Respuesta corta: para la mayoría de empresas de 10 a 200 personas, la mejor opción es una nube con los datos en la Unión Europea y contrato de tratamiento, no un servidor propio. La IA 100 % local compensa en casos concretos: datos muy sensibles en volumen (salud, expedientes), un cliente o un sector que exige que nada salga de vuestras instalaciones, o miles de documentos al día. Y aun así suele montarse en híbrido: lo sensible en local y el resto en la nube. La nube pública de EE. UU. con un plan de empresa es legal y da la mejor calidad, pero no es lo más prudente para datos de clientes delicados.
Si todavía no tenéis claro qué es una «IA privada» y qué garantías debe dar, empezad por IA privada para empresas: qué es y cómo tenerla. Esta guía es el paso siguiente: decidir dónde debe funcionar.
El dilema real en 2026: no es «nube o no nube»
Hace dos años los buenos modelos solo estaban en la nube de tres o cuatro empresas estadounidenses. Hoy hay modelos abiertos que funcionan sin internet, los grandes proveedores ofrecen procesar los datos en Europa y hay asistentes europeos sujetos directamente al RGPD. En las conversaciones que tenemos con empresas, la pregunta casi nunca es técnica. Suele ser una de estas tres:
- «¿Podemos meter datos de clientes en la IA sin meternos en un lío?»
- «¿Nos va a salir más barato tenerlo nosotros que pagar cada mes?»
- «¿Y si el proveedor cambia las condiciones, sube precios o cierra?»
Privacidad, coste y dependencia: cada opción resuelve unas y empeora otras. Ninguna gana en todo.
Las tres opciones, explicadas sin tecnicismos
1. Nube pública: OpenAI, Anthropic, Google o Microsoft
Usáis el modelo del proveedor en sus servidores, con su aplicación o conectado a vuestros programas por su API. Es la opción con mejor calidad de respuesta y la que menos trabajo da. Con un plan de empresa o con la API, por defecto no entrenan con vuestros datos y firman contrato de encargado del tratamiento. Lo que la distingue de las otras dos es que, salvo que contratéis otra cosa, los datos se procesan fuera de la UE, normalmente en Estados Unidos. Cuál elegir entre ellas lo explicamos en ChatGPT, Claude o Gemini para empresa.
2. Nube con los datos en la UE o IA privada
El modelo sigue estando en un centro de datos ajeno, pero en Europa y con contrato. Hay tres variantes:
- Residencia de datos en la UE de un gran proveedor. OpenAI, por ejemplo, permite crear proyectos de su API en la región Europa (Espacio Económico Europeo y Suiza), con procesamiento y almacenamiento en la región. Según su documentación oficial, solo se elige al crear un proyecto nuevo, exige condiciones de retención de datos aprobadas por su equipo comercial y, en los modelos publicados desde el 5 de marzo de 2026, lleva un recargo del 10 % sobre el precio normal. Anthropic y Google ofrecen opciones regionales sobre todo a través de las nubes de Amazon, Google y Microsoft, con modelos y regiones que cambian a menudo: pedidlo siempre por escrito.
- Asistentes europeos, de empresas sujetas directamente al RGPD y con centros de datos en la UE.
- Modelos abiertos alojados en una nube europea: el mismo modelo que podríais tener en local, pero en un servidor alquilado en Europa, pagando por uso.
Es lo que solemos llamar IA privada: cuentas de empresa, sin entrenamiento con vuestros datos, contrato y datos en Europa.
3. Modelos en local u on-premise
Descargáis un modelo de pesos abiertos y lo ejecutáis en un ordenador o servidor vuestro. Ningún dato sale de vuestra red y no pagáis por uso. A cambio, compráis el hardware, alguien lo mantiene y la calidad, hoy, queda por debajo de los mejores modelos de la nube.
Comparativa: IA en la nube pública, en la UE o en local
| Nube pública (EE. UU.) | Nube con datos en la UE / IA privada | Local / on-premise | |
|---|---|---|---|
| Coste inicial | Casi nulo | Bajo: configuración y puesta en marcha | Alto: hardware (de unos 2.000 € a decenas de miles) más instalación |
| Coste mensual | ~20-25 $ por persona en planes de empresa, o consumo por uso en la API | Parecido o algo más; los asistentes europeos suelen ser más baratos | Bajo en uso (electricidad), pero hay que contar horas de mantenimiento |
| Privacidad y RGPD | Legal con plan de empresa y contrato; hay transferencia internacional | Sin transferencia fuera del EEE si el proveedor es europeo; con proveedor de EE. UU., matices (ver más abajo) | Los datos no salen; toda la seguridad pasa a ser cosa vuestra |
| Calidad de las respuestas | La más alta | Alta (los mismos modelos punteros o muy cerca) | Buena para resumir, clasificar y extraer datos; menor en razonamiento y redacción compleja |
| Mantenimiento | Ninguno por vuestra parte | Mínimo: cuentas, normas y base de conocimiento | Actualizar modelos y programas, vigilar el servidor, copias, averías |
| Escalabilidad | Inmediata | Inmediata | Limitada por el hardware: más usuarios a la vez obliga a comprar más |
| Dependencia | Alta de un proveedor y de sus cambios de precio y de modelos | Media; menor si se usan modelos abiertos | Baja del proveedor de IA; alta de quien sepa mantenerlo |
Los precios son orientativos, en dólares los de los proveedores estadounidenses y sin IVA; cambian a menudo.
Qué hace falta de verdad para tener IA en local
Aquí es donde más humo se vende. «Instalamos ChatGPT en vuestra oficina» suena bien, pero lo que se instala es otra cosa.
El hardware: lo que manda es la memoria de la gráfica
Un modelo de lenguaje necesita caber entero en la memoria de la tarjeta gráfica (o en la memoria unificada de un Mac), y responder rápido a varias personas a la vez pide más. Rangos orientativos, con estos supuestos: modelos abiertos comprimidos (cuantizados), uso de oficina con pocas personas preguntando a la vez y precios de hardware nuevo en España en 2026, sin IVA:
| Escenario | Modelo tipo | Hardware orientativo | Inversión aproximada |
|---|---|---|---|
| Prueba o equipo pequeño (hasta 10-15 personas, uso ligero) | Modelos medianos, como gpt-oss-20b (OpenAI indica que cabe en 16 GB de memoria) | Un ordenador con una gráfica de 16-24 GB o un Mac con mucha memoria unificada | De unos 2.000 a 4.000 € |
| Departamento (20-50 personas) o procesos automáticos con documentos | Modelos medianos con margen, o grandes comprimidos | Estación de trabajo con una o dos gráficas profesionales | De unos 8.000 a 15.000 € |
| Modelos grandes para muchas personas a la vez | gpt-oss-120b, según OpenAI, en una sola gráfica de 80 GB; o modelos de 70.000 millones de parámetros o más | Servidor con gráficas de centro de datos | Varias decenas de miles de euros |
Son rangos para hacerse una idea, no un presupuesto: dependen sobre todo de cuántas personas preguntan a la vez. Hay que sumar instalación, copias de seguridad y la electricidad de un equipo encendido todo el día.
Los modelos abiertos razonables
En 2026 los modelos de pesos abiertos son buenos de verdad para tareas acotadas: resumir, clasificar correos, extraer datos de documentos, responder sobre vuestros manuales. Las familias más usadas son gpt-oss (OpenAI, con licencia Apache 2.0), Llama (Meta), Mistral, Qwen (Alibaba) y Gemma (Google). Revisad la licencia de cada uno antes de usarlo en un producto: no todas permiten lo mismo.
