Un sistema de IA puede utilizar un modelo descargable, ejecutarse en un servidor alquilado y llamar a un servicio externo para parte del procesamiento. Llamarlo «privado» sin explicar ese recorrido aporta poca información. Elegir una arquitectura exige examinar el sistema completo.
Distinguir los componentes y sus licencias
La licencia del programa que ejecuta un modelo no es necesariamente la del modelo. Los pesos, los datos, las extensiones y una oferta alojada pueden estar sujetos a condiciones diferentes. Antes de un uso comercial, lea las licencias de las versiones realmente elegidas.
La Open Source Initiative define la IA de código abierto en torno a las libertades de utilizar, estudiar, modificar y compartir, junto con los elementos necesarios para ejercerlas. Poder descargar los pesos no describe por sí solo todos los derechos ni toda la información disponible. Preferimos un inventario preciso a una etiqueta aplicada al sistema entero.
Cartografiar los flujos de datos
Siga una solicitud desde el navegador hasta el resultado. ¿Dónde se almacenan los archivos? ¿Qué servicio convierte los documentos en texto? ¿Dónde se genera el índice? ¿Qué modelo recibe los pasajes? ¿Qué registros conservan el contenido y durante cuánto tiempo?
Este esquema revela dependencias que a veces se pasan por alto: reconocimiento óptico de caracteres, traducción, supervisión, copias de seguridad o autenticación. Ejecutar el modelo localmente no garantiza que todos esos servicios permanezcan en el mismo entorno. El contrato y la configuración deben corresponder al recorrido realmente desplegado.
Dimensionar la infraestructura según el uso
El hardware necesario depende del modelo, las solicitudes simultáneas, la longitud de los documentos y el tiempo de respuesta aceptable. Una demostración para una persona no mide la experiencia de varios equipos en un pico de uso.
Antes de invertir en un servidor, pruebe una carga representativa. Mida el uso de memoria, el tiempo de espera y el comportamiento cuando el servicio se satura. Incluya en el coste las actualizaciones, el almacenamiento, las copias de seguridad y la supervisión. Tener equipos propios sigue exigiendo operarlos.
Aplicar los controles de acceso en la aplicación
El modelo no es una autoridad para decidir los accesos. La aplicación debe verificar la identidad, los roles y los permisos sobre los documentos antes de transmitir datos o ejecutar una acción. La guía de ANSSI aborda la seguridad de una arquitectura de IA generativa en su conjunto, más allá de la elección del modelo.
Para un proyecto, proponemos probar los límites: dos usuarios de departamentos distintos, una cuenta revocada, una fuente eliminada y un conector no disponible. Estos escenarios aportan pruebas más útiles que un mensaje que se limita a afirmar que los datos están protegidos.
Preparar la salida desde el principio
La portabilidad debe probarse en la práctica. ¿Puede exportar los documentos, las configuraciones y los datos que necesita conservar? ¿Son legibles los formatos sin el proveedor original? ¿Quién conserva las credenciales operativas? ¿Cómo pueden eliminarse las copias innecesarias?
Una buena documentación permite a otro equipo comprender los componentes y las operaciones habituales. Las opciones abiertas pueden favorecer esa independencia, pero no sustituyen las competencias ni un plan de recuperación. Nuestro ecosistema presenta herramientas que deben evaluarse con estos criterios, mientras que nuestras orientaciones de tarifas de infraestructura IA distinguen el proyecto inicial de los costes de explotación.
