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Introducción
No es hoy que la inteligencia artificial (IA) ingresara al radar de las empresas. Pero a medida que se convierte en parte de la vida cotidiana, desde la automatización de procesos hasta el análisis de datos de tiempo real, surge una pregunta recurrente: ¿cómo elegir el mejor modelo para poner en práctica la IA?
Esta decisión ha ganado más y más peso. Según McKinsey , el 78% de las empresas en todo el mundo ya usan alguna forma de IA en sus procesos internos . Pero incluso frente a este avance, muchas organizaciones todavía se ven frente a un punto muerto: seguir una autohospedada , con más control y personalización, o adoptar en la nube , con más agilidad y escalabilidad.
Lo que está en cuestión aquí va más allá de la tecnología . Implica problemas prácticos , como aquellos que se encargan de los datos, qué costos están involucrados, qué tan rápido es posible escalar, y especialmente qué modelo se ajusta mejor en la realidad y los objetivos de cada compañía.
En este artículo, presentaremos cómo funcionan los dos modelos, dónde están las principales diferencias y qué considerar antes de elegir. También traeremos una visión general de las últimas tendencias de IA y mostraremos cómo SkyOne puede apoyar su negocio , con una estructura flexible, segura y preparada para evolucionar con usted.
¿Vamos?
Modelos autohostados y en la nube : dos rutas para aplicar
Cuando hablamos de poner en funcionamiento la inteligencia artificial, debemos entender que hay diferentes maneras y comienzan con la forma en que la tecnología se implementará y administrará . Entre las opciones más adoptadas de hoy se encuentran los autohospedados y en la nube . Ambos tienen el potencial de ofrecer resultados sólidos, pero operan con lógicas y responsabilidades muy diferentes .
A continuación, explicamos qué caracteriza a cada uno de ellos, cómo funcionan y en qué contextos se aplican a menudo
Modelo autohostado : estaba bajo tu control
modelo autohostado , la compañía es responsable de alojar, ejecutar y mantener toda la infraestructura de IA . Esto significa que los modelos se realizan en sus propios servidores , ya sea localmente o en entornos dedicados a la nube privada, con control total sobre datos, procesos y ajustes técnicos.
Este modelo a menudo es elegido por organizaciones que tratan con información confidencial , que tienen estrictos de cumplimiento o que necesitan un alto nivel de personalización en los algoritmos . Al asumir esta administración, la compañía también centraliza las decisiones sobre seguridad, rendimiento y escalabilidad, lo que requiere un equipo técnico calificado e infraestructura sólida.
A pesar de la complejidad, el autohospedado ofrece un grado difícil de autonomía para lograr en soluciones subcontratadas , lo que lo hace estratégico para aquellos que valoran el control absoluto y la flexibilidad avanzada.
Modelo de la nube : iba como servicio
modelo en la nube opera según los servicios proporcionados por grandes plataformas , como AWS , Microsoft Azure o Google Cloud . Aquí, la compañía accede a la IA como un servicio, utilizando modelos de procesamiento, almacenamiento y preparados a través de Internet , sin tener que configurar y mantener su propia infraestructura.
Este enfoque es ideal para la velocidad de búsqueda de negocios en la implementación, un costo inicial más bajo y una escala de bajo demanda . En lugar de preocuparse por la operación técnica de AI, el equipo puede centrarse en usar tecnología para generar valor, como automatizar procesos, extraer información o crear experiencias más inteligentes para los clientes.
Además, el en la nube facilita actualizaciones constantes y acceso a recursos de recorte , con el soporte directo de los proveedores, que puede ser un diferencial importante en entornos de innovación acelerados.
Estos dos modelos representan diferentes enfoques , cada uno con sus ventajas, desafíos y aplicaciones más comunes. Pero cuando ponemos los dos uno al lado del otro, las diferencias son aún más evidentes.
Por lo tanto, compararemos los criterios principales que influyen en esta decisión. Esto lo ayudará a comprender no solo qué cambia en teoría , sino especialmente qué cambia en la práctica .
Cara a cara: comparando ambos modelos
funcionan los modelos autohospedados y en la nube , vale la pena mirar más de cerca lo que realmente cambia en la práctica entre ellos . La elección entre uno u otro tiene un impacto directo en áreas como la estructura de TI, la gestión de datos, la escalabilidad de la operación, el mantenimiento del sistema y el control de costos.
Compara estos puntos que muchas compañías se dan cuenta de qué modelo sirve mejor a su realidad o incluso si prefieren considerar un enfoque híbrido. A continuación, analizamos los criterios principales que influyen en esta decisión.
Infraestructura y mantenimiento
modelo autohostado , la compañía asume toda la responsabilidad de la estructura técnica y la operación del medio ambiente . Esto incluye compra y administración de servidor, red, almacenamiento y procesamiento, así como para mantener todo esto: actualizaciones, seguridad, monitoreo y soporte. Este control total permite personalizaciones profundas , pero requiere inversiones significativas y un equipo técnico dedicado.
