IA privada

Qué hacemos

Ejecutar el modelo donde ya están los datos

Desplegamos modelos de pesos abiertos en su entorno, dimensionados por la carga y no por el mayor disponible, y construimos a su alrededor el servicio, el escalado y la observabilidad. La calidad se mide contra sus casos de uso reales, de modo que la diferencia frente a un modelo de frontera se cuantifique en lugar de suponerse. Cuando solo una parte de la carga es sensible, diseñamos la separación para que la vía restringida quede realmente aislada.

Casos de uso habituales

Casos de uso habituales

• Tratar datos regulados donde una API alojada no está disponible por contrato o por ley.
• Operar en un entorno sin conectividad externa fiable.
• Cumplir el requisito de un cliente de que sus datos nunca lleguen a un proveedor de modelos externo.
• Hacer predecible el coste de inferencia con volumen alto y estable.

Seguridad y gobernanza

Seguridad y gobernanza

Dónde pueden tratarse los datos es una configuración, no una suposición: los modelos pueden ejecutarse en su propio entorno cloud o en su propio hardware cuando la residencia o el aislamiento lo exigen. El tráfico que pasa por la pasarela se autentica, se atribuye a un equipo y se registra, que es lo que hace posibles tanto la traza de auditoría como el modelo de coste.

Por qué TeamExtension.ai

Cuantificamos a qué renuncia

Los modelos autoalojados van por detrás de los de frontera en razonamiento difícil, y fingir lo contrario condena un proyecto a decepcionar. Medimos la diferencia con sus casos de uso para que la decisión se tome con una cifra y no con una preferencia.

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes