Enterprise AI-Infraestructura Blueprint 2026
Ocho decisiones estratégicas para tu infraestructura de IA. Modelos, hosting, interfaces, agentes, orquestación, governance, costes, regulación.
Por qué este Blueprint
La integración de IA en los procesos empresariales ha pasado de ser un proyecto de innovación a una necesidad operativa. Quien en 2026 no tenga un plan concreto, no solo se queda atrás frente a la competencia: se queda fuera del mercado. Al mismo tiempo, el panorama de decisiones se ha vuelto más complejo: más modelos, más opciones de hosting, más regulación, más plataformas de orquestación. Este Blueprint reduce esa complejidad a ocho decisiones concretas que todo líder técnico debe tomar en los próximos 90 días.
Cada una de estas decisiones se trata en detalle en un artículo propio, con tablas comparativas, árboles de decisión y recomendaciones prácticas. Sin marketing, sin buzzwords. Hechos, arquitectura, guía de acción.
Las ocho decisiones
Decisión 1: ¿Qué modelo de IA se adapta a tu caso de uso?
El panorama de modelos ha cambiado fundamentalmente desde 2024. Claude, GPT-5, Gemini 3, Llama 4, gpt-oss, DeepSeek: las diferencias ya no están en la calidad, sino en la especialización, la protección de datos y la estructura de costes. La respuesta correcta no es un modelo, sino una arquitectura model-agnostic que enrute cada tarea al modelo más adecuado.
Leer: Modelos de IA 2026 — ¿Qué modelo para qué uso?
Decisión 2: ¿Dónde se ejecutan tus modelos de IA?
EU-SaaS, centro de datos europeo o Self-Hosted: esta decisión determina tus garantías de protección de datos, tu estructura de costes y tu dependencia de proveedores externos. La estrategia híbrida, en la que una capa de enrutamiento distribuye automáticamente las solicitudes según la sensibilidad de los datos, se ha consolidado como estándar.
Leer: Hosting de IA — EU-SaaS, centro de datos en la UE o Self-Hosted
Una vez tomada la decisión de hosting, siguen las garantías contractuales. Un contrato estándar de encargado no es suficiente para infraestructura IA — nuestro checklist de requisitos identifica las diez brechas y proporciona 25 preguntas de verificación para legal y compliance.
Decisión 3: ¿Cómo hacer la IA accesible a todos sin perder el control?
Un modelo de lenguaje sin un interfaz controlado es como un servidor sin frontend. Los empleados recurren entonces a servicios de IA públicos, sin control, sin registro, sin cumplimiento del RGPD. Un Enterprise AI Portal ofrece la mejor alternativa: Multi-Model-Routing, compartición de asistentes, integración de agentes, SSO y Audit Trail completo.
Artículo 3: Enterprise AI Portales — Cinco interfaces open-source en comparación: LobeChat, OpenWebUI, LibreChat, chatbot-ui y very-ai. ¿Qué portal tiene SSO, protección PII y Audit Trail? (Nota de transparencia: very-ai está desarrollado por Gosign.)
Leer: Enterprise AI Portales — Cinco interfaces open-source en comparación
Decisión 4: ¿Cómo hacer el conocimiento corporativo accesible para la IA?
RAG (Retrieval Augmented Generation) permite buscar en tus documentos sin enviar datos a proveedores de modelos. Document Intelligence va más allá: anonimización PII, enmascaramiento de contratos, verificación automática de compliance.
Leer: RAG y Document Intelligence — Cómo la IA entiende tus documentos
Decisión 5: ¿Cómo convertir chatbots en agentes reales?
El paso de un interfaz de chat a procesos autónomos que procesan documentos, operan sistemas y preparan decisiones requiere una arquitectura diferente. Los protocolos MCP y A2A, los sistemas multi-agente y los requisitos claros de governance determinan el éxito.
Leer: De chatbots a AI-agentes — MCP, A2A y sistemas multi-agente
Decisión 6: ¿Cómo separar análisis de decisión?
