Lo que está en juego
Cuanto más crítica es la operación, mayor es el costo de una IA sin gobernanza.
Instituciones financieras, aseguradoras y organismos públicos manejan grandes volúmenes de datos sensibles y procesos que no toleran errores, reprocesos ni exposición indebida de información.
Datos sensibles fuera del perímetro
Uso de IA SaaS pública para tareas con datos institucionales críticos, sin soberanía ni trazabilidad sobre por dónde circula la información.
Conocimiento disperso y sin estándar
Cada profesional usa una herramienta y un criterio distintos para analizar procesos: sin consistencia, auditoría ni gobernanza institucional.
Volumen documental y reprocesos operativos
Grandes volúmenes de datos subutilizados, análisis manuales recurrentes y tiempos de respuesta elevados en procesos que podrían acelerarse con seguridad.
Productividad individual e inteligencia institucional resuelven problemas distintos.
Herramientas como ChatGPT, Copilot o Gemini agilizan las tareas del día a día. Pero cuando el proceso involucra datos institucionales críticos o escala entre equipos, la respuesta es otra capa: la IA Corporativa.
| IA SaaS | IA Corporativa | |
|---|---|---|
| Productividad individual | sí | no |
| Creación de contenido e investigación pública | sí | no |
| Usa datos y criterios institucionales | no | sí |
| Agentes inteligentes y procesos corporativos | no | sí |
| Gobernanza, auditoría y trazabilidad | no | sí |
| Datos estratégicos y sensibles (LGPD de Brasil) | no | sí |
| Escalabilidad institucional | no | sí |
El secreto no es elegir entre una y otra. Es IA SaaS + IA Corporativa, cada una con su propósito, y la segunda capa es la que Vibe construye sobre infraestructura Red Hat.
Cómo trabaja Vibe
Red Hat aporta la base y Vibe construye la inteligencia institucional con servicios especializados.
RHEL AI y OpenShift AI no son el producto final, son la infraestructura que garantiza que su IA Corporativa funcione con seguridad, portabilidad y soporte total dentro de su perímetro.
Modelos grandes y pequeños conviven según el caso: no toda tarea necesita el modelo más grande disponible, y los modelos más pequeños y especializados suelen costar menos y responder mejor dentro de un dominio.
Diagnóstico y casos de uso
Mapeamos procesos, datos disponibles y prioridades de negocio para definir dónde la IA genera valor real.
RHEL AI
Implementamos la base con modelos Granite y personalización mediante InstructLab, dentro de su perímetro de datos.
OpenShift AI
Ponemos en producción pipelines de entrenamiento, serving y monitoreo, con gobernanza desde el primer día.
Soporte continuo
Un squad de Vibe acompaña el desempeño, los costos y la evolución del modelo, con el soporte oficial de Red Hat detrás.
Qué incluye
Capacidades que pueden componer la entrega, según el caso de uso y el grado de regulación.
- 01Assessment de casos de uso, procesos y datos disponibles
- 02RHEL AI y OpenShift AI como base
- 03Modelos grandes y pequeños, según el caso
- 04Agentes conectados a las fuentes corporativas
- 05MLOps: pipelines de entrenamiento, serving y monitoreo
- 06Trazabilidad de auditoría y control de acceso
- 07Soporte continuo: desempeño, costo y evolución del modelo
Ecosistema
La IA no es una herramienta aislada. Es inteligencia institucional.
Dentro del perímetro
Los datos institucionales críticos permanecen donde la institución responde por ellos. La soberanía y la trazabilidad vienen antes de la elección del modelo.
Los criterios son de la institución
El valor no está en el modelo genérico, sino en los datos y las reglas de la propia organización aplicados a un proceso que ya existe.
Gobernanza desde el primer día
La trazabilidad de auditoría y el control de acceso son requisitos en procesos regulados. Agregarlos después cuesta más y convence menos.
Casos relacionados
Antes de empezar la conversación
¿La IA Corporativa reemplaza las herramientas de IA SaaS que ya usamos?
No. Conviven. La IA SaaS sigue siendo útil para la productividad individual y la creación de contenido. La IA Corporativa entra donde hay datos institucionales críticos, procesos regulados y necesidad de auditoría, funciones que una herramienta pública no fue diseñada para cubrir.
¿Necesito contenerizar todas las aplicaciones para usar esta base?
No. Es posible empezar con los flujos de IA generativa en contenedores, mantener el resto del entorno como está y avanzar en la contenerización a su propio ritmo, sin detener operaciones críticas.
¿Esto funciona 100% on-premise, por soberanía de datos y LGPD?
Sí. RHEL AI y OpenShift AI fueron diseñados para funcionar on-premise, en nube híbrida o multicloud, sin lock-in de hardware ni de nube. Los datos institucionales permanecen bajo el control de su empresa, con trazabilidad de auditoría completa.
¿Cuánto tiempo pasa del diagnóstico al primer modelo en producción?
Varía según la complejidad de los datos y del caso de uso priorizado. El camino típico pasa por un assessment inicial, seguido de la implementación de la base y de un primer caso de uso en producción. El cronograma exacto se define en conjunto en la etapa de diagnóstico.
¿Contrato las licencias directamente con Red Hat o Vibe entrega todo?
Como Red Hat Premier Partner y 1.ª especialista en AI Platform de Brasil por Red Hat, Vibe se encarga del licenciamiento, la implementación, la integración y el soporte continuo en un único contrato, con el soporte oficial de Red Hat detrás de toda la operación.
Red Hat
RHEL AI y OpenShift AI como base para servir, integrar y gobernar modelos.
Desarrollo de aplicaciones digitales
La aplicación que lleva la IA hasta quien la usa.
Todas las soluciones
Soluciones para evaluar, construir, sostener y evolucionar software, datos y productos digitales.