IA privada o proxy de privacidad: ¿necesitas un LLM local?
· Escrito y mantenido por Nonimo
Una IA privada, en el sentido estricto, es un LLM local: un modelo de lenguaje que corre en tus servidores, de modo que ni una palabra sale de tu red. Es el camino seguro para el dato, y también el caro. La alternativa es quedarte con la API de un proveedor y no mandarle la identidad de las personas: un proxy que seudonimiza cada petición y devuelve los datos reales en la respuesta.
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Para la mayoría de despachos, gestorías y clínicas españolas el problema no es que el modelo lea un contrato de arrendamiento o un informe de alta. Es que lea a quién pertenece. Esta guía te ayuda a ver en cuál de los dos casos estás.
Tres cosas que se venden como IA privada
La expresión se usa para cosas muy distintas, y conviene separarlas antes de comparar.
| Lo que te ofrecen | Dónde se procesa el texto | Qué sale de tu red |
|---|---|---|
| LLM local en tu CPD o tu nube | En tus máquinas | Nada |
| Instancia dedicada o región europea del proveedor | En la infraestructura del proveedor | Todo el texto, a un sitio acotado |
| Cuenta de empresa con contrato de encargo | En la infraestructura del proveedor | Todo el texto, con garantías contractuales |
| API con proxy de privacidad delante | En la infraestructura del proveedor | El texto sin identidades |
Las dos filas del medio son útiles y a menudo necesarias, pero no son privadas en el sentido de que el dato no salga. Refuerzan el contrato y acotan la ubicación; el contenido viaja igual. Si estás en ese punto, revisa qué IA es conforme al RGPD, porque el contrato y la configuración deciden mucho.
Lo que cuesta de verdad un LLM local
Instalar un modelo de pesos abiertos se ha vuelto sencillo para una prueba. Mantenerlo en producción para una organización es otra cosa.
Hardware. Para que responda a varias personas a la vez con soltura, un modelo útil pide tarjetas gráficas de gama profesional, memoria abundante, refrigeración y sitio en el CPD, o el equivalente alquilado en una nube. Además hay que pensar en la reposición: los modelos crecen y el equipo de hoy se queda corto.
Personas. Alguien tiene que desplegarlo, ponerle autenticación, vigilarlo, aplicar parches, cambiar de modelo cuando salga uno nuevo y comprobar que no ha empeorado al cambiar. En una empresa de treinta personas eso suele ser una parte grande del tiempo de quien lleva la informática.
Calidad. Los modelos que caben en un servidor razonable no siempre igualan en tareas difíciles a los grandes que se usan por API. Para redactar, resumir o clasificar pueden ir bien; para un recurso complejo o un análisis largo, hay que probarlo con tus propios casos antes de comprometerte.
Responsabilidad. Al alojarlo tú, la seguridad del sistema es tuya entera. El artículo 32 del RGPD pide medidas adecuadas al riesgo, y un servidor con todos los expedientes pasando por él es un activo que hay que proteger.
No damos cifras porque dependen del modelo, del uso y del momento del mercado. Lo que sí puedes hacer es pedir un presupuesto con estas cuatro líneas separadas y compararlo con lo que hoy pagas por la API.
Cuándo tiene sentido montarlo
Hay casos claros en los que un LLM local es la respuesta correcta:
- El contenido no puede salir ni siquiera sin nombres: secretos industriales, estrategia procesal de un asunto mediático, información clasificada.
- Trabajas en un entorno sin conexión con el exterior, como algunos sistemas de la administración o de defensa.
- Necesitas ajustar un modelo con tus propios documentos y no quieres que ese conjunto de entrenamiento esté en manos de otro.
- Ya tienes un equipo que mantiene sistemas de este tipo y el coste añadido es marginal.
Si tu caso está en esta lista, un proxy de privacidad no te lo resuelve, y conviene decirlo desde el principio.
Cuándo basta con seudonimizar y mantener la API
En el resto de casos, el riesgo que te preocupa suele ser la identidad: el nombre del cliente, su DNI, la cuenta bancaria, la dirección o el número de historia clínica. Ahí entra la seudonimización del artículo 4.5 del RGPD: tratar los datos de forma que ya no puedan atribuirse a una persona sin información adicional, guardada por separado.
La propia AEPD, en su política interna de IA generativa resumida en enero de 2026, pide implantar los casos de uso con información personal preferentemente en sistemas internos o en sistemas que garanticen el control de la organización. Un proxy en tu servidor es una forma de conservar ese control sobre lo que identifica a la persona, aunque el modelo esté fuera. Ojo a la otra cara: la AEPD también recuerda que los datos seudonimizados siguen siendo datos personales. El contrato de encargo con el proveedor sigue haciendo falta.
Ejemplo: un despacho laboralista en Sevilla
Un despacho laboralista de doce personas quiere usar IA para preparar borradores de demandas por despido. Un encargo típico, con datos inventados, dice algo así:
Carmen Ruiz Lozano, DNI 00000000T, dependienta en Comercial Triana S.L., con un salario de 1.640 € brutos, despedida el 2 de octubre por causas objetivas tras pedir una reducción de jornada por cuidado de hijo.
