Los equipos de datos de las grandes instituciones públicas europeas están bajo creciente presión para desarrollar capacidades de IA que mejoren la eficiencia operativa interna. Sin embargo, la naturaleza sensible —y en ocasiones confidencial— de los datos que manejan impide el uso de soluciones cloud comerciales en producción. El EU AI Act y las políticas internas de soberanía del dato de estas instituciones exigen que cualquier herramienta de IA operativa garantice que los datos permanezcan bajo control exclusivo del organismo. En este contexto, los equipos de datos necesitan una infraestructura de IA privada sobre la que puedan desarrollar, probar y desplegar aplicaciones y automatizaciones de forma autónoma, sin depender de proveedores externos.

• Imposibilidad de usar en producción las herramientas de IA cloud testeadas internamente: los equipos de Data realizan POCs con herramientas como OpenAI API o MS Copilot, pero no pueden llevarlas a producción por restricciones de privacidad del dato institucional.
• Necesidad de procesar grandes volúmenes de datos no estructurados de forma automatizada: tareas como la clasificación masiva de miles de registros mediante IA requieren acceso programático a los modelos, algo que el prompting manual hace inviable a escala.
• Falta de capacidad para ejecutar agentes y automatizaciones complejas sobre datos internos: los flujos que combinan múltiples pasos —ingesta, clasificación, validación, salida estructurada— son difíciles de construir y mantener sin una plataforma de integración adecuada.
• Limitada capacidad de experimentar con diferentes modelos según la tarea: distintas tareas de análisis pueden requerir modelos distintos; depender de un único proveedor externo limita la flexibilidad técnica y genera dependencia.
• Ausencia de trazabilidad en el uso de la IA para tareas analíticas institucionales: los procesos de análisis que apoyan decisiones de auditoría u otras funciones institucionales requieren poder justificar y reproducir los resultados obtenidos.
• Dificultad para escalar la solución desde el equipo de datos al resto de la organización: una vez validada la metodología, extender el acceso a otros departamentos o usuarios requiere controles de acceso y gestión de permisos que las APIs cloud no ofrecen de forma granular.

La solución expone una API REST compatible con los estándares OpenAI y Anthropic, lo que permite a los equipos de datos utilizarla directamente desde sus scripts, notebooks o herramientas de automatización existentes sin necesidad de modificar su forma de trabajo

Se conecta con los siguientes sistemas:

• Sistemas de ficheros internos y repositorios documentales
• Bases de datos relacionales y fuentes de datos estructurados (CSV, Excel, XLSX)
• Entornos de desarrollo del equipo de Data (Python, R, Jupyter)
• Herramientas de automatización de flujos (n8n, LangChain)

El modelo de integración habitual es: conectores estándar + desarrollo a medida para integraciones específicas.

• Infraestructura de IA on-premise lista para producción: Zylon se despliega íntegramente en los servidores del organismo, ofreciendo al equipo de datos una API compatible con OpenAI sobre la que construir exactamente igual que con herramientas cloud, pero sin salida de datos al exterior.
• API Gateway con endpoints compatibles con OpenAI/Anthropic: el equipo de datos puede llamar a los modelos de forma programática mediante scripts en Python o R, automatizando flujos de clasificación, extracción y análisis sobre datasets de decenas de miles de registros.
• n8n integrado y soporte LangChain/agentes: Zylon incluye n8n preconfigurado en el mismo servidor, permitiendo al equipo construir flujos multi-paso sin infraestructura adicional. Compatible con LangChain para desarrollos más avanzados.
• Modelo agnóstico, cualquier LLM open-source: el equipo de datos puede seleccionar, cambiar y afinar el modelo que mejor se adapte a cada tarea (Llama, Mistral, DeepSeek, modelos fine-tuned propios), sin costes variables por token.
• Registro completo de todas las llamadas a la API: cada petición, parámetro utilizado, modelo invocado y respuesta generada queda registrada, garantizando trazabilidad total para auditorías internas o revisiones de calidad.
• Control de acceso granular y gestión multi-equipo: Zylon permite al administrador del equipo de datos gestionar qué usuarios, equipos o departamentos tienen acceso a qué modelos, proyectos o flujos, facilitando la extensión controlada de las capacidades de IA al resto de la organización..

Impacto de resultado

• El equipo de datosa del Tribunal de Cuentas Europeo puede llevar a producción un caso de uso de clasificación masiva con IA que había quedado bloqueado en fase de prueba de concepto (PoC) por restricciones de privacidad
• Más de 26.000 proyectos financiados por la UE son clasificados en 23 dimensiones categóricas en días de forma automatizada, en infraestructura propia y sin salida de datos al exterior, completando el análisis completo en el plazo requerido frente a semanas de trabajo manual.

Indicadores operativos 

• 100% de los casos de uso validados en POC con APIs cloud desplegados en producción sobre infraestructura interna, sin transferencias externas.
• Priorizar el esfuerzo de revisión humana en los casos de menor certeza: Identificación automática de todos los casos con confianza < 0,70 o clasificación ambigua, reduciendo el esfuerzo de control de calidad al subconjunto relevante.
• Coste variable por token eliminado: modelo de coste fijo independiente del volumen procesado.
• Trazabilidad total del proceso analítico, alineado con los requisitos de transparencia y rendición de cuentas institucional: 100% de las inferencias registradas con modelo utilizado, parámetros y respuesta generada.
• Capacidad de desarrollo interno de nuevas automatizaciones analíticas sin dependencia de Zylon, reduciendo tiempos de evolución tecnológica.

Automatización de clasificación masiva de proyectos financiados por la UE mediante IA privada

• Cliente: Tribunal de Cuentas Europeo
• Link aplicación: https://www.zylon.ai/resources/blog/the-gap-between-a-poc-and-production-is-infrastructure-not-prompts