En el de la nube , tanto la infraestructura como el mantenimiento son responsables del proveedor . La empresa de usuarios accede a los recursos listos para su uso, con actualizaciones, correcciones y disponibilidad garantizadas como parte del servicio contratado. El enfoque se mueve de la gestión de la tecnología al uso de la IA misma, con mucho más corto tiempo de implementación
Datos
soluciones autohostadas , los datos permanecen bajo el dominio completo de la empresa . Esto es especialmente relevante para las organizaciones que se ocupan de información confidencial o están sujetos a requisitos de cumplimiento como LGPD (ley general de protección de datos) o estándares del sector financiero.
modelo de nube , los datos se procesan en entornos al aire libre, controlados por el proveedor . Aunque los principales jugadores ofrecen patrones de seguridad robustos, este enfoque requiere confianza en la política y la estructura de los proveedores, así como un análisis cuidadoso de los contratos y los términos de uso .
Escalabilidad
Con el autohostado , expandir la operación significa adquirir más recursos internos (como servidores o licencias) y realizar reconfiguraciones técnicas . Esto lleva tiempo y depende de la capacidad de la estructura instalada.
En el de nubes , la escalada es rápida y flexible . Simplemente ajuste los servicios contratados para acceder a más procesamiento, almacenamiento o herramientas, casi de inmediato . Esto es útil en el pico o los negocios que crecen rápidamente.
costos
modelo autohospedado generalmente requiere una alta inversión inicial, con hardware , licencias y ensamblaje de infraestructura . Por otro lado, los costos con el tiempo tienden a ser más predecibles a medida que la compañía controla la operación.
En la nube , por otro lado, el modelo de pago es para su uso . Es posible comenzar con poco y expandirse según sea necesario sin grandes inversiones iniciales. Sin embargo, este modelo el control de gastos
Como puede ver, ahora es más fácil ver las diferencias entre los dos modelos, especialmente cuando colocamos todos los criterios de lado a lado. Para facilitar y terminar, en la siguiente tabla comparativa
| Criterio | Modelo autohospedado | Modelo de IA de nubes |
| Infraestructura y mantenimiento | Gestionado por la empresa. Exigencia Inversión, equipo técnico y apoyo continuo. | Administrado por el proveedor. Rápido y sin gestión interna. |
| Datos | Almacenado internamente. Control y cumplimiento de Maior. | Procesado externamente. Depende de la política del proveedor. |
| Escalabilidad | Expansión más lenta, con la necesidad de estructura física. | Escalabilidad inmediata según sea necesario. |
| costos | Alta inversión inicial. Costos recurrentes más predecibles. | Bajo costo inicial. Cliente variable como se usa. |
La comparación hace evidente que no hay un modelo universalmente mejor . Todo depende de lo que cada empresa necesite para priorizar. En algunos casos, el control y la personalización de autohospedados son clave; En otros, de la nube y la elasticidad hablan más fuerte.
Sin embargo, la decisión no se limita a la infraestructura o al presupuesto. Para elegir de manera más segura, debe comprender dónde cada modelo realmente ofrece valor , considerando el contexto comercial, las demandas de la industria y el grado de madurez digital de la organización.
Y eso es lo que seguimos explorando a continuación.
En la escala: ¿Cuando cada modelo tiene más sentido?
Después de comparar los modelos de punto con punto, es hora de salir de la teoría y obtener la vida cotidiana . Después de todo, la elección entre autohospedado y nube va más allá de la hoja de datos. Ella pasa por preguntas como: ¿Qué riesgos necesita evitar mi negocio? ¿Qué tan rápido necesitamos evolucionar? ¿Ya tenemos la base para mantener una operación de IA internamente?
Este es el giro clave: comprender cuándo cada modelo tiene más sentido, de acuerdo con el momento y los objetivos de la organización.
se destaca modelo de auto-hostad
modelo autohospedado a menudo se adopta cuando el control total de la operación de IA es un requisito , no solo una ventaja. En sectores como financiero, salud y gobierno, por ejemplo, la protección de datos y el cumplimiento regulatorio imponen límites que hacen que la nube no sea inviable en ciertas capas del proyecto.
Por lo tanto, aparece como una elección natural cuando:
- El negocio involucra datos confidenciales y obligaciones regulatorias estrictas , como bancos, hospitales, aseguradoras y agencias públicas;
- Ya existe una estructura técnica sólida , con equipos internos preparados para mantener, ajustar y evolucionar la operación de manera segura;
- El proyecto AI tiene valor estratégico y requiere diferenciación , como modelos propietarios, integraciones complejas o algoritmos capacitados de bases internas.