El modelo necesita la reducción de jornada, las fechas y la causa alegada para redactar. No necesita saber que se llama Carmen Ruiz.
| Pregunta | LLM local | API con proxy de privacidad |
|---|---|---|
| ¿Sale el nombre o el DNI? | No | No, viajan como etiquetas |
| ¿Sale el relato de los hechos? | No | Sí, el modelo lo necesita |
| ¿Quién mantiene el modelo? | El despacho | El proveedor de la API |
| ¿Qué modelo usa? | El que quepa en su servidor | El que ya usan por API |
| ¿Qué se instala? | Servidor con GPU y el modelo | Un contenedor, sin GPU |
Para este despacho, el relato sin nombres no señala a nadie fuera del contexto del caso; con nombres, sí. El proxy le resuelve el problema real sin montar un CPD. Un despacho que lleve un asunto con eco en la prensa local, donde los hechos por sí solos señalan a la persona, haría bien en pensárselo dos veces, y quizá en ese asunto concreto no usar ningún modelo externo. Qué contarle al cliente sobre el uso de IA lo resuelve la cláusula para la hoja de encargo.
Preguntas para decidir
- Si quitamos nombres, documentos y números, ¿el texto sigue señalando a alguien?
- ¿Tenemos a alguien que mantenga un modelo durante años, o lo estaríamos subcontratando?
- ¿Los modelos que caben en nuestro servidor resuelven bien nuestras tareas reales?
- ¿Qué pide nuestro DPD o nuestro pliego, por escrito?
Si las dos primeras respuestas son no, probablemente te basta con seudonimizar. Antes de decidir, conviene leer seudonimización de datos para la IA, que explica cuándo basta y cuándo no.
Nonimo Gateway: la API, sin las identidades
Nonimo Gateway es un proxy de privacidad compatible con la API de OpenAI que se instala en tus propios servidores. Cambias la dirección base de tu cliente, usas tu propia clave de OpenAI y el resto del código queda igual. Sustituye los datos personales antes de la llamada y devuelve los reales en la respuesta. Reconoce los documentos españoles, como el DNI, el NIE, el NIF o el CUPS. Si ya tienes LiteLLM, hay un plugin.
Los planes y precios están en la página de Nonimo Gateway.
Si comparas con montar tú la pieza con código abierto, tienes la alternativa a Microsoft Presidio y el repaso de herramientas de redacción de datos personales. Para saber qué hace un gateway y dónde encaja este, lee qué es un AI gateway. Y para las vías por las que hoy se te escapan datos, fuga de datos con IA.
Antes de comprar servidores
Haz la prueba de las cuatro preguntas con tres casos reales de tu oficina. Si el problema es la identidad y no el asunto, no necesitas un LLM local para resolverlo. Mira los planes de Nonimo Gateway y escríbenos para probarlo con tu tráfico.
Este texto informa, no asesora. Tu caso concreto lo resuelve tu DPD o tu abogado.
Fuentes
Cada una, con el dato que sostiene. Consultadas el 20 de octubre de 2026.
- RGPD, texto del DOUE en el BOE. La definición de seudonimización del artículo 4.5 y el artículo 32.1.a), que cita la seudonimización y el cifrado entre las medidas de seguridad.
- AEPD, resumen básico de obligaciones y recomendaciones para la gestión de IA generativa en la AEPD, enero de 2026. Página 2, implantar los casos de uso con información personal preferentemente en sistemas internos o que garanticen el control de la organización. Es la política interna de la Agencia para sus propios procesos.
- AEPD, pregunta frecuente ¿Y los datos seudonimizados son datos personales?. Que lo son y siguen sujetos a la normativa.
Nonimo es el software que hace esto en tu propio ordenador: tapa nombres, DNI y expedientes antes de que el texto llegue a ChatGPT. Sin cuenta, y la app lo hace sin que los datos de tus clientes salgan de tu equipo.
Preguntas frecuentes
¿Qué es una IA privada?
Depende de quién lo diga. Puede ser un modelo de lenguaje instalado en tus propios servidores, una instancia del proveedor reservada para ti o simplemente una cuenta de empresa con contrato de encargo. Solo la primera evita que el texto salga de tu infraestructura.
¿Necesito un LLM local para cumplir el RGPD?
No necesariamente. El RGPD no obliga a alojar el modelo; obliga a tratar los datos con base jurídica, minimización y medidas de seguridad adecuadas. Seudonimizar lo que mandas a una API, con contrato de encargo, puede ser una medida suficiente para muchos casos.
¿Qué cuesta montar un LLM local?
Cuesta hardware con GPU, energía y sitio en el CPD, y sobre todo personas que lo desplieguen, lo actualicen, lo vigilen y comprueben que responde bien. Es un servicio más que mantener, no una instalación que se hace una vez.
¿Los datos seudonimizados siguen siendo datos personales?
Sí. La AEPD lo dice expresamente: siguen siendo datos personales y quedan sujetos a la normativa. La seudonimización reduce el riesgo, pero no saca el tratamiento del RGPD.
¿Cuándo tiene sentido un LLM local?
Cuando el texto no puede salir de tu entorno ni siquiera sin nombres, cuando no hay conexión con el exterior o cuando ya tienes un equipo técnico que mantiene sistemas de este tipo. Fuera de esos casos, suele pesar más el coste que el beneficio.
¿Un proxy de privacidad oculta todo el contenido al proveedor del modelo?
No. Oculta la identidad de las personas, no el asunto. El modelo sigue leyendo el caso para poder responder, y por eso el contrato con el proveedor sigue haciendo falta.