kayetana: IA en tu propia empresa

1Contexto

Muchos equipos quieren usar la IA en su trabajo diario: responder preguntas sobre políticas internas, clasificar tickets de soporte, transcribir reuniones, redactar textos. La vía obvia son los servicios de IA en la nube. Pero eso significa que tu contenido acaba en servidores ajenos, a menudo fuera de tu control. Para contratos, expedientes de RR. HH., datos de clientes o planes de producto, muchas empresas sencillamente no pueden aceptarlo.

Hasta ahora, la alternativa exigía mucho esfuerzo. Ejecutar modelos por tu cuenta implicaba hardware de servidor, conocimientos de modelos y API, y una interfaz aparte para tu equipo. A eso se sumaban la gestión de usuarios, el registro y las reglas de conservación.

kayetana reúne todas estas piezas en una sola máquina. Un Mac Studio con Apple silicon es silencioso, eficiente y cabe en cualquier oficina. Los modelos abiertos se ejecutan directamente en él. La interfaz, la API, los roles, las estadísticas de uso y los ajustes de privacidad ya vienen integrados. Tú decides qué modelos se ejecutan, quién tiene acceso y cuánto tiempo se conservan los datos.

Los costes también son previsibles. kayetana se ofrece como tarifa plana por la plataforma, sin facturación por token ni por usuario. Un equipo más grande o más solicitudes no cambian eso.

2Visión general de la arquitectura

Todos los componentes funcionan en el mismo Mac Studio. No se necesita ningún servicio externo para la operación diaria. Solo necesitas internet para descargar modelos y actualizaciones.

Los componentes:

• Mac Studio: el servidor. Apple silicon con memoria unificada compartida por la CPU y la GPU, lo que permite mantener modelos más grandes por completo en memoria.
• Ollama: ejecuta los modelos de lenguaje y de embedding (puerto 11434).
• Servicio complementario: se encarga de la transcripción, el tokenizador, la lectura de documentos y el fine-tuning (puerto 11435).
• App web: la interfaz del navegador y la API REST en /v2. Gestiona usuarios, claves de API, conjuntos de datos, el registro de uso y los ajustes en una base de datos SQLite, y solo escucha en 127.0.0.1, puerto 4321.
• Proxy HTTPS (Caddy): acepta conexiones de la red en los puertos 443 y 80, las cifra con su propio certificado y las reenvía a la app web.
• Copia de seguridad: una tarea diaria a las 3:15 copia la base de datos y los archivos y conserva cada copia 14 días.

3Quién se comunica con quién

Un navegador o una aplicación de la red de tu empresa se conecta al proxy por HTTPS. El proxy pasa la solicitud a la app web, que solo es accesible localmente en el Mac Studio. La app web comprueba el inicio de sesión o la clave de API, llama a Ollama o al servicio complementario en la dirección local 127.0.0.1 y devuelve la respuesta. Solo entonces escribe una entrada en el registro de uso, sin ningún contenido.

Ollama y el servicio complementario no tienen inicio de sesión propio. Por eso ambos solo escuchan en la dirección local 127.0.0.1 y no son accesibles desde otras máquinas. Desde la red solo está abierto HTTPS en el puerto 443 (más el 80 para la redirección). Para el mantenimiento, un administrador accede a los servicios mediante un túnel SSH.

4Funciones

kayetana cubre las tareas típicas para las que los equipos usan hoy la IA. Todas las funciones están disponibles en el playground del navegador y a través de la API.