Como ejemplo de un caso de uso, podemos mencionar a J.Hilburn , la marca estadounidense de moda personalizada, que optó por una infraestructura dedicada y bajo su administración para procesar datos confidenciales de los clientes con la máxima seguridad . Con este enfoque, la compañía pudo reducir el tiempo de análisis de pedidos en un 50% , manteniendo el control total sobre la operación.
Donde el de nube muestra más ventaja
modelo de nube brilla cuando la prioridad está en agilidad, escalabilidad a la demanda y menos complejidad de gestión . Se adapta bien a contextos como:
- Startups o áreas de innovación en grandes empresas que necesitan probar, probar y lanzar proyectos rápidamente;
- Equipos Lean o Estructuras en crecimiento , que no tienen recursos para operar y mantener entornos robustos por su cuenta;
- Empresas que buscan acceso continuo a las últimas tecnologías de IA, con actualizaciones automáticas y soporte de grandes proveedores.
Otro ejemplo real: Strise.ai , startup de análisis de cumplimiento , migró sus modelos a Google Cloud y, con DatoProc y GKE , y logró triplicar su capacidad de procesamiento en menos de cinco minutos .
Estos dos escenarios solo refuerzan lo que reclamamos: la mejor opción no está en las etiquetas, sino en coherencia con la realidad de cada compañía . Lo que hoy parece un dilema puede ser un punto de partida para pensar AI de manera más flexible, combinando el mejor modelo.
En la siguiente sección, veamos este futuro híbrido que ya está comenzando a consolidarse y comprender cómo puede desbloquear nuevas posibilidades para los negocios. ¡Continúa con nosotros!
Tendencias: evolucionando y lo que viene adelante
Cuando hablamos de tendencias, no estamos lidiando con predicciones distantes: estamos analizando las decisiones que ya están en el centro de las estrategias digitales más modernas . Las empresas que anteriormente vieron a la IA como un proyecto aislado ahora enfrentan tecnología como una parte viva de la operación, moldeable, conectada y, sobre todo, adaptable a lo que el negocio necesita.
En este escenario, surgen movimientos que se están rediseñando a medida que se adopta, gestiona y evoluciona en las empresas de inteligencia artificial. Y lo más interesante, estas transformaciones no provienen de una sola forma, sino de la combinación inteligente de diferentes enfoques . Luego destacamos las cinco tendencias más relevantes que están allanando este nuevo momento de IA.
- La IA híbrida como estrategia corporativa : los entornos 100% en la nube o el 100% en las instalaciones se están respaldando. Las empresas están adoptando arquitecturas híbridas que combinan la elasticidad de la nube pública con el control de entornos privados, especialmente en sectores regulados. Según Foundry , el 64% de las empresas medianas ya priorizan esta integración mixta para optimizar el costo, la seguridad y el rendimiento ;
- La fuente abierta aumenta la innovación asequible : modelos como Llama y Mistral están allanando el camino para una IA más personalizable y económicamente viable. Con código abierto, las empresas pueden entrenar modelos en sus propios datos, adaptar algoritmos y evitar el " bloqueo " ("bloqueado") de los grandes jugadores . Hoy, más del 90% de las compañías que usan ya estaban incorporando de código abierto en su pila , según Git Hub Octoverse ;
- Modelos de lenguaje pequeño (SLMS): práctico y liviano : en lugar de depender de modelos gigantes y costosos para operar, muchas compañías están adoptando SLM, que son modelos más pequeños, más rápidos y más rápidos centrados en tareas específicas. Este enfoque reduce el costo computacional y permite aplicaciones en dispositivos móviles, sensores y operaciones locales, con un impacto directo en la agilidad y la privacidad. Modelos como Phi-2 y Tinllama han liderado este movimiento ;
- Las decisiones locales de borde y el agente : realizar IA directamente en el borde (sensores, cámaras, equipos) permite decisiones de tiempo real, con menos latencia y mayor contextualización. Este modelo es ideal para sectores de logística, venta minorista, fabricación y vehículos autónomos. Combinado con AI agente (inteligencia artificial con autonomía para realizar tareas), esta tendencia está rediseñando a medida que los sistemas reaccionan a entornos dinámicos ;
- Los patrones abiertos y la interoperabilidad como una ventaja competitiva : la integración de diferentes modelos y plataformas de IA sin renunciar a la seguridad y la gobernanza se ha convertido en una prioridad estratégica. El Protocolo de contexto del modelo (MCP), lanzado por Anthrope en noviembre de 2024, se consolida como un interpensador, respaldado por jugadores como OpenAI y Google , que permite a los sistemas de IA intercambiar información contextual de manera segura y escalable .
Estas tendencias hacen un mensaje claro : el futuro de AI no es elegir una sola forma, sino construir un viaje inteligente y conectarse con el propósito del negocio. No es solo la tecnología, sino para orquestar decisiones que aportan seguridad, escalabilidad y valor estratégico real.
