Para un proveedor de servicios cloud como Trevenque Group llevar la IA desde una prueba de concepto hasta un servicios de producción es un reto con muchas cuestiones que resolver: dónde se procesan los datos, cómo se protegen, quién puede acceder a ellos, cómo se auditan las interacciones y de qué forma se garantiza la operación y el escalado. Unas incógnitas que la compañía granadina resuelve gracias a su apuesta por HPE Private Cloud AI.
El proyecto permite a Trevenque Group incorporar la IA privada a su catálogo de servicios gestionados y avanzar desde la experimentación con modelos hacia la prestación de servicios de IA repetibles, gobernados y preparados para operar en producción. Con ello, permite dar un servicio de calidad, seguro y privado a las organizaciones públicas y privadas con las que trabaja.
Del cloud gestionado a la IA privada
Trevenque Group cuenta con más de tres décadas de trayectoria y presta servicio a clientes en más de veinte países. Su actividad se articula en torno a tres áreas principales: infraestructura cloud, desarrollo de software a medida y marketing digital. En el ámbito de la infraestructura, la compañía opera su propio centro de datos en Granada y proporciona servicios de nube privada, nube pública e IaaS, PaaS y SaaS. Su propuesta incluye la gestión extremo a extremo de los entornos tecnológicos de sus clientes, desde la infraestructura hasta la operación y la seguridad.
La compañía dispone de certificaciones como ISO 27001, ISO 27017 e ISO 27018, además del Esquema Nacional de Seguridad en categoría Alta. Este marco resulta especialmente relevante por el perfil de buena parte de sus clientes, entre los que se encuentran administraciones públicas y organizaciones que manejan datos personales o información sometida a obligaciones regulatorias específicas.
“No somos solo un proveedor de infraestructura. Somos el socio tecnológico que se responsabiliza de la seguridad, la disponibilidad y el cumplimiento normativo de los sistemas críticos de nuestros clientes”, explica Antonio Guerrero Ruiz, director de Tecnología y Seguridad de Trevenque Group.
La evolución del mercado planteaba un nuevo reto; los clientes demandaban asistentes documentales, automatización de procesos, análisis predictivo y otras aplicaciones de inteligencia artificial, pero al mismo tiempo mostraban preocupación por el tratamiento de sus datos en servicios públicos de terceros.
En sectores como la administración local, los servicios sociales, la educación o la sanidad, la cuestión no se limita a una preferencia tecnológica. La localización de los datos, las transferencias internacionales, la trazabilidad de los accesos y la capacidad de demostrar el cumplimiento forman parte de los requisitos que condicionan la adopción de una solución de IA. “Necesitábamos poder ofrecer capacidades de IA reales sin que eso implicara renunciar al nivel de control y privacidad que ya garantizamos en el resto de nuestros servicios”, señala Antonio Guerrero.
Una plataforma preintegrada
La decisión de incorporar HPE Private Cloud AI se apoyó en varios factores. El primero fue la soberanía del dato. Trevenque Group puede ejecutar el ciclo de vida de las cargas de inteligencia artificial dentro de su propio centro de datos, desde el ajuste de modelos y el entrenamiento ligero hasta la inferencia y la operación de las aplicaciones. Esto permite mantener la información dentro de un entorno controlado y auditado por la propia compañía, sin depender necesariamente de servicios públicos externos para procesar los datos de sus clientes.
El segundo factor fue la rapidez de despliegue. La construcción de una plataforma de IA desde cero implica integrar múltiples capas: servidores, aceleradores de GPU, almacenamiento, redes, sistemas de orquestación, modelos, herramientas de desarrollo, mecanismos de seguridad y componentes de operación. Cada una de esas capas puede presentar dependencias de versiones, problemas de compatibilidad y requisitos específicos de configuración. Además, el trabajo de integración no termina cuando el sistema arranca; la plataforma debe mantenerse, actualizarse, securizarse y monitorizarse durante todo su ciclo de vida.
HPE Private Cloud AI se plantea como una solución integrada y prevalidada que reduce esa complejidad. “Al tratarse de una plataforma integrada y preintegrada de fábrica, evitamos los meses de integración que supondría ensamblar por separado servidores, GPU, almacenamiento, redes y software”, apunta el director de Tecnología y Seguridad de Trevenque Group.
