Tu IA, Tus Datos, Tu Infraestructura
Un modelo de lenguaje pequeño (SLM) entrenado con la información de tu empresa, corriendo donde tú decides, no en los servidores de un tercero. Contrato I+D con presupuesto cerrado por fase, mismo marco que usamos en cualquier proyecto de innovación de Cifrid.
Implementación en semanas, no meses · Presupuesto cerrado por fase · IP y datos del cliente
IA que No Depende de un Tercero
Un modelo de lenguaje propio, entrenado con tu información, corriendo en tu infraestructura o en una nube privada que tú controlas.
Costo Predecible, Datos Bajo Control
Sin depender de la política de datos ni el precio variable de una API externa. Tu información sensible no sale de tu control.
Semanas, No Meses
Se adapta un modelo abierto existente con tus datos vía RAG o fine-tuning, no se entrena desde cero. Presupuesto cerrado por fase, mismo modelo que un contrato I+D.
El Problema Real
Usar IA Genérica te Deja Dependiendo de Otro
Tu empresa ya usa o está evaluando IA — hoy esa cifra sube cada mes en Chile: según la encuesta Tech Trends de SONDA (2025), solo un 15,8% de las empresas la usa de forma activa, pero un 41,7% adicional ya está evaluando incorporarla, lo que confirma una adopción acelerada, no una moda pasajera.
El problema no es si vas a usar IA, es cómo. La ruta más rápida — conectar tu empresa a la API de un proveedor genérico — te deja con costos que escalan sin techo, tu información sensible saliendo de tu control, y cero diferenciación: tu competencia usa exactamente la misma herramienta que tú, de la misma forma.
Un modelo de lenguaje propio invierte esa ecuación: es más pequeño, más barato de operar en régimen, entrenado con lo que tu empresa sabe (no con conocimiento genérico de internet), y corre donde tú decides.
Estado Real del Mercado en Chile
Conocemos bien el mercado chileno de modelos de lenguaje propios: hoy no existe una empresa que venda comercialmente un SLM de propósito general para otras empresas. Lo que domina la conversación pública es Latam-GPT/CENIA: un proyecto de investigación estatal, no un producto contratable.
El único jugador comercial real es NeoIA (PRI Magallanes, Punta Arenas): un producto vertical acotado a gestión contable y flujo de caja para pymes, no un SLM de propósito general. La categoría existe como concepto, pero la oferta comercial empaquetada sigue prácticamente vacía.
Por eso lo construimos como línea propia y no como una sub-sección más de "IA privada": es el hueco que ocupamos primero, con el mismo modelo de contrato I+D que ya usamos en cualquier proyecto — mira "Qué Construimos" abajo.
Qué Construimos
Un Modelo Hecho para tu Operación, no un Chatbot Genérico
No partimos de cero: adaptamos un modelo abierto existente con la información propia de tu empresa. Lo que entregamos es un activo tuyo, operando en tu infraestructura, no una suscripción a un servicio de terceros.
Entrenado con tus Datos
RAG o fine-tuning sobre manuales, políticas, históricos y documentación real de tu empresa, no conocimiento genérico de internet.
En tu Infraestructura
Servidor propio o nube privada — tú decides dónde corre. Tu información no cruza fronteras hacia servidores de un tercero.
Costo Predecible
Un modelo pequeño y acotado a tu caso de uso cuesta una fracción de operar contra una API genérica a escala — sin sorpresas de facturación.
Acotado a un Caso de Uso
No prometemos un modelo que "hace de todo": definimos junto a ti la tarea concreta (atención, análisis documental, soporte técnico) antes de construir.
Datos Bajo tu Control
Relevante para información sensible que hoy no puedes o no quieres exponer a un proveedor externo de IA.
