El conocimiento de la empresa importa
Registros de clientes, contratos, finanzas, código fuente, operaciones y know-how interno no son inputs casuales.
Implementación de IA privada
IA privada para empresas que valoran sus datos.
Sistemas de IA construidos alrededor de tus flujos de trabajo y desplegados donde tus datos deben permanecer.
PhD en Física Teórica / Computación de alto rendimiento / Ingeniería de IA / Con base en Europa
01 - Fit
Esto es para empresas que entienden que sus datos, conocimiento interno y procesos son activos estratégicos que hay que proteger.
Quieren la productividad de la IA moderna, pero necesitan control claro sobre lo que ocurre con el conocimiento de la empresa, las instrucciones, los registros, las salidas, los permisos de acceso y los datos operativos.
La IA necesita límites
La dirección necesita saber adónde van los datos, qué se guarda, quién puede acceder y cómo se gobierna el sistema.
El uso informal ya está ocurriendo
Los equipos experimentan con IA porque es útil. La empresa necesita un camino controlado antes de que la shadow AI se vuelva normal.
Los sistemas deben encajar con el negocio
El sistema de IA debe conectarse con las herramientas existentes, los pasos de revisión, los permisos y el trabajo diario.
02 - Problema
La IA es útil. La IA sin control es arriesgada.
La IA moderna puede mejorar velocidad, calidad y toma de decisiones. Pero una empresa seria no puede construir sobre herramientas donde la frontera de datos no está clara.
Registros de clientes, documentos legales, información financiera, conocimiento interno, código fuente, procesos operativos y planes estratégicos requieren decisiones explícitas sobre almacenamiento, registros, acceso, retención y gobernanza.
La solución no es evitar la IA. La solución es construir sistemas de IA privada con límites claros de proceso, control de datos, revisión humana y arquitectura mantenible desde el principio.
03 - Servicios
Un camino práctico desde la incertidumbre sobre IA hasta flujos de trabajo privados y listos para producción.
La IA privada se vuelve valiosa cuando llega al trabajo real. No tienes que empezar por el paso uno. Si ya tienes un caso de uso, un piloto o un equipo técnico interno, puedo entrar donde estés. Las evaluaciones enfocadas suelen empezar alrededor de 2.500€ después de una llamada inicial gratuita y sin compromiso.
Diagnóstico
Evaluación de IA privada
Para empresas que saben que necesitan IA, pero no tienen claro por dónde empezar, qué es seguro o qué merece la pena construir.
Resultado: mapa del proceso, revisión de riesgos, primer piloto recomendado y plan de implementación.
Encontrar el primer proceso seguroPiloto
Primer piloto privado de IA
Para equipos preparados para construir un sistema acotado alrededor de un proceso real.
Resultado: piloto funcional, límites de datos, lógica de revisión, criterios de evaluación y arquitectura que puede crecer.
Construir el primer pilotoProducción
Sistema de IA en producción
Para empresas que ya tienen un piloto y necesitan hacerlo fiable, integrado, mantenible y usable por un equipo.
Resultado: permisos, observabilidad, controles de calidad, integraciones, rutas alternativas y transferencia al equipo.
Pasar a producciónOptimización
Infraestructura de IA y optimización de inferencia
Para equipos técnicos donde importan la latencia, el coste, el despliegue privado, el uso de GPU o servir modelos open-source.
Resultado: arquitectura de inferencia, revisión de coste y latencia, plan de despliegue y mejoras de rendimiento.
Optimizar el stack04 - Enfoque
Privada por diseño. Útil en la práctica.
El objetivo de la IA privada no es la ideología. Es el control. El trabajo consiste en convertir ese control en sistemas que encajen con tus herramientas, reglas, revisiones y restricciones operativas.
Controlar la frontera de datos
Decidir dónde viven datos, instrucciones, registros, salidas, embeddings, permisos de acceso y políticas de retención antes de que el sistema sea operativo.
Construir alrededor de procesos reales
Empezar por el trabajo que la gente ya hace: documentos, traspasos, excepciones, aprobaciones, conocimiento interno y software existente.
Mantener humanos en el loop
Automatizar donde ayuda y conservar revisión, juicio, escalado y responsabilidad donde el negocio los necesita.
Hacerlo mantenible
Producción significa evaluación, permisos, observabilidad, rutas alternativas, documentación y transferencia al equipo más allá de la primera demo.
05 - Trabajo seleccionado
Sistemas prácticos de IA, construidos alrededor de restricciones reales.
Procesos intensivos en documentos, datos privados, conocimiento interno, pipelines de producción y sistemas que deben ser útiles más allá de la demo.
Sector público & enterprise
Automatización de IT Service Management.
En colaboración con DigitFlow. Ahora disponible como paquete de producto.
