Aquí se detallan algunas de ellas:
Seguridad y Privacidad de Datos
Riesgo de Fuga de Datos: Al utilizar servicios de terceros, la información se transmite fuera de la infraestructura interna, lo que podría poner en riesgo la seguridad y privacidad de los datos.
Cumplimiento Normativo: Puede ser complicado cumplir con regulaciones de protección de datos como GDPR o HIPAA cuando se utilizan soluciones externas que almacenan o procesan datos en ubicaciones desconocidas o no seguras.
Coste
Modelo de Precios: Muchos servicios de terceros tienen modelos de precios basados en el uso o la suscripción, lo que puede ser costoso a largo plazo.
Costos Ocultos: A menudo hay costos adicionales, como tarifas por servicios adicionales, que pueden acumularse con el tiempo.
Flexibilidad y Personalización
Limitaciones en la Personalización: Los modelos de terceros suelen ser menos flexibles en términos de personalización, ya que están diseñados para satisfacer las necesidades de una amplia gama de clientes.
Dependencia del Proveedor: Cambiar a una solución diferente puede ser difícil y costoso una vez que se ha invertido tiempo y recursos en integrar un modelo de un tercero.
Control y Propiedad Intelectual
Falta de Control: El control sobre el modelo y cómo se desarrolla o mejora con el tiempo generalmente permanece con el proveedor del servicio.
Limitaciones en la Propiedad Intelectual: Al utilizar modelos de terceros, se pueden limitar las capacidades para crear y mantener una ventaja competitiva en términos de propiedad intelectual.
Rendimiento y Escalabilidad
Latencia: El tiempo de respuesta podría ser más lento en comparación con soluciones on-premise debido al tiempo necesario para enviar datos a un servicio externo y recibir una respuesta.
Riesgos de Downtime: La disponibilidad y el rendimiento del modelo están sujetos a la infraestructura del proveedor de terceros, lo que podría resultar en tiempo de inactividad o problemas de escalabilidad que están fuera de su control.
Antes de optar por un modelo de LLM de terceros, es crucial evaluar estos factores cuidadosamente para asegurarse de que se alinean con las necesidades y restricciones específicas de su organización.
Cumplimiento Normativo: Mantener los datos dentro de la empresa nos facilita cumplir con leyes y reglamentaciones relativas a la protección de datos y la privacidad, como GDPR, HIPAA o cualquier otra norma sectorial o regional.
Personalización y Flexibilidad
Personalización: Los modelos on-premise se pueden ajustar y personalizar completamente para satisfacer las necesidades específicas de nuestra organización, a diferencia de los modelos de terceros que pueden ofrecer funcionalidades más limitadas o genéricas.
Integración con Sistemas Existentes: Los modelos on-premise suelen ser más fáciles de integrar con infraestructuras y sistemas empresariales ya existentes.
Costo y Escalabilidad
Costo a Largo Plazo: Aunque el costo inicial puede ser más alto debido a la necesidad de hardware y expertos en IA, los costos operativos a largo plazo podrían ser más bajos que los modelos basados en suscripción o de pago por uso de terceros.
Escalabilidad Controlada: Tenemos el control total sobre la escalabilidad de nuestra solución, lo que significa que podemos optimizarla para satisfacer nuestras demandas específicas sin depender de un proveedor externo.
Propiedad Intelectual
Propiedad de la Tecnología: Al desarrollar modelos de IA on-premise, la propiedad intelectual permanece dentro de la empresa, ofreciendo una ventaja competitiva y evitando posibles problemas legales relacionados con el uso de tecnología de terceros.
Tiempo de Respuesta y Latencia
Latencia Reducida: Mantener los modelos on-premise puede ofrecer tiempos de respuesta más rápidos, ya que los datos no necesitan viajar a través de Internet para ser procesados en servidores externos.
Cada una de estas razones puede ofrecer un argumento fuerte para desarrollar modelos de IA on-premise, especialmente si se consideran dentro del contexto específico y las necesidades de nuestra organización.