El tercer elemento fue la seguridad. La plataforma aporta capacidades relacionadas con la gestión de identidades, el control de acceso, la trazabilidad y la auditoría, que pueden integrarse con los procesos de seguridad y gobierno ya existentes en Trevenque Group.
Por último, la compañía valoró la posibilidad de aumentar la capacidad por bloques, conforme crezca la demanda de servicios de IA de sus clientes. Para un proveedor de servicios, esta capacidad de escalado resulta esencial, y por eso la plataforma debe servir tanto para validar los primeros casos de uso como para sostener cargas de producción con diferentes niveles de demanda.
Un despliegue en semanas
La implementación comenzó con una fase de diseño conjunto entre Trevenque Group y Hewlett Packard Enterprise. En ella se definieron las necesidades de cómputo, aceleración, almacenamiento y red a partir de los casos de uso que la compañía ya había identificado con sus clientes.
Después se llevó a cabo el despliegue físico en el centro de datos de Granada y una fase de validación técnica y de seguridad. Esta última incluyó pruebas de rendimiento, aislamiento de entornos y aplicación de políticas de acceso antes de poner la plataforma a disposición de los primeros servicios.
Según Trevenque Group, la solución permitió reducir significativamente el tiempo necesario para disponer de un entorno operativo. Aunque la integración con los procesos internos, las herramientas de operación y las soluciones verticales de la compañía sigue siendo necesaria, el proyecto deja de concentrarse en resolver incompatibilidades entre componentes de infraestructura. “Hablamos de semanas, no de los meses que habría exigido integrar cada capa por separado”, explica Antonio Guerrero.
La diferencia no es únicamente temporal, también cambia la forma en la que el equipo técnico puede utilizar sus recursos. En un proyecto tradicional, una parte significativa del trabajo se dedicaría a validar controladores de GPU, configurar el almacenamiento, desplegar el stack de orquestación y resolver las dependencias entre las diferentes capas. Con una plataforma integrada, estas tareas quedan parcialmente resueltas y validadas por el fabricante. El equipo de Trevenque Group puede concentrarse antes en seleccionar los modelos adecuados, preparar los datos, definir los flujos de trabajo y adaptar cada caso de uso a las necesidades del cliente.
El resultado es un desplazamiento del foco desde la infraestructura hacia el servicio. La compañía necesita menos dedicación a la integración de componentes y puede orientar sus perfiles técnicos hacia los datos, los modelos, las aplicaciones y la relación entre la IA y los procesos de negocio.
HPE, de la infraestructura a la producción
José Manuel Álvarez, Service Provider Lead de HPE en España, define HPE Private Cloud AI como una solución orientada a hacer operativa la inteligencia artificial en las organizaciones. Su objetivo no es únicamente proporcionar capacidad de cómputo para ejecutar modelos, sino facilitar la puesta en producción de servicios de inferencia, simplificar la operación y proporcionar un mayor control sobre los datos y las cargas de trabajo.
La plataforma ha sido desarrollada mediante coingeniería entre HPE y NVIDIA. De acuerdo con HPE, esta integración permite que los equipos de IA dediquen su tiempo a desarrollar y operar casos de uso, en lugar de asumir la responsabilidad de ensamblar y mantener cada uno de los componentes de la infraestructura.
Dentro de esta propuesta también desempeñan un papel relevante los aceleradores y repositorios de soluciones de NVIDIA integrados en la plataforma. Estos recursos permiten iniciar proyectos y realizar las primeras pruebas con mayor rapidez, sin tener que construir desde cero todos los elementos necesarios para comenzar a trabajar.
HPE sostiene que, desde la puesta en marcha de la infraestructura hasta la disponibilidad de los primeros servicios, el despliegue puede resolverse en horas o pocos días, frente a los meses que puede requerir un proyecto tradicional de integración.
La diferencia debe interpretarse en el contexto de cada proyecto. El tiempo total dependerá del dimensionamiento, de los requisitos de seguridad, de la integración con los sistemas existentes, de la preparación de los datos y de la complejidad de la aplicación. Pero la plataforma reduce el trabajo previo necesario para llegar al punto en el que los equipos pueden empezar a validar casos de uso.
De la prueba de concepto al servicio
Uno de los objetivos principales de Trevenque Group era evitar que la inteligencia artificial quedara limitada a proyectos experimentales o demostraciones aisladas. La compañía quería incorporar la IA como una capacidad estable dentro de su catálogo cloud. Con HPE Private Cloud AI, Trevenque Group puede ofrecer servicios de IA generativa, automatización documental y asistentes conversacionales basados en el conocimiento específico de cada cliente. Estos asistentes pueden trabajar sobre la documentación, los procedimientos y las fuentes de información de una organización, dentro de un entorno privado y gestionado.
