17/06/2026
Un placer y orgullo para nosotros ser parte de esto.. ❤️
Ya estamos en la Fase 3 de uno de mis proyectos de consultoría. Ayer estuvimos trabajando en la instalación de la arquitectura para un sistema de inteligencia artificial local en una compañía muy conocida en Puerto Rico.
El sistema se instaló en una workstation especializada para cargas intensivas de IA y machine learning, con una GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell.
¿Por qué local?
Porque en la próxima fase estaremos trabajando con modelos y una base de conocimiento construida a partir de miles de páginas de SOP, manuales técnicos, esquemáticos de máquinas y procesos internos. Ese tipo de información no debe subirse a cualquier plataforma comercial de IA.
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Cuando una empresa maneja conocimiento propietario, procesos críticos o secretos industriales, la IA local deja de ser un lujo tecnológico y se convierte en una decisión estratégica.
El objetivo es claro: que los técnicos puedan consultar el sistema directamente, sin tener que buscar manual por manual y página por página. Esto puede reducir el tiempo de respuesta ante problemas técnicos y disminuir el tiempo de parada en una línea de producción.
Es importante que la adopción de IA en las compañías se haga con procesos bien planificados. Crear proyectos pilotos es importante antes de la implementación general. Para aprender sobre estos procesos de adopción te recomiendo leer: https://amzn.to/4vsCduY
No se trata de usar IA por moda.
Se trata de resolver un problema operacional real.
Uno de los aspectos más interesantes del proyecto es cómo se organiza la base de conocimiento a la que tendrá acceso la IA. Esa arquitectura puede construirse mediante RAG, bases vectoriales, estructuras documentales, prompts especializados y flujos locales de contexto.
Comparto este paper sobre Model Workspace Protocol porque presenta una idea útil: organizar el trabajo de la IA mediante carpetas, archivos de contexto, instrucciones y procesos locales.
Artículo: https://arxiv.org/pdf/2603.16021
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Cada vez estoy más convencido de esto: el futuro de la IA en las organizaciones no será solo tener modelos más grandes, sino construir mejores arquitecturas de conocimiento alrededor de esos modelos.
¡Gracias a DJ Computer Solution por hacer la gestión con NVIDIA y montar el workstation!
