Una respuesta con fuente. Tú apruebas.
El modelo no inventa: responde citando el documento interno donde está la respuesta, y espera tu decisión.
¿Este cliente cumple el perfil de riesgo para este producto?
Cumple con reparos: ingresos y comportamiento de pago dentro del rango, pero la exposición total supera el límite del segmento. Recomiendo aprobar con monto reducido.
Fuente citadaPolítica de crédito interna, sección 4.2 — límites por segmento
Cada respuesta queda registrada: quién preguntó, qué respondió el modelo, quién aprobó.
Genérico vs. experto. Ahí está la diferencia.
Da lo mismo la interfaz. Lo que importa es lo que hay detrás: un modelo que sabe un poco de todo, o uno que sabe todo sobre tu negocio.
No somos una capa de seguridad sobre un modelo ajeno. Somos el modelo.
El cerebro va en el centro del negocio, no en un costado.
No vendemos un cerebro y desaparecemos. Lo mantenemos vivo.
20x–100x
más barato de operar
frente a pagar por uso a una IA genérica
Mejor
que una IA genérica en tu negocio
porque aprende de tu operación, no de internet entero
100%
de los datos dentro de tu infraestructura
nunca viajan a un servidor de terceros
Trabajamos sobre el ecosistema abierto
NVIDIA
Mistral AI
Google
Meta · Llama
Hugging Face
Qwen
DeepSeek
OllamaNVIDIAMistral AIGoogleMeta · LlamaHugging FaceQwenDeepSeekOllamaNada que construyas sobre un cerebro ajeno te pertenece.
Los datos nunca salen.
El modelo se entrena y corre dentro de tu propia infraestructura, no en la de un tercero.
Costo fijo, sin sorpresas.
Un motor propio se opera con costo predecible; que tu equipo lo use más no dispara la factura.
El conocimiento se acumula.
Cada interacción mejora tu modelo. Con una API ajena, ese aprendizaje nunca es tuyo.
Tu activo de IA crece con el tiempo.
Mientras antes migres, más datos, decisiones y know-how quedan capturados en un modelo que es tuyo y se valoriza.
Para el equipo de TI: no llegamos a reemplazarlos.
Ustedes siguen siendo los dueños del sistema. Nosotros entregamos el motor entrenado; ustedes deciden cómo se integra y cómo se gobierna.
Validación externa
La misma tesis que hoy empujan Mistral con Forge y las joint ventures de despliegue on-premise de Anthropic y OpenAI: la empresa dueña de su modelo, no arrendataria.
¿Cómo empieza el trabajo?
- 01
Diagnóstico
Dónde está el Shadow AI y qué proceso crítico gana con un modelo propio.
- 02
Fundación
Elegimos la base abierta y la calibramos con el contexto de tu país e industria como punto de partida.
- 03
Entrenamiento
Entrenamos el modelo con tus datos y lo conectamos a tus fuentes reales. Cada empresa recibe un CLM distinto.
- 04
Evolución
El modelo se actualiza con la generación continua de datos de tu operación: un activo que mejora y se valoriza.
No alquiles el cerebro de tu empresa.
Agenda 30 minutos y te mostramos qué información está saliendo hoy, sin que nadie la mire.