La propuesta también contempla que los clientes puedan probar casos de uso y avanzar después hacia su puesta en producción. Esta transición es uno de los puntos más complejos de cualquier iniciativa de IA empresarial. Que un modelo funcione en una demostración no significa que esté preparado para atender usuarios reales, integrarse con las aplicaciones corporativas, respetar las políticas de acceso y mantener un rendimiento estable.
Para Trevenque Group, la plataforma cambia la forma de empaquetar estos servicios. En lugar de plantear cada iniciativa como un proyecto de integración completamente diferente, la compañía puede construir servicios gestionados con un alcance más definido, apoyados en una infraestructura común y en procesos operativos ya conocidos. “No ofrecemos únicamente acceso a un modelo. Podemos empaquetar los casos de uso como servicios gestionados, operarlos con nuestros procesos de monitorización 24/7 y proporcionar un modelo de consumo predecible”, explica Antonio Guerrero.
Esta aproximación permite integrar la IA en el mismo modelo operativo que el resto de la nube privada de Trevenque Group. La plataforma puede quedar cubierta por los procesos de monitorización, soporte, seguridad y gestión que la compañía utiliza para sus servicios cloud. También facilita una evolución incremental. Los modelos, las aplicaciones y las capacidades de IA pueden actualizarse sin que sea necesario rediseñar toda la infraestructura subyacente cada vez que aparece una nueva versión o un nuevo caso de uso.
Para los proveedores de servicios, este enfoque resulta especialmente importante. Su negocio no consiste simplemente en consumir una tecnología, sino en convertirla en una oferta repetible para múltiples clientes, con acuerdos de nivel de servicio, mecanismos de soporte, controles de seguridad y una estructura económica sostenible.
Productivizar los casos de uso
Desde la perspectiva de HPE, la clave para un proveedor de servicios está en productivizar los casos de uso. Como recuerda José Manuel Álvarez, el objetivo no es demostrar que un modelo puede responder a una pregunta, generar un resumen o clasificar un documento, sino convertir esa capacidad en un servicio seguro, repetible y escalable.
El proceso comprende varias etapas:
– Identificación del caso de uso y de sus objetivos de negocio.
– Preparación, clasificación y protección de los datos.
– Selección del modelo más adecuado.
– Despliegue de la aplicación y de los componentes de inferencia.
– Integración con los sistemas del cliente.
– Aplicación de las políticas de seguridad y acceso.
– Operación, monitorización y soporte.
– Actualización de modelos y componentes.
– Escalado de la capacidad conforme aumente la demanda.
Este recorrido es el que permite transformar un experimento en un servicio. La plataforma de infraestructura es una parte necesaria, pero no suficiente: el proveedor debe aportar también el conocimiento del sector, la integración con los sistemas del cliente y la responsabilidad sobre la operación.
En el caso de Trevenque Group, ese conocimiento se apoya además en sus propias soluciones verticales para ámbitos como la administración local, los servicios sociales, la ayuda a domicilio, las bibliotecas, los bomberos o la policía local. La compañía puede conectar las capacidades de IA con aplicaciones y procesos que ya forman parte de su oferta. El valor diferencial no está, por tanto, solo en ejecutar un modelo. Está en combinar la infraestructura privada, la experiencia de operación cloud, el conocimiento de los clientes y la capacidad para integrar la IA en servicios concretos.
Seguridad, soberanía y gobernanza
La ejecución privada de la inteligencia artificial es especialmente relevante para los clientes que no pueden o no quieren enviar información a servicios externos fuera de su perímetro de control. Trevenque Group identifica cuatro elementos esenciales en este ámbito. El primero es el control local del dato, que permite mantener el procesamiento dentro del propio entorno y reducir el riesgo de transferencias no controladas.
El segundo es la gestión de identidades y el control de acceso granular. Estos mecanismos permiten aplicar el principio de mínimo privilegio y definir qué usuarios, equipos o aplicaciones pueden interactuar con cada modelo o conjunto de datos.
El tercero es la trazabilidad. El registro de las interacciones con los modelos permite conocer qué se ha utilizado, quién ha accedido, en qué momento y bajo qué condiciones. Esta información es necesaria para investigar incidentes, revisar el uso de los sistemas y aportar evidencias ante clientes o auditores.
