Implantación de Infraestructura de Almacenamiento, Protección y Proceso de IA/LLMs on premise.

La mayoría de usuarios realizamos inferencias sobre los  LLMs como Chat GPT o Copilot sobre la propia Infraestructura Cloud que la aplicación ofrece.

Es decir, consumimos la aplicación modo SaaS.

Sin embargo, en la medida en que estas aplicaciones se vuelven críticas para los negocios, el modelo SaaS encuentra muchas limitaciones. Citamos las principales:

Confidencialidad de la información

Realizar inferencias en las que esté involucrada información sensible de la empresa como secretos profesionales no cumple con las políticas de confidencialidad del negocio

Perfeccionamiento y personalización del modelo limitados

Al no poder integrar directamente la información corporativa con el LLM SaaS, se pierde la posibilidad de ejecutar casos de uso personalizados que generen ventajas competitivas valiosas

Políticas de Seguridad

La ejecución de la solución en SaaS escapa más fácilmente de las políticas de ciberseguridad y Backup-Restore corporativas

Incumplimiento normativo

Regulaciones como GDPR exigen que ciertos tipos de datos se almacenen y procesen dentro de las jurisdicciones específicas

De esta forma, si queremos evitar todas las limitaciones en las que el modelo SaaS incurre, debemos diseñar e implantar una infraestructura On-Premise donde:

  • Mantenemos las funcionalidades de la aplicación

  • Eliminamos las limitaciones de la solución SaaS

  • Implantamos la solución manteniendo las prestaciones premium del resto de servicios core

  • Nos aprovechamos de la información corporativa para alimentar el modelo y obtener casos de uso diferenciadores

Datables te ayuda a diseñar e implantar esta estrategia, donde se concibe tu aplicación LLM como un servicio core más en tu infraestructura.

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