Desplegamos modelos de lenguaje abiertos en tu infraestructura para que puedas usar IA generativa sin enviar datos sensibles a OpenAI, Anthropic o Google. El sistema se ejecuta en tus servidores, en nube privada dedicada o en VPC soberana; se integra con tu stack corporativo (Shopify, SAP, ERP, CRM, data warehouse); y se entrega listo para pasar una auditoría de ISO 27001, ENS o DORA sin desviaciones.
Pango Studio es una agencia técnica con sede en Madrid, certificada en ISO/IEC 27001. No somos una consultora Tier 1 con capas de coordinación: el equipo que discute tu arquitectura es el mismo que escribe el código y mantiene el sistema después.
Qué resolvemos exactamente
Este servicio es la respuesta operativa a un problema muy concreto: quieres los beneficios de los LLMs modernos sin los riesgos regulatorios, legales y reputacionales de enviar tus datos a APIs públicas.
- Tu departamento legal o de compliance ha prohibido el uso de ChatGPT o Claude para datos internos.
- Tu regulador (CNMV, Banco de España, AEPD, sectorial) exige trazabilidad y soberanía del dato que las APIs cloud no ofrecen por defecto.
- Tus clientes corporativos te obligan contractualmente a no externalizar información sensible.
- Tienes volumen suficiente como para que el coste por tokens deje de ser razonable.
- O simplemente tu política interna de seguridad no permite IA cloud en uso interno.
En cualquiera de esos escenarios, montamos el sistema completo en infraestructura controlada por ti. Consulta la página pilar del servicio para entender el marco técnico y regulatorio completo: IA local en servidores privados.
Qué incluye el servicio
Discovery y arquitectura
- Entrevistas con negocio, TI, seguridad y compliance.
- Inventario de casos de uso candidatos y priorización por ROI y riesgo.
- Clasificación de datos y análisis de sensibilidad.
- Diseño de arquitectura on-premise, nube privada dedicada o VPC soberana.
- Selección de modelo abierto (Llama 3, Mistral, Qwen, DeepSeek, Gemma, Phi) y benchmarking sobre tu corpus real.
- Plan de integración con tu stack: SSO, ERP, CRM, data warehouse, herramientas internas.
Infraestructura y modelo
- Dimensionado de hardware (GPU, CPU, memoria, red) y selección de proveedor si es nube privada.
- Servido con vLLM, Text Generation Inference o llama.cpp según el caso.
- Soporte multi-modelo con router propio para dirigir cada consulta al motor adecuado.
- Infraestructura como código (Terraform, Ansible) para que el despliegue sea reproducible y auditable.
RAG, agentes y lógica de negocio
- Base de datos vectorial (Qdrant, Weaviate, pgvector) con pipelines de ingesta que respetan permisos de origen.
- Orquestación con LangChain, LlamaIndex o servidores MCP (Model Context Protocol) propios.
- Agentes con acceso controlado a herramientas y APIs internas.
- Evaluación continua del sistema con bancos de prueba construidos con tu equipo.
Seguridad y cumplimiento
- Autenticación corporativa (SSO/SAML/OIDC) y MFA obligatorio.
- Cifrado en reposo y en tránsito, gestión de claves propia (KMS/HSM).
- DLP en prompts y respuestas.
- Registro inmutable de cada inferencia con usuario, timestamp y hash.
- Mapeo de controles al Anexo A de ISO/IEC 27001, a ISO/IEC 42001 y al ENS según aplique.
- Documentación alineada con tu SGSI para que la próxima auditoría externa sume evidencias, no hallazgos.
Observabilidad y MLOps
- Métricas de rendimiento y calidad del modelo.
- Detección de drift y alertas.
- Gestión de versiones de modelo y de prompts.
- A/B testing controlado para cambios.
- Dashboards separados para SOC, negocio y DPO.
Formación y traspaso
- Sesiones con tu equipo técnico para operar el sistema.
- Documentación operativa y de contingencia.
- Runbooks para incidentes frecuentes.
- Acompañamiento durante las primeras semanas en producción.
Cómo es el proyecto, paso a paso
| Fase | Duración | Entregable principal |
|---|---|---|
| 1. Discovery y arquitectura | 2-3 semanas | Documento de alcance, arquitectura propuesta, modelo seleccionado tras benchmarking |
| 2. Prueba de concepto | 4-6 semanas | POC funcional con 1-2 casos de uso sobre datos reales anonimizados + informe de viabilidad |
| 3. Despliegue productivo | 8-12 semanas | Sistema en producción + manual operativo + documentación SGSI |
| 4. Operación continua | contrato mensual | SLA 8×5 o 24×7, actualizaciones de modelo, revisión trimestral, soporte |
Los proyectos que entran en sectores regulados (banca, seguros, salud, sector público) incorporan una fase específica de alineación con el SGSI del cliente: mapeo de controles, actualización del registro de tratamientos, evaluación de impacto y ensayo de auditoría.
