Asistentes de IA en local o en la nube

Ilustración comparativa entre asistente de IA local y asistente de IA en la nube, mostrando diferencias en privacidad, configuración y rendimiento, ideal para artículo sobre modelos LLM y opciones de inteligencia artificial.

La decisión entre un asistente de IA local y uno en la nube a menudo se reduce a privacidad versus conveniencia.

  • Si la privacidad del código y el ahorro de costes son importantes, un asistente local es la opción preferida.
  • Si se busca potencia sin complicaciones y la máxima calidad, la nube es la ganadora.

Este es un resumen de las características más destacables a tener en cuenta a la hora de decidirnos por un modelo en local o en la nube:

CaracterísticaAsistente de IA LocalAsistente de IA en la Nube
Privacidad y Seguridad✅ Tu código nunca sale de tu máquina.⚠️ El código se envía a servidores de terceros (aunque con políticas de privacidad). Riesgo de fuga o uso indebido de información sensible.
Costes💰 Coste inicial de hardware, luego gratuito. A largo plazo, puede ser más económico.💰 Tarifas mensuales (entre $10 y $200/mes dependiendo del servicio). A corto plazo, más barato si no tienes GPU de alta gama.
Facilidad de Configuración🔧 Requiere configuración técnica inicial.✅ Plug-and-play, configuración mínima. Configuración más fácil.
Calidad de IA🟡 Buena, pero ligeramente por debajo de los modelos más avanzados en la nube. La brecha se está reduciendo.✅ Ofrecen los modelos más avanzados disponibles. Suelen tener una ventaja en capacidad de IA pura.
Confiabilidad✅ No depende de conexión a internet.⚠️ Requiere conexión estable, puede tener tiempo de inactividad.
Personalización✅ Control total sobre modelos y configuración. Permite ajuste fino para usos específicos.🟡 Limitado a lo que ofrece el proveedor.
ModelosModelos de código abierto (ej. Code Llama, Qwen, Mistral, Llama).Modelos propietarios (ej. GPT-4 de OpenAI, Claude de Anthropic).

Los 10 LLM más usados para instalación local

Esta es una lista que podemos consultar para ver el modelo que más se ajusta a nuestra capacidad y los usos que le vamos a dar.

Modelo / HerramientaTipo / PlataformaVentajas ClaveRequisitos de HardwareUsos Recomendados
GPT4AllApp + marco LLM (Nomic AI)Fácil de usar, gran biblioteca de modelos, GUI amigableCPU o GPU (CUDA opcional), 8–16 GB RAMChat privado, análisis de documentos, integración API
LM StudioApp de escritorio con GUIDescarga de modelos con un clic, servidor API, RAGGPU recomendada (4–24 GB VRAM), CPU potenteEstudio, desarrollo, uso personal sin nube
OllamaCLI para ejecutar modelosLigero, sin GUI, compatible con muchos modelosGPU opcional, desde 8 GB RAMProgramación, terminal, integración con apps
JanAlternativa a ChatGPTInterfaz limpia, operación offline, extensibleGPU NVIDIA/AMD/Intel, 8–16 GB RAMChat privado, personalización, uso diario
llama.cppImplementación C/C++Máxima eficiencia, base de muchas appsGPU recomendada para velocidadDesarrollo, despliegue flexible, optimización
llamafileEjecutable únicoSin instalación, multiplataforma, muy rápidoGPU automática, CPU optimizadaDistribución de modelos, portabilidad
AnythingLLMApp todo en unoRAG, agentes IA, manejo de documentosNo especificado, funciona en CPU/GPUEmpresas, automatización, gestión de archivos
NextChatApp web/escritorioMáscaras personalizadas, datos localesEjecutable en Windows/macOS/LinuxChat privado, despliegue personal, multilenguaje
DeepSeekModelo de lenguajeAlto rendimiento, código abiertoGPU recomendada, 16 GB RAM+Codificación, razonamiento, tareas complejas
MistralModelo de lenguajeLigero, rápido, buena comprensiónGPU opcional, 8–16 GB RAMChat, escritura, tareas generales

Glosario de tecnicismos

Si leyendo la tabla te has encontrado con algún término que no conoces, puedes buscarlo aquí:

  • LLM (Large Language Model): Es un tipo de inteligencia artificial que puede entender y generar texto como si fuera humano. Se usa para tareas como chatear, escribir, traducir o responder preguntas.
  • GUI (Interfaz Gráfica de Usuario): Es una pantalla visual con botones, menús y ventanas que permite usar un programa fácilmente, sin necesidad de escribir comandos.
  • CLI (Interfaz de Línea de Comandos): Es una forma de interactuar con programas escribiendo instrucciones en una ventana de texto, como si estuvieras hablando con el ordenador por escrito.
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation): Es una técnica que permite a la IA buscar información en documentos antes de responder. Es como si la IA leyera tus archivos para darte respuestas más precisas.
  • API (Interfaz de Programación de Aplicaciones): Es una especie de puente que permite que dos programas se comuniquen entre sí. Por ejemplo, puedes conectar un modelo de IA con una app para que trabajen juntos.
  • GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico): Es una parte del ordenador diseñada para manejar tareas pesadas como gráficos o cálculos de IA. Hace que los modelos funcionen mucho más rápido.
  • CPU (Unidad Central de Procesamiento): Es el “cerebro” principal del ordenador. Puede ejecutar modelos de IA, pero suele ser más lento que una GPU para tareas complejas.
  • VRAM (Memoria de Video): Es la memoria que usa la GPU. Cuanta más tenga, mejor podrá manejar modelos grandes sin que el ordenador se ralentice.
  • CUDA: Es una tecnología creada por NVIDIA que permite que la GPU acelere los cálculos necesarios para que la IA funcione más rápido.
  • Multiplataforma: Significa que el programa o modelo puede funcionar en distintos sistemas operativos, como Windows, macOS o Linux.
  • Modelo ligero: Es un modelo de IA que ocupa poco espacio y funciona rápido, incluso en ordenadores que no son muy potentes.
  • Agente IA: Es un sistema que puede tomar decisiones o realizar tareas automáticamente, como si fuera un asistente inteligente que trabaja por ti.
  • Máscara personalizada: Es una configuración que cambia el comportamiento del modelo. Por ejemplo, puedes hacer que actúe como un profesor, un terapeuta o un personaje específico.

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44 comentarios en “Asistentes de IA en local o en la nube”

  1. Bernardo Alfaro

    Eh, esto de los asistentes de IA, tanto en local como en la nube, es un tema que me pone a dar vueltas la cabeza, no sé. Por un lado, entiendo que en la instalación local, según el artículo, tienes más control sobre tus datos, pero ¿no es eso un poco contradictorio con la idea de la nube? Y por otro lado, ¿qué pasa con la sostenibilidad y el impacto en el contexto de la IA? No sé, igual me estoy liando un poco. ¿Alguien podría explicarme un poco más sobre esto?

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  4. Olimpia Falcon

    Ya veo, ya veo… así que hablamos de asistentes de IA en local o en la nube, ¿no? Me pone a pensar, si se trata de sostenibilidad, ¿qué impacto tendrá en el contexto global si todos optamos por la nube? Igual me estoy liando, pero eso debe consumir un montón de energía, ¿no? Por cierto, ahora que lo pienso, ¿no es más seguro tener tu propia IA en local? No sé, igual estoy un poco perdido. ¿Qué opináis vosotros?

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  6. Guillermo Ortiz

    Por cierto, este artículo tiene un toque interesante, ¿no? Habla de asistentes de IA, pero luego te lanza al ruedo con tecnicismos como sostenibilidad y contexto. Joder, igual me estoy liando, pero ¿no suena un poco raro hablar de impacto en términos de instalación local? Que ya sé que los LLM son importantes y eso, pero no sé… ¿Alguien más piensa que es un poco… confuso? ¿O solo soy yo?

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  11. Nemesio Aparicio

    Oye, he estado pensando, después de leer esto, sobre el impacto que tiene el uso de la IA local versus en la nube. Es un tema que no suelo considerar, pero, ahora que lo pienso, es bastante relevante, ¿no? Me pregunto, ¿la sostenibilidad de estas tecnologías es la misma? Y otra cosa, ¿qué pasaría en un contexto donde no hay buena conexión a internet? Por cierto, me ha hecho gracia ver que utilizamos muchos tecnicismos sin conocer su significado exacto. ¿A ti te pasa lo mismo?

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  15. Sora Puertas

    Vaya, siempre pensé que los asistentes de IA funcionaban en la nube, nada más. Pero, ahora que lo pienso, tiene sentido, ¿no? Lo de la instalación local es como un ordenador de sobremesa, ¿verdad? Eso de que aporta sostenibilidad e impacto al contexto local, todavía no me queda claro. ¿Alguien podría explicarme un poco más sobre eso? Por cierto, ¿son estos los mismos LLM mencionados en el glosario de tecnicismos? Igual me estoy liando.

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  19. Ken

    Oye, igual estoy un poco liado, pero este artículo me ha dejado pensando… ¿No será que los asistentes de IA en local tienen un impacto en la sostenibilidad mayor que los de la nube? Aunque, ahora que lo pienso, supongo que también tiene mucho que ver con el contexto de uso, ¿no? A ver, tú que piensas, ¿es mejor en la nube o en local? Y, por cierto, ¿no parece que a veces usamos demasiados tecnicismos? Quiero decir, sostenibilidad suena muy bien, pero a veces creo que se nos va la cabeza con estas cosas.

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  20. Kairi

    Oye, a ver si entiendo bien esto. Dicen que si optamos por asistentes de IA en local, no sé, como que se tiene más control sobre la sostenibilidad, ¿no? Pero, por cierto, ¿no será más complicado el tema del mantenimiento? Ahora que lo pienso, ¿no se mencionaba algo sobre el impacto en el artículo? Igual me estoy liando, pero ¿no sería mejor en la nube? ¿Qué opináis, chicos?

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  26. Queta Moya

    Pues, ahora que lo pienso, me dejó un poco confuso la parte de Los 10 LLM más usados para instalación local. I mean, puedo entender la idea de tener un asistente de IA en local, pero en cuanto a sostenibilidad e impacto, ¿no sería más eficiente tenerlo en la nube? Igual me estoy liando, pero, ¿qué pasa con el consumo energético de mantener estos sistemas en local? ¿Alguien ha pensado en eso?

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