Quién lo mantiene
Hay que actualizar el modelo cuando sale una versión mejor, los programas que lo sirven (Ollama, vLLM o similares), la interfaz del equipo, los permisos y las copias. Si no tenéis a nadie técnico en plantilla, ese mantenimiento lo tiene que hacer un proveedor, y entonces ese proveedor también accede a vuestros datos: necesitáis con él el mismo contrato de encargado del tratamiento que con una nube.
Cuándo elegir cada una: por tamaño y por tipo de dato
Por tamaño de empresa
- Menos de 15-20 personas, sin informático: nube con datos en la UE o plan de empresa de una gran herramienta. Un servidor propio os dará más problemas que tranquilidad.
- De 20 a 100 personas: nube en la UE como base; local solo si hay un proceso concreto con datos sensibles y volumen que lo justifique.
- Más de 100 personas, o con departamento de sistemas: el híbrido empieza a tener sentido económico, sobre todo con miles de documentos al mes.
Por tipo de dato
| Tipo de dato | Opción recomendada | Por qué |
|---|---|---|
| Salud (clínicas, fisioterapia, psicología) | Nube en la UE con contrato; local para historias clínicas en volumen | Son datos de categoría especial en el RGPD: minimización, evaluación de impacto si el tratamiento es a gran escala y el mínimo número de terceros posible |
| Despachos (abogados, asesorías, gestorías) | Nube en la UE con contrato; local si el cliente lo exige | Secreto profesional y clientes que preguntan dónde van sus papeles; a veces lo piden por contrato |
| Datos de clientes (CRM, pedidos, atención) | Nube en la UE o API con residencia europea | Datos personales corrientes: con contrato, minimización y región europea es suficiente en la mayoría de casos |
| Documentación interna sin datos personales (procedimientos, manuales, catálogos) | Cualquiera, incluida la nube pública con plan de empresa | El riesgo es bajo; manda la calidad de las respuestas y el precio |
Para el caso más habitual, un asistente que responde con los documentos de la empresa, tenéis el detalle técnico y de precios en asistente de IA con los documentos de vuestra empresa.
El enfoque híbrido: lo que acaba montándose casi siempre
En los proyectos que vemos, la respuesta rara vez es una sola opción. Lo habitual es repartir por tipo de dato y de tarea:
- El día a día del equipo (redactar, resumir, preparar correos, buscar en documentación interna) en una IA privada en la nube europea, con cuentas de empresa y normas de uso.
- Las automatizaciones con datos de clientes (clasificar correos, leer pedidos, responder consultas) por API con región europea y enviando solo los datos necesarios.
- Lo realmente sensible y repetitivo (extraer datos de historias clínicas o expedientes, anonimizar documentos antes de que salgan) en un modelo local, que hace una tarea acotada donde su calidad sobra.
Un truco que funciona bien: el modelo local quita nombres, DNI y datos identificativos, y a la nube solo llega el texto anonimizado. Casi la calidad de la nube con casi la privacidad del local.
RGPD y AI Act: qué cambia (y qué no) según dónde esté el modelo
Lo que sí cambia: las transferencias internacionales
Enviar datos personales a un proveedor de fuera del Espacio Económico Europeo es una transferencia internacional y necesita una garantía del RGPD. Para Estados Unidos existe el Marco de Privacidad de Datos UE-EE. UU.: la Comisión Europea adoptó su decisión de adecuación el 10 de julio de 2023, y permite enviar datos solo a las empresas estadounidenses adheridas a ese marco, como explica la Comisión Europea. El Tribunal General de la UE lo confirmó el 3 de septiembre de 2025, aunque la sentencia es recurrible, tal y como recoge la nota de la AEPD.
Hay una nube en el horizonte: tras una sentencia del Tribunal Supremo de EE. UU. de junio de 2026 sobre la independencia de la FTC (el organismo que hace cumplir el marco), el Comité Europeo de Protección de Datos pidió a la Comisión, en una carta del 31 de julio de 2026, que evalúe si afecta a la decisión. A finales de octubre de 2026 la decisión sigue en vigor, pero ya ha caído dos veces un marco parecido (Safe Harbor y Privacy Shield). Por eso, para datos sensibles, procesar en Europa es la opción más prudente: si el marco cayera, no tendríais que rehacer nada.
