La soberanía de los datos se ha convertido en una prioridad estratégica para las compañías europeas, que buscan evitar la dependencia de terceros y desarrollar modelos de inteligencia artificial manteniendo el control absoluto sobre su información. Teniendo en cuenta el contexto actual, preservar la seguridad y la privacidad es un reto cada vez más crítico. De hecho, según el Informe AI Index 2025 de Stanford, los incidentes relacionados con estas cuestiones aumentaron un 56% solo en 2024.
Ante este escenario, Cloudera, la compañía que impulsa la IA a través de los datos en cualquier entorno, apuesta por la IA privada, un enfoque que permite a las empresas ejercer un control total sobre sus modelos, garantizando al mismo tiempo la confianza, el cumplimiento normativo y la competitividad.
¿En qué consiste la inteligencia artificial privada?
La IA privada consiste en desplegar sistemas de inteligencia artificial en entornos controlados, donde la privacidad y la seguridad de los datos se preservan durante todos los procesos. A diferencia de los modelos públicos, que operan en entornos compartidos o externos, la IA privada asegura que toda la información permanezca dentro de la infraestructura de la organización, ya sea en sus propias instalaciones o en una nube privada.
Este enfoque supone un cambio de filosofía que apuesta por un control total de la información. Las organizaciones conservan la propiedad total de sus datos, un aspecto crítico en sectores altamente regulados como el sanitario, el financiero y las administraciones públicas, y que cada vez cobra más relevancia en otras industrias.
Modelos optimizados y gobernados
Al mantenir les dades sota la pròpia jurisdicción, les companyies reforcen el compliment de les normatives locals i internacionals, i aconsegueixen una supervisió total dels seus models d' IA , evitant fuites o usos indeguts d'informació confidencial.
Pero los beneficios van mucho más allá del cumplimiento. Con un enfoque de IA privada, las empresas pueden personalizar los algoritmos y adaptar los modelos a sus necesidades específicas, creando soluciones más adecuadas para sus casos de uso. Además, la automatización de tareas recurrentes y la aceleración de los procesos de toma de decisiones mejoran la productividad y liberan a los equipos para que puedan centrarse en iniciativas más estratégicas.
Implementar con éxito la IA privada requiere un enfoque estratégico y bien estructurado, que abarque desde un inventario y mapeo exhaustivo de los datos hasta una formación continua de los empleados en privacidad, IA ética y principios de seguridad, además del desarrollo de políticas de gobernanza sólidas. Este camino implica inversiones significativas en infraestructura y conocimiento especializado, ya que la gestión y el mantenimiento de sistemas de IA privados demandan habilidades avanzadas. Sin embargo, el ahorro derivado de reducir la dependencia de servicios en la nube de terceros, como almacenamiento, procesamiento y licencias, puede ser considerable.
"Ante la importancia de la privacidad de los datos y el fortalecimiento de las regulaciones, la IA privada ya no debe ser una opción, sino un pilar esencial en las estrategias empresariales. Aquellas organizaciones que adopten este enfoque, liderarán esta nueva etapa con soluciones de inteligencia artificial realmente controladas, seguras y alineadas con sus objetivos", afirma Yari Franzini, Group.