La plataforma de IA soberana. Inferencia, agentes y datos — desplegados 100% on-premise, donde tú decides.
El punto de partida
El riesgo real aparece cuando, para aprovechar la IA, la organización entrega el control sobre sus datos, decisiones y accesos críticos.
Más inteligencia, sin perder soberanía operacional.
Concepto clave
Es un modelo operativo donde la organización mantiene el control sobre la IA que usa — en concreto, sobre cuatro cosas:
Cómo funciona
Conecta tus fuentes, aplica los permisos existentes y habilita soluciones de IA sobre una arquitectura común. Cada agente accede únicamente al contexto autorizado, mientras tú mantienes el gobierno, la trazabilidad y el control de la operación.
Fuentes autorizadas del caso de uso: datos, eventos, documentos o herramientas.
Liwen organiza el contexto relevante para una consulta o flujo específico.
Infraestructura controlada, permisos, políticas y auditoría.
La IA prepara respuestas, análisis o próximos pasos para el equipo.
El equipo mantiene control sobre decisiones y acciones relevantes.
Características
Modelos, agentes y datos bajo tu control
Una plataforma de IA privada para desplegar modelos, construir agentes y conectar datos empresariales sin perder soberanía, trazabilidad ni control operacional.
Modelos eficientes para cada caso de uso
Agentes de IA con control y gobernanza
Tus datos, modelos y agentes trabajando juntos
Stack
Sirve modelos open-weight optimizados para tu hardware, compatibles con la API de OpenAI.
Crea agentes bajo demanda a partir de definiciones en texto, con gobierno, permisos, trazabilidad e integración segura a tus herramientas internas.
Conecta documentos, sistemas y conocimiento interno con modelos de IA, con RAG y MCP sin sacar información sensible de la organización.
Runtime Liwen¿Por qué Liwen?
Resolvemos tus dudas
Es desplegar modelos, agentes y datos de IA dentro de tu propia infraestructura — on-premise o en tu nube privada — en vez de enviarlos a APIs públicas de terceros. Tú controlas dónde vive el modelo, quién accede a los datos y bajo qué reglas opera, sin depender de la disponibilidad o las políticas de un proveedor externo.
Enviar información sensible (clientes, contratos, propiedad intelectual) a un servicio público de IA implica perder control sobre dónde queda esa información, quién puede entrenarse con ella y si cumple con las regulaciones de tu industria. También expone a la empresa a cambios de precio, límites de uso o discontinuación del servicio fuera de su control.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una técnica que conecta un modelo de lenguaje con tus propios documentos y sistemas internos, para que responda usando tu información actualizada en vez de depender solo de lo que aprendió en su entrenamiento. Es lo que permite que un asistente de IA responda con el conocimiento real de tu empresa.
MCP (Model Context Protocol) es un estándar abierto que permite que los modelos y agentes de IA se conecten de forma segura a herramientas, bases de datos y sistemas externos. Facilita que un agente pueda, por ejemplo, consultar un ERP o ejecutar una acción en un sistema interno sin integraciones a medida para cada caso.
Cuando necesitas control total sobre el modelo: dónde corre, cómo se ajusta a tu dominio y qué pasa con los datos que procesa. Los modelos open-weight se pueden desplegar on-premise, optimizar por industria y auditar, algo que los modelos cerrados de proveedores públicos no permiten.
Al mantener modelos, agentes y datos dentro de tu propia infraestructura, la información sensible nunca sale de tu perímetro. Esto simplifica el cumplimiento de normativas de protección de datos y regulaciones sectoriales, porque no dependes de los controles ni la ubicación de servidores de un tercero.
AWQ (Activation-aware Weight Quantization) reduce la precisión numérica de los pesos del modelo sin perder calidad de respuesta significativa, disminuyendo el uso de memoria y acelerando la inferencia. El KV Cache almacena los estados intermedios de atención ya calculados para no recomputarlos en cada token nuevo, lo que reduce la latencia en conversaciones largas. Juntos permiten servir más modelos con menos GPU.
KEDA (Kubernetes Event-Driven Autoscaling) monitorea la demanda real de cada modelo y, cuando no hay solicitudes activas, reduce sus réplicas a cero para liberar GPU y memoria. Al llegar una nueva solicitud, KEDA levanta el pod automáticamente y lo sirve en segundos. Esto evita pagar por cómputo inactivo sin sacrificar disponibilidad.
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