Hoy en d\u00eda, cualquiera que trabaje con IA se ve empujado casi autom\u00e1ticamente a la nube: OpenAI, Microsoft, Google, cualquier interfaz web, tokens, l\u00edmites, t\u00e9rminos y condiciones. Esto parece moderno, pero es esencialmente una vuelta a la dependencia: otros determinan qu\u00e9 modelos puedes utilizar, con qu\u00e9 frecuencia, con qu\u00e9 filtros y a qu\u00e9 precio. Yo voy deliberadamente en la direcci\u00f3n contraria: actualmente estoy construyendo mi propio peque\u00f1o estudio de IA en casa. Con mi propio hardware, mis propios modelos y mis propios flujos de trabajo.<\/p>\n
Mi objetivo es claro: IA local de texto, IA local de imagen, aprendizaje de mis propios modelos (LoRA, puesta a punto) y todo ello de tal forma que yo, como aut\u00f3nomo y m\u00e1s adelante tambi\u00e9n cliente de una PYME, no dependa de los caprichos diarios de alg\u00fan proveedor en la nube. Se podr\u00eda decir que es una vuelta a una vieja actitud que sol\u00eda ser bastante normal: \u201eLas cosas importantes las haces t\u00fa mismo\u201c. Solo que esta vez no se trata de tu propio banco de trabajo, sino de potencia inform\u00e1tica y soberan\u00eda de datos.<\/p>\n