Ejecute IA soberana en sus datos empresariales protegidos sin mover un byte

No. Gaia puede ejecutarse como SaaS o totalmente autogestionado en las instalaciones, lo que incluye implementaciones totalmente aisladas físicamente sin conectividad en la nube. Las organizaciones pueden activar la IA directamente donde residan sus datos de copia de seguridad protegidos, de modo que la residencia de los datos y los requisitos de cumplimiento normativo se mantienen. 

Sí. En las implementaciones híbridas autogestionadas y de SaaS de Gaia, Gaia se integra con plataformas de IA empresarial, como Microsoft Copilot, Google Gemini y Glean (próximamente), de modo que se incorpora contexto histórico gobernado y con control de permisos en flujos de trabajo de agentes sin necesidad de que los usuarios tengan que cambiar de herramientas o volver a formar a los equipos. 

En implementaciones totalmente aisladas físicamente, la interfaz de usuario de Gaia sirve como interfaz de IA principal. 

La IA de generación aumentada por recuperación (RAG) es una técnica que basa las respuestas de la IA en datos fuente específicos en lugar de utilizar únicamente en el entrenamiento de un modelo. En lugar de inventar respuestas, un sistema RAG recupera primero el contexto relevante y, después, genera una respuesta basada en ese contenido.

Gaia aplica la RAG directamente a los datos empresariales protegidos en sus instalaciones, utilizando búsqueda semántica, indexación vectorial y reclasificación acelerada por NVIDIA para recuperar el contenido histórico más relevante antes de generar una respuesta. Esto significa que las respuestas de IA se basan en sus datos empresariales reales, con citas de origen y los permisos heredados intactos.

Gaia permite a los agentes de IA y copilotos buscar, recuperar y resumir datos empresariales almacenados en las instalaciones, todo ello sin moverlos ni duplicarlos. Entre los casos de uso más comunes, se incluyen la mejora de la productividad de los trabajadores del conocimiento, la investigación sobre el cumplimiento normativo basada en datos históricos de la empresa y la integración de asistentes de IA como Microsoft Copilot en datos empresariales gobernados a los que, de otro modo, no podrían acceder. 

Los datos preparados para la IA son datos empresariales que se han indexado, vectorizado y estructurado para que los agentes de IA puedan consultarlos y razonar sobre ellos, con los permisos, la gobernanza y las citas de origen intactos. Gaia prepara para la IA sus datos locales existentes directamente, de modo que evita las canalizaciones de datos adicionales, las migraciones y la duplicación que requieren la mayoría de los proyectos de IA.

La IA soberana implica ejecutar cargas de trabajo de IA completamente dentro de su propia infraestructura —con su hardware, sus datos y su control— sin depender de proveedores externos de servicios en la nube ni de conectividad a Internet.

Gaia es compatible con implementaciones de IA soberana totalmente aisladas físicamente para organizaciones que requieren un aislamiento absoluto de los datos, como los sectores de defensa e inteligencia federal y entornos de información clasificada. Para las empresas reguladas de los sectores sanitario, financiero y público que desean una gobernanza de datos local sin un aislamiento físico total, Gaia también admite implementaciones híbridas autogestionadas, donde los datos permanecen en las instalaciones, pero se conectan a herramientas de IA basadas en la nube a través de MCP.