Elige modelos de IA locales (on-premise) cuando la prioridad es la privacidad y la soberanía del dato, y modelos en la nube cuando necesitas máxima capacidad sin gestionar infraestructura. Con el estándar MCP puedes combinar ambos y usar cada uno donde más conviene.
Modelos en la nube
Gemini, Copilot, Claude o ChatGPT ofrecen máxima capacidad y cero mantenimiento de infraestructura. A cambio, el dato sale hacia un proveedor externo (importa dónde y bajo qué legislación se procesa) y el coste crece con el volumen de uso.
Modelos locales (on-premise)
Modelos como Ollama, Llama o Mistral se ejecutan en tu propia infraestructura: el dato nunca sale de tus servidores, cumples el RGPD con máxima soberanía del dato y el coste es más predecible. A cambio, requieren hardware y gestión, y para algunas tareas muy exigentes la capacidad es menor que la de los modelos cloud punteros.
¿Cuál elegir?
- Datos sensibles, sector público, sanidad, legal o banca → local / on-premise.
- Tareas generales sin datos críticos y máxima capacidad → nube.
- Lo mejor de ambos → arquitectura híbrida: local para lo sensible, nube para el resto, orquestado con MCP.
En ia encore desplegamos cualquiera de las dos opciones —o una combinación— según tus requisitos de privacidad, coste y rendimiento.