• Chat: system prompt, temperatura, máximo de tokens, razonamiento activado o desactivado con presupuesto, modo JSON, imágenes como entrada para modelos con visión, herramientas y function calling. Las plantillas se pueden guardar para todo el equipo. Para cada solicitud, el playground muestra código listo para usar en Python, TypeScript y curl.
• Respuestas a partir de documentos (RAG): pega texto o sube PDF, Word (docx, doc), RTF, ODT y HTML. Cada frase de la respuesta lleva un número en superíndice, con una lista de fuentes debajo. A través de la API, las fuentes llegan como citas, también en streaming. En nuestro ejemplo, la respuesta con fuentes llega en 1,5 s.
• Embed: convierte texto en vectores en formatos float, int8, uint8, binary y ubinary. El playground muestra los resultados en un gráfico 2D.
• Rerank: ordena documentos por relevancia respecto a una pregunta.
• Classify: asigna una o varias etiquetas a textos, con ejemplos en la solicitud o un clasificador entrenado. Cada etiqueta incluye una puntuación de confianza.
• Tokens: divide el texto en tokens y vuelve a unirlo.
• Audio: convierte grabaciones en texto, con marcas de tiempo e idioma seleccionable. Entre los formatos admitidos están MP3, M4A, WAV, AIFF y FLAC, hasta 100 MB por archivo.
• Modelos: consulta los modelos instalados con tamaño, longitud de contexto y capacidades, descarga otros nuevos por nombre desde la biblioteca de Ollama, elimina los que ya no necesites y define un modelo predeterminado para cada tarea.
• Conjuntos de datos y embed jobs: sube CSV, JSONL, TXT, PDF y Word. Los embed jobs generan embeddings de conjuntos de datos completos en segundo plano, con barra de progreso y el resultado como descarga JSONL.
• Fine-tuning: entrena un modelo de chat con tus propios ejemplos de conversación mediante LoRA, o crea un clasificador a partir de datos etiquetados.
• Uso: tokens y solicitudes por día, clave y modelo, además de tiempo de respuesta y tasa de errores, en 7, 30, 90 o 365 días.
• Equipo: roles, invitaciones por enlace y restablecimiento de contraseñas por parte de los administradores.

5Casos de uso típicos

Las funciones de kayetana se combinan en aplicaciones que se parecen mucho de una empresa a otra. Los ejemplos siguientes muestran qué componentes trabajan juntos en cada caso.

• Preguntas sobre documentos internos: se cargan políticas, contratos y manuales. Los empleados preguntan desde el navegador y reciben respuestas en las que cada frase remite a su fuente. Componentes: respuestas a partir de documentos, embed y rerank.
• Clasificar solicitudes entrantes: los tickets de soporte y los correos se asignan a categorías automáticamente. Para empezar bastan unos pocos ejemplos en la solicitud. Cuando tengas suficientes datos etiquetados, puedes convertirlos en tu propio clasificador. Componentes: clasificar, datasets, fine-tuning.
• Reuniones y mensajes de voz: las grabaciones se convierten en texto con marcas de tiempo. Después, un modelo de chat puede resumir el texto o extraer tareas pendientes. Componentes: audio y chat.
• Búsqueda en grandes colecciones: colecciones completas de documentos se suben como dataset y se procesan con embeddings en segundo plano. Usas los vectores en tu propia aplicación de búsqueda. Componentes: datasets, embed jobs, rerank.
• Tus propias aplicaciones: las herramientas internas llaman a kayetana a través de la API. Cada aplicación tiene su propia API key con un límite mensual, para que controles el uso. Componentes: REST API, API keys, uso.

6Cómo se genera una respuesta con fuentes

Para muchos equipos, las respuestas a partir de documentos son el caso de uso más importante, así que aquí va el proceso en detalle. Escribes una pregunta y añades documentos, como texto o como archivos. El servicio complementario convierte primero los archivos en texto. Después, la aplicación web pasa la pregunta y los documentos al modelo de chat elegido con la instrucción de responder solo a partir de esos documentos.

El modelo redacta la respuesta y vincula cada frase con el pasaje del que procede. En la interfaz ves números en superíndice con la lista de fuentes debajo. A través de la API recibes la misma información de forma estructurada como citas, incluso mientras la respuesta se sigue transmitiendo. Así cada afirmación se comprueba en un momento.

Ni la pregunta, ni los documentos ni la respuesta se almacenan en ningún momento. El registro de uso solo muestra que se realizó una solicitud de chat con un modelo y un número de tokens determinados a una hora concreta.