El cuarto es la integración con el marco de seguridad y gobierno corporativo de Trevenque Group. La IA no se despliega como un silo independiente, sino como una nueva capacidad dentro de los procesos que ya sustentan sus certificaciones y su operación de servicios.
La compañía también dispone de la certificación ISO 42001, el estándar internacional para los sistemas de gestión de inteligencia artificial. Esta certificación exige abordar de forma sistemática aspectos como la gobernanza, la gestión de riesgos, la supervisión y la trazabilidad durante el ciclo de vida de los sistemas de IA.
HPE Private Cloud AI no sustituye al sistema de gestión de IA de Trevenque Group ni a sus políticas corporativas. Su función es aportar la base técnica para que esos principios puedan aplicarse mediante controles verificables. “Los registros de auditoría nos dan la trazabilidad que el estándar exige sobre el uso de los modelos; la gestión de identidades y las políticas de acceso nos permiten documentar quién puede entrenar, ajustar o consultar cada modelo, y el aislamiento por cliente nos ayuda a delimitar y evaluar el riesgo de cada caso de uso de forma independiente”, explica Antonio Guerrero.
Este punto es fundamental. La gobernanza de la IA no se resuelve únicamente con una plataforma tecnológica. Requiere políticas, responsables, procesos de evaluación, supervisión humana y mecanismos para gestionar los riesgos. Pero sin controles técnicos que hagan cumplir esas políticas, la gobernanza puede quedarse en una declaración formal difícil de auditar.
Un modelo para clientes regulados
Los servicios de IA privada de Trevenque Group están especialmente orientados a organizaciones que manejan información sensible o están sujetas a obligaciones normativas estrictas. Entre los perfiles que pueden beneficiarse se encuentran las administraciones públicas locales, las entidades de servicios sociales y sanitarios, las organizaciones educativas y las compañías financieras. En estos entornos, la adopción de una nube pública genérica puede generar dudas relacionadas con la localización de los datos, los accesos de terceros, la confidencialidad de la información o la capacidad para demostrar el cumplimiento.
Un entorno privado permite abordar estos requisitos desde una posición diferente. El cliente puede utilizar capacidades de IA generativa, automatización documental o asistencia conversacional dentro de un servicio operado por un proveedor que ya conoce sus necesidades, sus aplicaciones y su marco de cumplimiento.
La relación entre Trevenque Group y HPE también resulta relevante en este punto. HPE aporta la plataforma, el diseño de referencia y el acompañamiento técnico durante el dimensionamiento, el despliegue y la validación. Trevenque Group añade el conocimiento de sus clientes, sus soluciones verticales y sus procesos de seguridad, gobierno y operación 24/7. La división de responsabilidades es clara: HPE proporciona la base tecnológica integrada, mientras que Trevenque Group transforma esa capacidad en servicios adaptados a sus clientes y asume la responsabilidad operativa sobre ellos.
De la capacidad tecnológica al negocio
La apuesta por HPE Private Cloud AI no responde únicamente a una decisión de infraestructura. Para Trevenque Group, representa una evolución de su modelo de negocio. La compañía puede incorporar la inteligencia artificial como un servicio recurrente dentro de su catálogo cloud, con una estructura de consumo más predecible y con la posibilidad de crecer según la demanda. Esto ofrece una alternativa a los proyectos puntuales de alto coste inicial y facilita que los clientes adopten la IA de forma progresiva.
El proveedor también puede reutilizar capacidades comunes entre diferentes clientes, manteniendo al mismo tiempo el aislamiento de sus datos y entornos. Esta combinación de estandarización e independencia resulta esencial para alcanzar economías de escala sin comprometer la seguridad.
Desde HPE, la plataforma se presenta además como una forma de abordar uno de los principales problemas de los proyectos de IA empresarial: la distancia entre la prueba de concepto y la producción. Muchas iniciativas funcionan durante la fase inicial, pero encuentran dificultades cuando deben escalar, integrarse con los sistemas corporativos, controlar los costes o cumplir los requisitos regulatorios.
La propuesta de HPE Private Cloud AI se dirige a ese punto de transición. Su valor reside en proporcionar una base integrada para que los proveedores y las organizaciones puedan concentrarse antes en los casos de uso y en la generación de valor, sin tener que dedicar meses a construir y mantener cada capa de la plataforma.
