IA local

dc.contributor.authorNiño Camazón, Jesús
dc.date.accessioned2025-07-15T11:29:40Z
dc.date.available2025-07-15T11:29:40Z
dc.date.embargoEndDate2100-01-01
dc.date.embargoEndDate2100-01-01
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEl despliegue de inteligencia artificial en entornos locales posibilita el tratamiento de la información corporativa sin exponerla a servicios externos ni comprometer su privacidad. Aunque exige medios técnicos y una supervisión constante, este enfoque favorece el cumplimiento normativo y refuerza el control sobre los datos tratados. La combinación de modelos de lenguaje de gran escala (LLM), capaces de interpretar documentación extensa y variada, con técnicas como la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), que accede a documentación privada de la organización durante la consulta, mejora la relevancia de las respuestas sin comprometer la confidencialidad.
dc.description.filiationUEMspa
dc.description.impactNo data JCR 2024spa
dc.description.impactNo data SJR 2024spa
dc.description.impact0,03 C4 IDR 2023spa
dc.description.sponsorshipSin financiación
dc.identifier.citationNiño Camazón, J. (2025). IA local. Actualidad Administrativa, 6, 1–6.
dc.identifier.issn1130-9946
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11268/16027
dc.language.isospa
dc.peerreviewedSi
dc.rights.accessRightsembargoed access
dc.subject.sdgGoal 9: Build resilient infrastructure, promote sustainable industrialization and foster innovation
dc.subject.unescoDerecho
dc.subject.unescoProtección de datos
dc.subject.unescoInteligencia artificial
dc.titleIA local
dc.typejournal article
dc.type.hasVersionVoR
dspace.entity.typePublication
relation.isAuthorOfPublication6384a086-b19e-4d97-893e-3c42fe16e41c
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery6384a086-b19e-4d97-893e-3c42fe16e41c

Files