7Flujos de datos y protección de datos

Todo el procesamiento ocurre en el Mac Studio. Una pregunta de chat, un documento subido o una grabación de voz se procesan en local. Ningún contenido se envía a servicios externos.

Los prompts y las respuestas nunca se almacenan. Esto vale para el playground y para la API. Cuando termina una solicitud, kayetana registra solo metadatos: hora, endpoint, modelo, estado, número de tokens y duración. Ves cómo se usa la plataforma sin conservar ningún contenido.

Se almacena lo que creas a propósito: cuentas de usuario, API keys, plantillas del equipo, datasets, resultados de embed jobs y tus propios modelos y clasificadores entrenados. Los documentos que pegas en el playground para una sola pregunta se usan únicamente en esa solicitud.

En la página de privacidad defines los plazos de conservación, por separado para el registro de uso y para los datasets: ilimitado, 7, 30, 90 o 365 días. La plataforma elimina automáticamente las entradas más antiguas. También puedes vaciar el registro de uso manualmente cuando quieras.

8Notas para delegados de protección de datos

kayetana te ayuda a usar la IA respetando la privacidad: los datos se quedan en la empresa, el contenido no se almacena y la conservación y el borrado son configurables. Si un uso concreto está permitido depende de tu finalidad, tus datos y tus procesos. La plataforma no hace esa evaluación por ti.

Ten en cuenta que las copias de seguridad contienen los datos de los últimos 14 días. Lo que se borra del registro de uso o de un dataset puede seguir en una copia hasta 14 días. Lo mismo ocurre con cualquier copia externa adicional, cuya conservación defines tú.

9Seguridad

Con kayetana, la seguridad empieza por la ubicación: el servidor está en tu red y tú decides quién puede acceder a él. Las siguientes medidas se basan en eso.

• Roles: Owner, Admin y Member. Los administradores invitan a nuevos miembros por enlace y emiten enlaces para restablecer contraseñas.
• Inicio de sesión: una sesión es válida durante 14 días. Tras 10 intentos fallidos, el inicio de sesión se bloquea durante 15 minutos.
• Single sign-on: los Owners conectan un proveedor de identidad mediante OpenID Connect (authorization code flow con PKCE, ID token verificado) o SAML 2.0 (assertion firmada obligatoria, sin inicios de sesión iniciados por el IdP, metadatos SP en /sso/metadata). Es obligatorio indicar los dominios de correo permitidos. En el modo “Solo SSO”, el inicio de sesión con contraseña queda disponible solo para los Owners como acceso de emergencia.
• API keys: las aplicaciones se autentican con un bearer token. Cada clave tiene un límite mensual. Al alcanzarlo, la API responde con el estado 429.
• Trazabilidad: el registro de uso muestra las solicitudes por clave y modelo, sin contenido.
• HTTPS: Caddy cifra todas las conexiones de la red con su propio certificado. Para que los navegadores lo acepten, el certificado raíz se marca como de confianza una vez en cada ordenador.
• Red: la aplicación web escucha solo en 127.0.0.1. Desde la red solo es accesible el proxy HTTPS. Ollama y el servicio complementario también escuchan solo en local.
• Copias de seguridad: a diario a las 3:15, se conservan 14 días. Como están en el mismo disco, recomendamos una copia externa adicional.
• Funcionamiento sin conexión: una vez descargados los modelos, kayetana no necesita internet. Puedes desconectar el servidor de internet por completo.

10Modelos y hardware

kayetana incluye modelos abiertos elegidos para tareas habituales. Todos tienen licencia abierta (Apache 2.0 o MIT). Puedes descargar más modelos abiertos por nombre desde la biblioteca de Ollama cuando los necesites.

El gestor de modelos muestra el tamaño, la longitud de contexto y las capacidades de cada modelo instalado, por ejemplo si puede procesar imágenes o llamar a herramientas. Defines un modelo predeterminado para chat, embed y rerank. A través de la API, /v2/models devuelve los modelos disponibles, con filtro opcional por tarea. Tus propios modelos con fine-tuning aparecen en la misma lista con el prefijo ft- o clf-.

