IA local para PyMEs: del homelab al servicio

Las palabras con las que se habla el resto del curso, definidas por lo que hacen. Y un glosario con símiles para quien llega de cero.

Los tres números que deciden todo, y cómo comprar —para uno mismo y para un cliente— sin casarse con una marca.

Dónde viven los documentos y los backups. Por qué el NAS no computa y por qué la prueba de un backup es restaurar.

Nunca se abren puertos. Malla privada, proxy inverso, una sola identidad, y acceso remoto del implementador que se puede revocar.

Del runtime de escritorio al servidor con concurrencia. Medir antes de opinar.

La ventana es un recurso escaso. Salidas con esquema, herramientas pequeñas y poda en agentes largos.

La calidad de recuperación pesa más que el tamaño del modelo. Permisos antes de recuperar.

El ruteo por niveles y por qué convertir a texto plano destruye información. Medición campo por campo.

Transcribir, separar hablantes y sintetizar en local. Y auditar qué herramientas «locales» mandan datos afuera.

Flujos deterministas donde se pueda, modelo solo donde haya ambigüedad. Detectar la ruptura silenciosa.

Por qué «empresa con CEO» fracasa y cuál es la versión válida. Orquestador como máquina de estados, contratos JSON, humano en el punto irreversible.

Tres empleados, tres permisos, un sistema. Trazas atribuidas como producto y Git que separa plantilla de cliente.

Un set de evals desde cero, métricas por tarea, trazas multipaso y canarios nocturnos que avisan cuando algo se degrada.

Cuándo NO hacer fine-tuning (casi siempre), la escalera completa, y el corpus como activo del cliente.

Empaquetar por vertical, documentar la entrega, garantizar continuidad y poner precio.