Tickets y rangos de inversión
Damos rangos orientativos. El precio exacto se cierra en la fase de discovery, cuando conocemos volumen de inferencias, número de casos de uso, integraciones necesarias y restricciones regulatorias.
Despliegue compacto
- 1-2 casos de uso acotados, modelo 7B-14B, nube privada dedicada europea.
- Inversión aproximada del proyecto: 40.000 – 80.000 €.
- Operación continua: desde 2.500 € / mes.
Despliegue corporativo
- 3-5 casos de uso, modelo 70B+ o combinación multi-modelo, infraestructura dedicada, integración profunda con el stack.
- Inversión aproximada del proyecto: 80.000 – 180.000 €.
- Operación continua: desde 5.000 € / mes.
Despliegue regulado / crítico
- Sector regulado (banca, seguros, salud, AAPP), infraestructura on-premise o cloud soberana, alineación completa con ISO 27001 / 42001 / ENS / DORA, múltiples casos de uso.
- Inversión aproximada del proyecto: desde 180.000 €.
- Operación continua: acuerdo específico con SLA reforzado.
Qué NO hacemos
La claridad ayuda a ambas partes. Estos encargos los derivamos a otros partners o los rechazamos:
- Vender hardware como si fuéramos un integrador. Somos la capa de software, arquitectura, seguridad y operación.
- Entrenar modelos fundacionales desde cero. Usamos modelos abiertos existentes y los afinamos si hace falta.
- Proyectos donde el único objetivo es «probar IA» sin un caso de uso con valor. Nuestro discovery lo detecta antes.
- Proyectos sin interlocutor técnico real por parte del cliente. El mantenimiento posterior exige equipo mixto.
Por qué Pango Studio y no otra opción
- Certificación ISO/IEC 27001: no somos una agencia que «también hace seguridad». La seguridad es parte del producto.
- Tamaño adecuado: somos lo bastante grandes para un proyecto serio y lo bastante ágiles para no convertirlo en una consultora pesada.
- Foco técnico: el equipo que te atiende en la primera reunión es el que luego entrega el sistema.
- Enfoque open source primero: cero lock-in. El código y la configuración son tuyos.
- Experiencia en ecommerce y empresa: venimos del ecommerce técnico serio (Shopify Plus, integraciones complejas) y extendemos ese rigor a despliegues de IA empresarial.
Preguntas frecuentes
¿En cuánto tiempo puede estar el sistema en producción?
Un despliegue compacto razonable entra en producción en 10-14 semanas desde la firma. Los despliegues regulados en sectores como banca o salud son más lentos por las fases de alineación SGSI y validación por el cliente: 16-24 semanas es realista.
¿Podemos empezar con un caso de uso y escalar?
Es el camino recomendado y el que seguimos por defecto. La arquitectura se diseña desde el primer proyecto para absorber casos de uso adicionales sin rehacerla.
¿Qué pasa si un modelo abierto mejora a mitad del proyecto?
Se evalúa con el corpus del cliente y, si aporta, se sustituye mediante el proceso formal de gestión de cambios. El stack está diseñado para que cambiar de modelo sea una operación controlada.
¿Dais soporte 24×7?
Sí, para despliegues que lo requieren. El estándar es 8×5; el 24×7 se contrata aparte y suele reservarse a entornos críticos.
¿Podemos combinar modelos privados con Claude u OpenAI?
Sí. Implementamos un router de inferencia que clasifica el prompt por sensibilidad y lo dirige al motor adecuado, respetando las políticas del cliente.
¿Qué pasa con el EU AI Act?
Cubrimos las obligaciones que te correspondan como usuario o proveedor del sistema. Documentación técnica, evaluación de riesgos, gobernanza y transparencia alineadas con el reglamento forman parte del paquete.
Siguiente paso
El punto de entrada recomendado es una reunión técnica de 45 minutos sin compromiso. Llegamos con preguntas concretas sobre tu caso y salimos con una recomendación accionable: qué desplegar, dónde, con qué presupuesto orientativo y qué obligaciones regulatorias cubrir.
Escríbenos a hola@pangostudio.com o reserva a través de pangostudio.com/contacto.
Si prefieres entender primero el marco técnico y regulatorio completo, empieza por la página pilar: IA local en servidores privados.