11Memoria recomendada

Recomendamos un Mac Studio con 36 GB de memoria o más. Con eso funcionan modelos de hasta unos 20.000 millones de parámetros junto con la búsqueda y la transcripción. Con más memoria puedes usar modelos más grandes.

Para un funcionamiento fiable las 24 horas, el Mac Studio no debe entrar en reposo cuando la pantalla se apaga y debe tener una dirección IP fija en tu router.

12Operación

kayetana está diseñado para requerir poco mantenimiento. Todos los servicios se ejecutan en una cuenta de usuario normal del Mac Studio, sin permisos de administrador.

• Instalación por script: un script de configuración instala el entorno de ejecución, compila la aplicación y configura la app, el proxy HTTPS y la copia de seguridad como servicios. Un segundo script instala Ollama y descarga los modelos adecuados para la memoria disponible.
• Actualizaciones: el mismo script instala las actualizaciones. Compila la nueva versión y reinicia los servicios. La base de datos y los archivos se conservan.
• Copia de seguridad: cada día a las 3:15, una tarea hace una copia coherente de la base de datos, los datasets y los clasificadores. Las copias de más de 14 días se eliminan.
• Restauración: copia la base de datos y los archivos de una copia de seguridad a su sitio y reinicia la app.
• Reinicios: tras un reinicio o un corte de luz, todos los servicios arrancan solos. Si un servicio falla, se reinicia automáticamente.

13Integración por API

Todas las funciones están disponibles a través de una REST API en /v2. Las aplicaciones se autentican con una API key en la cabecera (Authorization: Bearer). Las respuestas llegan en JSON y el chat puede transmitirse mediante server-sent events. El playground muestra el código correspondiente a cada solicitud.

14Empieza en cuatro pasos

• 1. Llamada y demo: en 30 minutos te mostramos la plataforma con tus propios ejemplos y vemos con qué tareas quieres empezar.
• 2. Hardware y configuración: tú aportas un Mac Studio. kayetana se configura por script, se descargan los modelos y se instala el certificado raíz en los ordenadores de tu equipo.
• 3. Equipo y reglas: invitas a tu equipo, asignas roles, defines plazos de conservación y creas API keys con límites mensuales.
• 4. Primeros casos de uso: tu equipo trabaja en el playground, se comparten plantillas y las primeras aplicaciones se conectan por la API. Las estadísticas de uso muestran qué funciona.

15Límites y una valoración honesta

kayetana está pensado a propósito para una sola máquina en tu propia empresa. Eso conlleva límites que conviene conocer antes de decidir.

• Los modelos muy grandes necesitan más memoria de la que tiene un Mac Studio en la configuración recomendada. Para ellos necesitas más memoria o un servicio de IA en la nube.
• Rerank funciona mediante similitud de embeddings con bge-m3. No incluye un modelo cross-encoder dedicado.
• Por ahora, el fine-tuning de modelos de chat está disponible para qwen3:4b-instruct.
• Por ahora, la interfaz de usuario está en alemán.
• Ollama y el servicio complementario no tienen inicio de sesión propio, por lo que solo son accesibles en local en el Mac Studio; quien tenga acceso a esa máquina puede llegar a los modelos. Protégela en consecuencia (cuentas de usuario, acceso físico).
• Las copias de seguridad están en el mismo disco que los datos. Solo una copia externa adicional te protege si el equipo falla.
• Como cualquier modelo de lenguaje, los modelos de kayetana pueden equivocarse. Las citas facilitan la comprobación, pero no la sustituyen.
• kayetana no sustituye al asesoramiento jurídico. Te ayuda con la protección de datos, pero no garantiza el cumplimiento del RGPD.

16Contacto

kayetana está desarrollado por neonotu GmbH. Precio bajo consulta. Es una tarifa plana por la plataforma, sin facturación por token ni por usuario.

neonotu GmbH, Edelsbergstraße 8, 80686 Múnich, Alemania. Teléfono +49 89 2000 7975 0. O escríbenos a través del formulario de contacto de nuestra web.