Zylon

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.

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 datos (Python, R, Jupyter)
• Herramientas de automatización de flujos (n8n, LangChain)

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

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

Impacto de resultado

• El equipo de datos 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.

La metodología y la infraestructura desplegada pueden extenderse a otros proyectos de análisis masivo del equipo de datos, a otros departamentos del Tribunal, y sirve como modelo replicable para equipos de datos de otras instituciones europeas con necesidades similares de IA privada en producción.

La modernización de las Fuerzas Armadas y los organismos de seguridad nacional en Europa pasa ineludiblemente por la adopción de capacidades de Inteligencia Artificial (IA). Sin embargo, la naturaleza clasificada de la información que manejan estas organizaciones hace imposible el uso de soluciones cloud comerciales. La Estrategia de Seguridad Nacional (2021) complementada con la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (2024) y los planes de digitalización de Defensa de los países de la OTAN contemplan explícitamente la necesidad de disponer de capacidades de IA soberanas, operables en entornos desconectados y auditables. Paralelamente, el creciente volumen de documentación técnica, normativa y operacional que deben gestionar estos organismos exige soluciones que permitan explotar ese conocimiento de forma eficiente y segura.

La solución expone una API REST compatible con los estándares OpenAI, lo que permite integrarla con sistemas internos y extender funcionalidades mediante desarrollos adicionales. En entornos air-gapped, el acceso a la API queda restringido a la red interna del organismo, sin exposición exterior.

La solución puede integrarse con: sistemas de ficheros internos, bases de datos relacionales y repositorios documentales internos.

El modelo de integración habitual es desarrollo a medida.

Plataforma de IA privada para gestión documental y análisis técnico

• Cliente: Ejército de España
• Link aplicación: https://www.zylon.ai/resources/blog/sailing-the-digital-deep-how-zylon-s-private-ai-technology-functions-where-others-cannot

Impacto de resultado

• Permite al Ejército de España disponer de capacidades de IA operativas sobre documentación técnica y normativa clasificada en un entorno completamente air-gapped, sin dependencia de proveedores cloud externos. 
• Los equipos pasan de un acceso manual y fragmentado al conocimiento institucional a una base de conocimiento consultable en lenguaje natural.
• Reducción del tiempo de búsqueda documental de horas a minutos para analistas y técnicos.
• Reducción del 60-80% en el tiempo de redacción de licitaciones, informes técnicos y verificaciones normativas.

Indicadores operativos 

• Escalado desde 1 servidor GPU hasta clústeres completos con coste fijo, sin costes variables por token o por usuario.
• Operación sin dependencia de proveedores externos de IA, con posibilidad de elegir modelos open-source aprobados y mantener un modelo de coste fijo.
• 100% de operación en entorno desconectado, sin salida a internet, sin datos en la nube y con actualizaciones offline mediante soporte seguro.
• Disponibilidad continua del conocimiento institucional indexado y consultable, reduciendo la pérdida de conocimiento ante cambios o rotación de personal.
• Reducción del 70-90% en el tiempo dedicado la extracción de información de fotografías sobre el terreno.
• 100% de accesos e interacciones registrados con trazabilidad completa, alineados con requisitos de seguridad y control institucional.

Ampliación a otras unidades y organismos de Defensa: desde el equipo inicial desplegado hasta otras áreas del mismo organismo con distintos niveles de clasificación. Extensión a otros cuerpos de las Fuerzas Armadas, organismos de seguridad nacional o aliados OTAN con requisitos similares de soberanía tecnológica. El modelo "Zylon in a Box" facilita además el replicado del despliegue en nuevas ubicaciones físicas sin dependencia de conectividad.