Un matiz: con la región europea de un proveedor estadounidense, el proveedor sigue siendo una empresa de EE. UU. Para la mayoría de usos basta; si vuestros clientes exigen más, la respuesta es un proveedor europeo o el local.
Lo que no cambia: casi todo lo demás
- Base legal y finalidad. Necesitáis una razón legítima para tratar esos datos con IA, esté el modelo donde esté.
- Minimización. Un modelo local no os da permiso para meterle toda la base de clientes «porque no sale de casa».
- Seguridad. En local, servidor, accesos y copias son cosa vuestra. Un servidor mal protegido en la oficina es menos seguro que un centro de datos certificado.
- Evaluación de impacto si hay datos sensibles a gran escala, información en vuestra política de privacidad y supervisión humana en las decisiones que afectan a personas.
Lo desarrollamos, con una lista de comprobación, en IA y RGPD: qué podéis hacer con los datos de vuestros clientes.
El AI Act no mira dónde está el modelo
El Reglamento europeo de IA regula para qué se usa la IA, no dónde se ejecuta. Las obligaciones de quien la usa son las mismas en la nube que en local: alfabetización en IA del equipo, avisar cuando un cliente habla con una IA y no caer en prácticas prohibidas. Si la usáis para seleccionar personal o conceder crédito, el alto riesgo llega en diciembre de 2027 igual en los dos casos. Lo resumimos en AI Act: qué es y qué cambia para las empresas.
Y una cosa que ninguna opción resuelve: que el equipo sepa qué puede meter en la IA y qué no. Es lo que tratamos en cómo formar al equipo sin que se filtren datos.
Costes orientativos: una cuenta tipo a tres años
Una empresa tipo de 30 personas que usa la IA a diario para trabajo de oficina. Supuestos: precios de octubre de 2026 sin IVA, sin automatizaciones a medida y sin contar el tiempo interno de formación, que es igual en las tres.
| Opción | Arranque | Cada mes | Tres años, aproximado | Lo que no se ve |
|---|---|---|---|---|
| Plan de empresa en la nube pública | 0 | ~600-750 $ (30 × 20-25 $) | Unos 22.000-27.000 $ | Datos fuera de la UE; cuentas, normas y formación las ponéis vosotros |
| IA privada europea gestionada (la nuestra) | 290 € | 360 € (30 × 12 €) | Unos 13.250 € | Calidad muy alta, aunque no siempre el último modelo el primer día |
| Modelo en local | ~8.000-15.000 € de hardware e instalación | Electricidad y mantenimiento: de unas decenas a varios cientos de euros, según quién lo haga | Unos 12.000-25.000 € | Calidad menor, renovar hardware a los 3-5 años y depender de quien lo mantenga |
La conclusión que sacamos de esta cuenta: el local no es más barato para el uso de oficina de una pyme. Empieza a compensar cuando hay volumen alto y constante de procesos automáticos (miles de documentos al mes) o cuando la privacidad pesa más que el coste.
Si necesitáis algo a medida, un asistente o agente de IA (en la nube europea, en local o híbrido) cuesta con nosotros de 2.900 a 12.600 € de implantación, más soporte y consumo de IA, a precio cerrado por fases y con el código y los datos a vuestro nombre. Para hacer vuestros propios números, tenéis la calculadora.
Lista de comprobación antes de decidir
- ¿Qué datos va a ver la IA? ¿Personales, de salud, sujetos a secreto profesional o ninguno?
- ¿Algún cliente o norma de vuestro sector os exige que no salgan de vuestras instalaciones? Pedidlo por escrito: muchas veces basta con que no salgan de la UE.
- ¿Quién mantendrá un servidor propio dentro de un año, y con qué contrato?
