Ejecutar un modelo en tu propio equipo puede reducir la exposición a servicios externos, pero la palabra local no garantiza por sí sola que todo el flujo sea privado. La interfaz, los conectores, los registros y las copias también forman parte del sistema.
1. ¿Qué contiene realmente el documento?
Clasifica el contenido antes de cargarlo. Un documento puede incluir datos personales, secretos comerciales, credenciales, metadatos o información de terceros que no deberías procesar sin una base clara.
2. ¿Todo el flujo es local?
Comprueba si la interfaz web, el motor de búsqueda, el sistema de embeddings, los conectores o las funciones auxiliares realizan peticiones externas. La ejecución local del modelo es solo una parte del recorrido.
3. ¿Hay telemetría o comprobaciones automáticas?
Revisa la configuración, la documentación y el tráfico de red. Algunas aplicaciones consultan actualizaciones, descargan modelos o envían métricas. Desactivar una función sin entenderla no sustituye a documentar el comportamiento real.
4. ¿Quién puede acceder al servicio?
Una interfaz local expuesta en todas las interfaces de red puede quedar disponible para más personas de las previstas. Limita la escucha, autentica el acceso cuando sea necesario y evita publicar puertos sin una razón concreta.
5. ¿Dónde quedan las conversaciones y los índices?
Las bases de datos, historiales, cachés, archivos temporales e índices vectoriales pueden conservar fragmentos del contenido. Define cuánto tiempo se guardan, cómo se eliminan y qué ocurre en las copias de seguridad.
6. ¿El modelo puede revelar lo que ha recibido?
Evita asumir que un sistema RAG es un control de acceso. Si distintos usuarios comparten el mismo índice o contexto, el diseño debe impedir que una consulta recupere información que no corresponde a quien la realiza.
7. ¿Puedes explicar y revertir la configuración?
Documenta versiones, modelos, permisos, rutas de datos y dependencias. Una configuración privada debe poder auditarse, actualizarse y retirarse sin perder el control de la información procesada.
Una conclusión prudente
La IA local puede ser una pieza útil de una estrategia de privacidad, pero no convierte automáticamente un sistema en seguro o conforme. Trabaja con datos ficticios o anonimizados durante las pruebas y solicita revisión especializada cuando el tratamiento tenga impacto legal, laboral, sanitario o de seguridad relevante.