IA en local

Tener la IA en local significa ejecutar un modelo de inteligencia artificial en tu propio ordenador o servidor, en vez de usarlo por internet en los servidores de una empresa como OpenAI o Anthropic. Lo que cambia es dónde ocurre todo: tus datos no salen de casa, puedes trabajar sin conexión y no dependes de que un servicio ajeno cambie sus condiciones o sus precios.

A cambio, renuncias a algunas cosas. No puedes instalar ChatGPT o Claude en tu PC, porque esos modelos no se pueden descargar: se usan modelos abiertos, como los de DeepSeek, Qwen, Llama, Gemma o Mistral, y los que caben en un equipo normal suelen ser más pequeños y menos listos que los grandes de pago. En la nube pagas por uso o por suscripción; en local, en equipo, en luz y en horas de pelearte con ello. Lo que confunde es plantearlo como todo o nada: no hace falta elegir una sola, se pueden repartir las tareas entre las dos.

En mi caso la IA local convive con la de la nube, no la sustituye: trabajo sobre todo con Claude, y en mis máquinas uso Ollama, LM Studio, llama.cpp y Unsloth con más de 50 modelos. Todo eso lo cuento en varios artículos: en «Qué equipo hace falta para tener tu propia inteligencia artificial» hablo del equipo, en «Lo que rodea al modelo para que sirva de algo» de las utilidades que rodean al modelo y en «¿Para qué me sirve tener la inteligencia artificial en casa?» de para qué me sirve de verdad, que es la pregunta que importa.