Qué es un LLM local
Gracias a los modelos abiertos (Llama, Mistral, Gemma, Qwen, DeepSeek…) y a técnicas como la cuantización, hoy se pueden ejecutar modelos bastante capaces en un portátil moderno o en un servidor con buena GPU. Herramientas como Ollama o LM Studio lo hacen accesible sin conocimientos avanzados.
Ventajas e inconvenientes
- A favor: privacidad total, sin coste por token, sin dependencia de un proveedor y funcionamiento sin conexión.
- En contra: necesita hardware potente, los modelos locales son menos capaces que los mejores de la nube y tú te encargas del mantenimiento.
Ejemplo real
Un despacho de abogados quiere usar IA para resumir documentos confidenciales, pero no puede enviarlos a servidores externos. Instala un modelo abierto en un servidor de la oficina con Ollama y lo conecta a sus flujos de n8n. Los documentos nunca salen del despacho.
Para qué te sirve en tu negocio
Para tareas con datos sensibles o de mucho volumen repetitivo (clasificar, extraer, resumir), un LLM local puede ser más seguro y barato a medio plazo. Para tareas complejas, los modelos en la nube siguen siendo superiores.
Errores comunes
- Esperar la calidad de los mejores modelos comerciales.
- Subestimar el hardware necesario.
- Olvidar actualizar el modelo y el software.
Preguntas frecuentes
¿Qué necesito para empezar?
Un ordenador reciente con bastante memoria y una herramienta como Ollama o LM Studio.
¿Funcionan en español?
Los modelos abiertos recientes sí, con calidad variable según el tamaño.
¿Es gratis?
El software y muchos modelos lo son; el coste está en el hardware y la electricidad.