Cada vez se habla más de correr modelos de IA «en local», sin depender de internet ni de un proveedor externo. Acá qué significa realmente y si te conviene.
1. Qué es un LLM local
Es un modelo de lenguaje que descargás y corrés directamente en tu computadora (o servidor propio), sin mandar tus datos a ChatGPT, Claude o Gemini. Herramientas como Ollama o LM Studio facilitaron mucho este proceso: hoy se instalan en minutos, sin necesitar conocimientos de programación avanzados.
2. Por qué alguien elegiría esto en vez de la nube
Tres razones principales: privacidad total (nada sale de tu máquina, útil si manejás información sensible de clientes), costo cero por uso (una vez descargado, no pagás por cada consulta), y funcionamiento sin conexión a internet.
3. La contra que no te cuentan en los tutoriales
Los modelos que podés correr en una computadora normal son muchísimo más chicos y menos capaces que ChatGPT, Claude o Gemini en la nube. Sirven bien para tareas acotadas (resumir texto, responder preguntas simples, autocompletar código básico), pero se quedan cortos en tareas complejas de razonamiento.
4. Qué hardware necesitás en la práctica
Depende del tamaño del modelo, pero como referencia general: los modelos más chicos corren razonablemente en una notebook con 16 GB de RAM; para modelos más grandes y rápidos, una placa de video dedicada con buena memoria marca una diferencia enorme en velocidad.
5. ¿Para quién tiene sentido hoy?
Para desarrolladores que quieren experimentar sin límites de uso, empresas con requisitos estrictos de privacidad de datos, o cualquiera con curiosidad técnica. Para uso cotidiano general, la nube sigue siendo más cómoda y potente.
