• Imposibilidad de usar en producción las herramientas de IA cloud testeadas internamente: los equipos de datos realizan pruebas de concepto (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.

• 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 bases de datos 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..

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