Contrato I+D, Presupuesto por Fase
Mismo modelo comercial que el resto de la innovación de Cifrid: alcance y presupuesto cerrado por fase, sin proyecto abierto sin fin.
| Qué necesitas | API Genérica (ChatGPT/Claude directo) | Desarrollo In-House | Modelo Propio (Cifrid) |
|---|---|---|---|
| Datos sensibles sin salir de tu infraestructura | No | Sí | Sí |
| Costo predecible, no variable por uso | No | Medio | Sí |
| Semanas de implementación (no meses) | Sí | No | Sí |
| Sin equipo de IA propio requerido | Sí | No | Sí |
| Contratos I+D con beneficio CORFO | No | No | Sí |
Preguntas Frecuentes
Lo que Preguntan Antes de Empezar
¿Qué son los modelos de lenguaje pequeños (SLM) y cuáles son sus ventajas?
Un SLM (small language model) es un modelo de lenguaje más pequeño que un LLM general (como GPT o Claude), entrenado o ajustado con la información propia de tu empresa, y que corre en tu infraestructura o en una nube privada, no en los servidores del proveedor del modelo genérico. Sus ventajas: menor costo operativo, mayor privacidad de datos, y mejor desempeño en la tarea acotada para la que fue entrenado.
¿Qué es Latam-GPT/CENIA y en qué se diferencia de un modelo propio para mi empresa?
Latam-GPT es el modelo de lenguaje soberano impulsado por CENIA (Centro Nacional de Inteligencia Artificial), un proyecto público de investigación para Latinoamérica, no un producto comercial que una empresa pueda contratar. Confirma que Chile ya invierte en soberanía de datos/IA a nivel país, pero no reemplaza un modelo entrenado específicamente con la información de tu empresa: son dos capas distintas, la nacional (investigación pública) y la empresarial (tu caso de uso concreto).
¿Puedo tener un modelo de lenguaje propio sin ser una empresa de tecnología?
Sí. La forma más práctica y económica no es entrenar un modelo desde cero, sino tomar un modelo abierto existente y adaptarlo con tus propios datos y manuales mediante técnicas como RAG (recuperación aumentada) o fine-tuning. Eso es exactamente lo que hace un contrato I+D con Cifrid: tu equipo no necesita saber de IA, nosotros diseñamos, entrenamos y dejamos el modelo operando en tu infraestructura.
¿Cuánto se demora implementar un modelo de lenguaje propio?
Depende del alcance, pero un modelo adaptado sobre una base abierta (no entrenado desde cero) se mide en semanas, no en meses — el mismo marco de tiempo que usamos en cualquier contrato I+D de Cifrid: presupuesto y plazo cerrado por fase, no un proyecto abierto sin fin.
Fit y Límites
Cuándo un Modelo Propio NO es lo que Necesitas
Si tu volumen de uso es bajo y ocasional
Si tu empresa usa IA de forma esporádica, el costo de una API genérica pagada por uso probablemente sigue siendo más barato que operar infraestructura propia. Te lo decimos antes de cotizar.
Si necesitas conocimiento general amplio, no un caso de uso acotado
Un SLM es bueno en la tarea específica para la que fue entrenado. Si lo que buscas es un asistente que responda de todo, un LLM genérico sigue siendo la herramienta correcta.
Sin datos propios de calidad para entrenar/ajustar
El valor del modelo propio viene de tu información. Si tu empresa aún no tiene documentación, históricos o manuales digitalizados, el primer paso es ordenar esos datos, no entrenar el modelo.
Profundiza
Innovación I+D y Modernización
El marco contractual bajo el que estructuramos un SLM propio — presupuesto cerrado por fase, elegible a CORFO.
Cívica: Búsqueda Semántica
La misma lógica de datos propios, aplicada a 2.613 proyectos de ley reales en producción.
Consumo de IA en Producción: Las 6 Palancas
Un modelo propio ya resuelve parte del costo. Esto cubre las otras 5 palancas de un sistema de IA en producción.
Modelo de Lenguaje Propio incluye 30 días de BintelX
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