Inteligencia artificial empresarial que corre en tu infraestructura. Sin enviar prompts, documentos ni código a OpenAI, Google o Anthropic. Modelos pequeños, especializados, y bajo tu control total.
Las APIs de modelos hyper-scale son cómodas hasta que mirás qué le estás dando, a quién, y cuánto te cuesta.
Catálogos, código propietario, contratos, datos de clientes, historial médico, información financiera. Todo eso viaja a servidores de terceros y queda en logs que no auditás.
GPT-5 cuesta entre USD 2 y USD 30 por millón de tokens. Si tu producto escala, tu factura escala igual. Sin techo. Sin previsibilidad. Sin moat económico.
Una API call cruza dos veces el Atlántico. Si la región está caída, vos también. Aplicaciones críticas en retail, salud y banca no pueden depender de un proveedor externo.
GDPR, Ley 25.326 de Protección de Datos en Argentina, HIPAA, regulaciones sectoriales financieras. Procesar datos personales en infraestructura extranjera tiene implicancias legales reales.
La tesis Para el 80% de los casos empresariales, no necesitás un modelo de 600 mil millones de parámetros. Necesitás uno chico, especializado, y que no salga de tu red.
Cada uno tiene su lugar. La pregunta es qué necesitás vos.
Modelos vigentes en 2026 que evaluamos, desplegamos y mantenemos para nuestros clientes. Todos con licencias comerciales permisivas.
Multimodal (texto, imagen, audio). Best-in-class para edge devices y laptops. 140+ idiomas. La E4B corre en Raspberry Pi.
Phi-4 Reasoning de 14B le gana a modelos 5x más grandes en benchmarks de razonamiento. Ideal para análisis y debugging.
El 27B obtiene 72.4% en SWE-bench Verified. Mejor SLM para generación de código y soporte multilingüe (incluyendo español rioplatense).
El más rápido del rango 24B. Vision support nativo. Ideal para producción con un solo GPU consumer-grade.
Llama 3.3 8B sigue siendo el mejor all-around balance. Llama 4 Scout permite procesar documentos enteros sin fragmentar.
Único totalmente transparente: arquitectura, datos de entrenamiento, post-training. Para clientes que necesitan auditoría total.
Evaluamos y mantenemos benchmarks internos sobre estos modelos con datos reales de cada vertical.
100% open-source. Dockerizado. Sin dependencias propietarias. Sin contratos con proveedores externos.
Un copilot conversacional embebido directamente en tu producto. Habla con tus datos, ejecuta tareas, genera contenido y resuelve consultas — todo corriendo sobre tu propia infraestructura.
Pensalo como un Adobe AI Assistant, pero diseñado a medida para tu vertical y con tus datos jamás saliendo de tu red.
Casos concretos sobre clientes de e-commerce, retail, salud y logística.
Chat sobre tus documentos, catálogo, manuales o base de conocimiento. Indexa cambios en tiempo real desde tus sistemas existentes.
Clasificación, priorización y enrutamiento de tickets de soporte sin que el contenido (datos del cliente, historial de compras) salga jamás de tu red.
Descripciones, copy, traducciones o resúmenes consistentes con tu tono de marca. Generación en lote con workflow de revisión humana antes de publicar.
Sentiment analysis, extracción de temas y detección de issues recurrentes sobre miles de reseñas, encuestas o conversaciones. Dashboard ejecutivo con tendencias.
Pre-clasificación de consultas y resumen automático de historias clínicas. Datos de pacientes nunca tocan internet. HIPAA-ready desde el día 1.
Tu Confluence, Drive, Notion y Slack unificados en un asistente que responde con citas. Sin que ningún proveedor de IA vea documentos internos.
Cada vertical tiene sus propios desafíos. Estos son ejemplos concretos de lo que se puede construir con SLMs on-premise en cada industria.
¿Tu vertical no está en la lista? Lo mismo aplica. Si tenés datos sensibles y procesos repetibles, hay caso de uso.
Diseñamos, desplegamos y mantenemos infraestructura de IA privada para empresas que no pueden permitirse que sus datos salgan de su red.