Y es precisamente en este punto que en SkyOne nos posicionamos : ¡como socio para ayudar a su empresa a convertir las posibilidades en resultados, con una estructura flexible, segura y diseñada para evolucionar con usted y su negocio!
¿Listo para elegir? SkyOne te ayuda en la decisión
SkyOne es más que un proveedor: es su propósito de plataforma de propósito . Aquí nos unimos a la nube, los datos, la inteligencia artificial y la seguridad en una estructura integrada, capaz de simplificar las decisiones y desbloquear la innovación con agilidad y confianza.
Con nuestro enfoque modular , elige cómo y dónde comenzar. ¿Necesitas más control? entornos autohospedados con alta gobernanza. Buscar escala rápida? soluciones en la nube listas para crecer con su negocio. Y si desea lo mejor de ambos mundos, apoyamos las arquitecturas híbridas con plena fluidez.
Más que eso, ofrecemos un marketplace de los agentes de IA listos para su uso (como asistentes de servicio, mecanismos de recomendación y análisis predictivo), que se integran con su operación sin complicar su arquitectura.
Esta combinación ya apoya a las empresas del sector, como el comercio minorista, la industria, el agronegocio y la hospitalidad para decisiones más inteligentes proteger los datos estratégicos y obtener eficiencia real .
¿Está evaluando el modelo ideal para que su negocio gane tracción? ¡Hable con un experto en SkyOne y descubra cómo aplicarlo de manera segura, escalable y conectada con su negocio!
Conclusión
Al final, elegir un autohospedado o en la nube no es solo un problema técnico: es una forma de posicionar su negocio en lo que viene adelante .
Si aprendemos algo a lo largo de este artículo, la respuesta correcta depende del momento de su negocio , los riesgos que necesita para mitigar y la velocidad con la que desea (o necesita) innovar. Y más que eso, no tienes que encajar en una "caja predefinida".
El futuro de la inteligencia artificial será construido por empresas que combinan estratégicamente las tecnologías, la libertad para escalar, adaptarse y evolucionar a medida que cambia la realidad. Y es exactamente esta libertad que en SkyOne te hemos ayudado a conquistar , con una estructura preparada para ambos mundos y un equipo que camina junto con usted, desde la planificación hasta la ejecución .
Si AI ya está en su radar, este es el momento de convertir la intención en movimiento. Y para profundizar este camino con confianza, ¿qué tal seguir otro contenido en el blog SkyOne? Aquí, siempre traemos artículos, guías y análisis para apoyar cada etapa de su viaje digital.
¡Nos conocimos en el siguiente clic!
modelos de nubes y hostados por
La decisión sobre qué modelo de adopción no siempre viene con respuestas listas. Cada negocio tiene su contexto, su ritmo y sus prioridades.
Para ayudarlo a navegar este escenario con más confianza, ya sea comenzando desde cero o refinando una estrategia que ya está en progreso, hemos reunido las respuestas a las preguntas más frecuentes sobre nubes y hostados por IA .
¿Cómo construir un modelo de IA?
Todo comienza con la definición clara del problema a resolver. Entonces es necesario recopilar y organizar datos de calidad, lo que servirá como base para capacitar al modelo. Con esto en mano, el equipo elige la arquitectura de IA más apropiada (como modelos de idiomas, clasificación o predictivo), entrena el modelo, valida los resultados y se ajusta según sea necesario.
modelos de auto-hostad , con más control sobre cada paso. Los que buscan agilidad y menos complejidad se benefician de en la nube , con acceso a modelos listos para su uso e infraestructura escalable.
los modelos autohospedados y las nubes ?
La principal diferencia es la forma en que la tecnología se aloja y gestiona. modelo autohospedado , todo es responsable de la empresa: infraestructura, seguridad, datos y mantenimiento. Esto garantiza la autonomía total, pero requiere más experiencia en inversión y técnica.
En el de nube , la IA se consume como un servicio. La compañía accede a herramientas, modelos y recursos a través de Internet, con un costo inicial más bajo e implementación más rápida. La responsabilidad de la operación técnica recae en el proveedor de la nube.
¿Cómo saber qué modelo es ideal para mi negocio?
La elección depende de tres factores principales: vencimiento digital, nivel de control requerido y urgencia para generar valor de IA. Las empresas con rigurosos requisitos de seguridad, que ya tienen una estructura técnica robusta, tienden a optar por autohospedados . Las organizaciones que buscan flexibilidad, suben rápido o comienzan con menos barreras prefieren el de nube .
Y sin embargo: en muchos casos, la respuesta ideal está en la combinación de los dos. Esto es lo que llamamos arquitectura híbrida, que le permite extraer lo mejor de ambos mundos.
