1. LLM Hosting
LLMs en la nube: Azure OpenAI, Google Vertex AI – regiones UE. Self-Hosted: Llama, Mistral, DeepSeek – en hardware propio. Híbrido: self-hosted para datos sensibles, cloud para cargas menos críticas.
Infraestructura de IA
La plataforma sobre la que los AI Agents funcionan en producción. En su infraestructura.
Por Qué la Infraestructura Es el Cuello de Botella
La mayoría de empresas que pilotean AI Agents no fallan por el modelo. Los modelos funcionan. Fallan por la infraestructura: sin framework de gobernanza, sin Audit Trail, sin aislamiento de inquilinos, sin concepto de despliegue, sin integración con sistemas existentes.
Un piloto en un portátil no es una arquitectura de producción. La infraestructura de Gosign es la capa que convierte un experimento LLM en un sistema operativo.
Cuatro Componentes de Infraestructura
2. Pipeline RAG
Retrieval Augmented Generation para acceder al conocimiento empresarial. Chunking semántico, enriquecimiento de metadatos, búsqueda híbrida (vectorial + keyword), cita de fuente en cada respuesta.
3. Orquestación
n8n o Camunda como motor de workflow open-source. API Gateway como punto de entrada unificado. Sistema de colas para procesamiento asíncrono. Sistema de eventos para reacción en tiempo real.
4. Despliegue
Azure (UE): AKS, Azure SQL, Azure OpenAI. GCP (UE): GKE, Cloud SQL, Vertex AI. Self-Hosted: Docker/Kubernetes en hardware propio. Híbrido: combinación por clasificación de datos.
Pipeline RAG
Documentos → Chunking → Embedding → Base vectorial
(PDF, DOCX, (segmentación (modelo (pgvector,
SharePoint) semántica) genera Qdrant,
vectores) Weaviate)
│
Consulta → Query embedding → Búsqueda similitud ─┘
│
Chunks relevantes
+ consulta usuario
│
Respuesta LLM
con cita de fuenteLa Gobernanza Está Integrada
La infraestructura incluye Governance by Design: Audit Trail a nivel de infraestructura, Row-Level Security a nivel de base de datos, cifrado en reposo y en tránsito, RBAC en todos los componentes, controles Cert-Ready como objetos de datos técnicos.
Stack Tecnológico
| Componente | Tecnología | Por qué |
|---|---|---|
| Motor de workflow | n8n, Camunda | Open source, self-hosted, sin vendor lock-in |
| Base de datos | PostgreSQL + pgvector | Enterprise-ready, RLS, búsqueda vectorial integrada |
| Backend | Python, TypeScript | Probados para ML y desarrollo de APIs |
| Frontend | React / Next.js | Para dashboard, chat UI, Portal de Auditor |
| Contenedores | Docker, Kubernetes | Estándar para cloud y self-hosted |
| API | REST, GraphQL | Integración con sistemas existentes |
| Auth | Supabase Auth / OIDC | Compatible con SSO y proveedores de identidad empresariales |
| Monitoreo | Prometheus, Grafana | Open source, self-hosted |
Propiedad
Toda la infraestructura pertenece al cliente. Sin SaaS, sin hosting en Gosign, sin costes de licencia recurrentes. Stack open-source donde sea posible. Componentes propietarios solo para los LLMs – y ahí agnóstico respecto a modelos.
Después de 12–18 meses, usted opera la infraestructura de forma independiente.
Preguntas frecuentes sobre Infraestructura
¿Tengo que elegir entre cloud y self-hosted?
No. La arquitectura soporta despliegue híbrido. Puede procesar datos sensibles self-hosted y usar servicios cloud para cargas menos críticas.
¿Qué proveedores cloud se soportan?
Azure y GCP con regiones UE. La arquitectura es agnóstica – cambiar de proveedor solo modifica la capa de infraestructura, no la lógica de negocio.
¿Qué infraestructura se ajusta a sus requisitos?
Hablemos sobre su arquitectura.
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