Entender la IA local.

• Cuánto cuesta la IA en la empresa: suscripción, API o equipo propio : Suscripción por puesto, pago por token o máquina propia: tarifas públicas del 1 de octubre de 2026, costes ocultos, electricidad y amortización.
• Una IA con sus propios documentos: cómo funciona el RAG : El RAG explicado paso a paso: fragmentación, embeddings, base vectorial, búsqueda, citas. Sus riesgos y por qué mantener en local los documentos sensibles.
• IA local: definición, funcionamiento y ejemplos concretos : ¿Qué es una IA local? Modelo de lenguaje, pesos, inferencia, hardware: cómo ejecutar un LLM en local, qué permite y cuáles son sus límites.
• Edge AI: la IA embarcada sobre el terreno, de la colmena al taller : Edge AI e IA embarcada: latencia, ancho de banda, RGPD, ejemplos con fuentes (VespAI, John Deere, implantes) y arquitectura híbrida para empresas.
• Hardware para IA local: memoria, ancho de banda y consumo : Hardware para IA local: qué memoria, qué ancho de banda, qué consumo. Cálculos, mediciones publicadas y ejemplos, del Jetson al Mac Studio.
• Modelos open source: pesos abiertos frente a cerrados en 2026 : Modelos open source en 2026: la diferencia medida con los modelos cerrados, licencias, DeepSeek, Qwen, Mistral, hardware necesario y usos en la empresa.
• IA local o nube: adónde van los datos de la empresa y cómo elegir : IA local o nube: qué ocurre con sus datos, lo que imponen la Cloud Act, el RGPD y el AI Act, y cuándo conviene alojar el modelo en casa.
• RGPD y AI Act: qué verificar antes de usar IA generativa : AI Act tras el ómnibus de julio de 2026, recomendaciones de la CNIL, transferencias, subcontratación, registros, evaluación de impacto: qué verificar.
• Soberanía digital e IA: qué hacer si el proveedor de nube falla : Soberanía digital e IA: averías de AWS y CrowdStrike, Cloud Act, sanciones, AI Act. Hechos fechados y un método para reducir la dependencia de la nube.