- ¿Tenéis contrato de encargado del tratamiento con cada proveedor que toca los datos, incluido quien mantiene el servidor?
En resumen
La nube pública da la mejor calidad con el mínimo esfuerzo, pero deja los datos fuera de la UE. La nube europea es el equilibrio para la mayoría de pymes. El local es lo correcto para datos muy sensibles en volumen o cuando os lo exigen, pero hoy cuesta más y responde peor de lo que se suele prometer. Si dudáis, empezad por la nube europea y dejad el local para el proceso que lo necesite.
Precios y condiciones de proveedores consultados en octubre de 2026; cambian a menudo y no incluyen IVA. Los rangos de hardware son orientativos y dependen del modelo, de la longitud de los documentos y del número de personas que lo usan a la vez.
Si es lo que queréis resolverIA privada para el equipoUn asistente para todo el equipo con los datos en Europa y sin entrenar con lo vuestro.→Preguntas frecuentes
¿Es mejor tener la IA en local o en la nube?
Para la mayoría de pymes, en la nube con los datos en la Unión Europea y contrato de tratamiento: da más calidad, no exige mantenimiento y cumple el RGPD. La IA en local compensa con datos muy sensibles en volumen, cuando un cliente o un sector exige que nada salga de las instalaciones o con miles de documentos al mes. Lo más habitual es un híbrido: lo sensible en local y el resto en la nube europea.
¿Cuánto cuesta tener un modelo de IA en local en una empresa?
Orientativamente, entre 2.000 y 4.000 € de hardware para probar o para un equipo pequeño con modelos medianos, de 8.000 a 15.000 € para un departamento o procesos con documentos y varias decenas de miles de euros para modelos grandes con muchas personas a la vez. A eso se suman la instalación, la electricidad y el mantenimiento. Para el uso de oficina de una pyme, rara vez sale más barato que la nube.
¿Usar ChatGPT o Claude en la empresa cumple el RGPD?
Puede cumplirlo con un plan de empresa o con la API: no entrenan con vuestros datos por defecto y firman contrato de encargado del tratamiento. Los datos suelen procesarse en Estados Unidos, lo que es una transferencia internacional amparada hoy por el Marco de Privacidad de Datos UE-EE. UU. para empresas adheridas. Para datos sensibles es más prudente elegir procesamiento en la UE.
¿Un modelo de IA en local es tan bueno como ChatGPT?
No en todo. Los modelos abiertos que caben en un ordenador de empresa resumen, clasifican y extraen datos de documentos con buena calidad, pero razonan peor y redactan con menos soltura que los mejores modelos de la nube. Conviene probarlos con documentos reales antes de comprar hardware.
¿Tener la IA en local me exime del RGPD o del AI Act?
No. Evita las transferencias internacionales, pero seguís necesitando base legal, minimización, seguridad, información a los afectados y supervisión humana en decisiones importantes. El Reglamento europeo de IA tampoco distingue dónde se ejecuta el modelo: las obligaciones dependen del uso que le deis.
¿Qué ordenador hace falta para usar IA sin internet?
Lo que manda es la memoria de la tarjeta gráfica. Para modelos medianos como gpt-oss-20b basta un equipo con 16-24 GB de memoria gráfica o un Mac con mucha memoria unificada; los modelos grandes necesitan gráficas de 80 GB o varias tarjetas. Si lo van a usar muchas personas a la vez, hace falta bastante más.
¿No tenéis claro qué datos podéis mandar a la nube y cuáles deberían quedarse en casa? En una reunión gratuita por videollamada lo repasamos con vuestros casos y os decimos qué opción encaja, sin compromiso.
Descarga gratis · Word editable
Plantilla de política de uso de IA
Una página lista para adaptar: qué herramientas se usan, qué datos no se meten nunca, quién revisa lo que sale y a quién avisar. Con los 9 pasos para ponerla en marcha.