El Decision Layer descompone los procesos de negocio en micro-decisiones y define para cada una: humano, motor de reglas o IA. Es la arquitectura que convence al comité de empresa, satisface a los auditores y permite escalar.
Leer: Decision Layer y Shadow AI — control en lugar de pérdida de control
Decisión 7: ¿Qué exige el EU AI Act — ahora, no en el futuro?
El periodo de gracia ha terminado. Desde febrero de 2025 se aplican las primeras prohibiciones y la obligación de AI-Literacy. En agosto de 2026 entran en vigor las obligaciones de alto riesgo. Quien no esté preparado para mediados de 2026 se expone a multas de hasta 35 millones de euros o el 7% de la facturación anual. Para las empresas españolas, estas regulaciones europeas se aplican directamente junto con la normativa nacional.
Leer: EU AI Act 2026 — Qué aplica, qué viene, qué debes hacer
Decisión 8: ¿En qué plataforma orquestas tus agentes?
n8n para prototipos rápidos, Camunda para procesos que requieren compliance, Temporal para workflows complejos de larga duración: la plataforma de orquestación determina si tu arquitectura de agentes escala o se queda atascada en el PoC.
Leer: Orquestación de agentes — n8n, Camunda y alternativas
Para quién está escrito este Blueprint
Este Blueprint está dirigido a responsables técnicos en empresas de más de 500 empleados:
- CTOs y VP Engineering, que necesitan construir o consolidar una arquitectura de IA
- CIOs, que deben alinear la estrategia de IA con la governance de TI y el ecosistema tecnológico existente
- Directores de RRHH y COOs, que integran IA en procesos operativos — desde el procesamiento de documentos hasta la gestión del conocimiento
- Ejecutivos C-Level con perfil técnico, que quieren tomar decisiones fundamentadas en lugar de acumular proyectos piloto
El Blueprint asume que has superado la fase de experimentación. La pregunta ya no es si desplegar IA, sino cómo — con qué arquitectura, qué governance y qué estrategia operativa.
Plan de acción a 90 días
El Blueprint culmina en un plan de acción concreto con tres fases:
Fase 1: Fundamentos (Semanas 1—4)
- Crear un inventario de sistemas de IA (¿qué se está usando ya?)
- Realizar la clasificación de datos
- Identificar un caso de uso (mayor ROI con menor riesgo)
- Tomar la decisión de hosting (nivel 1, 2 o 3)
- Desplegar un portal AI interno (LobeChat, OpenWebUI, very-ai o LibreChat)
La capa de presentación — el Enterprise AI Portal — tiene cinco opciones open-source en 2026. Gosign ha desarrollado very-ai, un portal que añade protección PII y sincronización de grupos Entra ID como funcionalidades enterprise (-> Artículo 3). Como en todas las recomendaciones de esta serie: evalúa varias opciones para tu contexto específico.
Resultado: tus empleados tienen una herramienta de IA controlada en lugar de Shadow AI.
Fase 2: Primer agente (Semanas 5—8)
- Implementar el caso de uso como agente
- Conectar vía MCP a 1—2 sistemas existentes
- Definir las reglas de decisión
- Establecer Human-in-the-Loop para los pasos críticos
- Definir un grupo piloto de 10—20 usuarios
Resultado: un agente funcional que mejora un proceso de negocio real.
Fase 3: Governance y escalado (Semanas 9—12)
- Validar el Audit Trail y el logging
- Iniciar la documentación del EU AI Act (evaluación de riesgos, documentación técnica)
- Medir los resultados del piloto (ahorro de tiempo, tasa de error, satisfacción del usuario)
- Crear un plan de escalado: ¿qué 3—5 casos de uso son los siguientes?
Resultado: un business case validado y una ruta clara hacia el escalado.
El plan es deliberadamente compacto. En 90 días no lograrás una transformación completa de IA, pero tendrás una infraestructura productiva, un agente en funcionamiento y las bases de governance para escalar con seguridad.
Más información: Infraestructura de IA — resumen de servicios | Decision Layer — explicación | AI Agents
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