El reto
Llevar la IA a toda la empresa chocaba siempre con las mismas tres paredes: los datos del negocio tenían que salir hacia la nube de un tercero, había que pagar una licencia por usuario y por mes, y quedabas atado a un solo proveedor de modelo. Y nada de eso resolvía la pregunta de fondo: que cualquier trabajador pudiera consultar los datos de la empresa sin esperar a que alguien le monte un informe.
La solución
Un portal corporativo de IA montado con software libre y desplegado donde decide la empresa, en su servidor o en su nube privada. Los trabajadores preguntan en lenguaje natural y el portal consulta los datos reales del negocio: con MCP se conectan las herramientas de BI y las fuentes internas, y la documentación de la casa se organiza en colecciones de conocimiento por departamento. El proveedor de modelo es intercambiable —local o en la nube— y no hay licencia mensual: el software es de la empresa.
- Software libre
- todo el portal se monta con componentes open source
- Local o nube
- se ejecuta donde decide la empresa, no donde decide el proveedor
- Cualquier LLM
- el proveedor de modelo se elige y se cambia cuando conviene
- 0 €/usuario
- ninguna licencia mensual por persona: el software es vuestro
Cómo funciona
El portal, sobre software libre
Todo el sistema se monta con componentes open source y se despliega donde decide la empresa: en su servidor o en su nube privada. No hay ninguna pieza alquilada, o sea que no hay ninguna cuota que crezca con el número de usuarios.
Conexión a los datos del negocio con MCP
El portal no responde de memoria: consulta las fuentes reales. Con MCP se conectan las herramientas de BI y los sistemas internos, de manera que una pregunta en lenguaje natural acaba leyendo el mismo número que hay en el informe.
Colecciones de conocimiento por departamento
Además de los datos, el portal indexa la documentación de la casa y la organiza en colecciones: una por departamento, o por lo que convenga. Sirven para el onboarding de la gente nueva, para los manuales de uso del software interno y para resolver incidencias que ya se habían resuelto antes, sin tener que ir a preguntarlo.
Cualquier modelo, e intercambiable
El proveedor de LLM es una pieza más de la configuración: se puede usar un modelo en la nube o un modelo ejecutado en local, y cambiarlo sin rehacer el portal. Cada caso de uso puede usar el que le conviene.
Los datos no salen
Con modelo local, las conversaciones y los datos no cruzan nunca la frontera de la empresa. Con modelo en la nube, se controla exactamente qué se envía. La decisión sobre dónde van los datos es de la empresa, no del proveedor.
Gobernanza de usuarios
Quién entra, qué puede consultar y cuánto gasta. Los permisos se dan por colección de conocimiento, de manera que cada departamento ve su documentación y no la de los demás, y el consumo de tokens se controla por usuario y por grupo, con límites si conviene.
Detalles que importan
- Comprar software, no alquilarlo
- Las herramientas de IA para empresas se pagan por usuario y por mes: el coste crece justamente cuando la herramienta tiene éxito y se extiende por la casa. Aquí la inversión es el despliegue, y lo que se paga después es el consumo del modelo, que se puede elegir y acotar.
- Por qué MCP
- Es el estándar que permite conectar el modelo a herramientas y a fuentes de datos sin escribir una integración a medida para cada una. Añadir una fuente nueva es añadir un conector, no reprogramar el portal.
- No depender de un solo proveedor
- El mercado de modelos cambia cada pocos meses, en precio y en calidad. Tener el proveedor desacoplado quiere decir poder aprovecharlo, y no quedar atrapado si un modelo sube de precio o deja de convenir.
El resultado
La IA deja de ser una herramienta que cada uno se busca por su cuenta y pasa a ser un servicio de la empresa: misma puerta de entrada, mismos datos y mismas reglas para todos. Quien tiene una pregunta sobre el negocio la hace y obtiene la respuesta con los números de casa, sin esperar a que le monten un informe y sin que nada salga fuera. Y lo que antes se preguntaba por los pasillos —cómo se hace esto, dónde está aquel manual, qué hicimos la última vez que pasó— queda escrito, indexado y al alcance de todos.
- Preguntar al negocio
- respuestas con los datos reales, sin esperar ningún informe
- Conocimiento indexado
- onboarding, manuales e incidencias en colecciones por departamento
- Permisos y consumo
- acceso por colección y tokens controlados por usuario y grupo
- Datos dentro
- con modelo local las conversaciones no salen de la infraestructura propia
Con qué está hecho
- Docker
- OpenAI
- Claude
- DeepSeek