- Problema
- Un backlog caótico de tickets de soporte con medios mixtos dificultaba identificar problemas recurrentes, causas raíz y prioridades operativas.
- Restricción
- El proceso incluía datos operativos internos y debía respetar requisitos estrictos de control de datos, por lo que una solución genérica en la nube no era adecuada.
- Sistema
- Una pipeline local y segura de IA con OCR, LLMs, resumen, tagging, clustering, orquestación y salida a dashboard para descubrir causas raíz de forma automatizada.
- Resultado
- El triage manual y el análisis de causas raíz se sustituyeron por una pipeline automatizada de clustering en infraestructura controlada, para que los equipos IT trabajaran sobre patrones y no ticket por ticket.
Tecnología de privacidad
Synthetic Data Engine.
Validación de modelos centrada en privacidad para equipos que no pueden usar registros reales en desarrollo o pruebas.
- Problema
- Modelos y pipelines necesitaban validación, pero usar datos reales era imposible por restricciones de privacidad.
- Restricción
- Los datos generados debían preservar estructura, distribuciones y casos límite realistas sin exponer registros sensibles de origen.
- Sistema
- Análisis estadístico y lógico de estructuras de datos reales para recrear datasets sintéticos de alta fidelidad a escala.
- Resultado
- Los datasets sintéticos sustituyeron a registros de producción en pruebas y preproducción, preservando estructuras, distribuciones y casos límite realistas.
Education tech
IA para educación.
Backend e infraestructura de IA para Mark My Words, apoyando feedback en tiempo real para estudiantes.
- Problema
- Educadores necesitaban ofrecer feedback personalizado y escalable sobre textos de estudiantes sin quedar enterrados en trabajo repetitivo de corrección.
- Restricción
- La IA podía apoyar el proceso, pero el juicio y la revisión del educador debían seguir siendo centrales en el aprendizaje.
- Sistema
- Infraestructura backend que integra modelos RAG, LLMs fine-tuned y pipelines asíncronas.
- Resultado
- El feedback personalizado sobre textos de estudiantes pasa por una pipeline automatizada, con revisión explícita del docente antes de la entrega final.
06 - Charlas
Charlas sobre IA privada en empresas europeas.
Keynote de conferencia
IA privada en Europa.
Presentada en la Conferencia Nacional Española sobre el Futuro de la IA en Europa: cómo las empresas pueden adoptar IA manteniendo control sobre datos sensibles, conocimiento interno y decisiones de despliegue.
07 - En sus palabras
Qué dicen los clientes.
"Daniel nos está ayudando como freelance a construir soluciones de IA y machine learning para nuestros clientes. Está entregando un trabajo excepcionalmente bueno. Es muy inteligente y sabe de lo que habla."
"Daniel es un freelancer brillante. Trabajador, inteligente, creativo y cercano. No podría recomendarlo más."
"Profesional, inteligente y amable. Daniel entrega un trabajo sobresaliente y tiene un dominio sólido de áreas técnicas. Valoramos su trabajo y esperamos seguir colaborando con él en el futuro."
"Ha sido un privilegio tener a Daniel en nuestro equipo. Desde el primer día demostró ser un profesional excepcional, destacando en cada tarea y mejorando constantemente nuestros proyectos."
"Daniel es un gran activo para cualquier equipo. Tiene mucho conocimiento y es muy inteligente, entiende siempre las necesidades del cliente y entrega la solución adecuada. Trabajar con él ha sido muy agradable."
"Me impresionaron constantemente su dedicación, profesionalidad y capacidad para desarrollar rápidamente soluciones eficaces a problemas complejos. Un profesional muy cualificado y un miembro valioso del equipo."
08 - Scorecard de casos de uso de IA
¿Es este proceso un buen caso de uso para IA?
Una scorecard de 5 minutos para evaluar si un proceso real de negocio es frecuente, doloroso, claro, preparado en datos y suficientemente seguro para un primer piloto de IA privada.
¿Tienes un caso prometedor? Reserva una evaluación09 - Blog
Ideas sobre IA privada, control de datos y sistemas LLM en producción.
Nota: los posts del blog están escritos a mano y por ahora solo están disponibles en inglés.
Essay / 2026-04-27
Private AI: What It Means
La definición central: IA privada significa control sobre el modelo y control sobre los datos que le das. Todo lo demás parte de ahí.
Leer artículo en inglésEssay / 2026-04-28
Shadow AI: The Disaster Already Happening
Qué ocurre cuando empleados ya usan IA en el trabajo de la empresa, y por qué bloquearla es más débil que crear un camino privado y autorizado.
Leer artículo en inglésEssay / 2026-04-30
Why Small Open-Source Models Often Win in Business
Muchos procesos de negocio necesitan seguir instrucciones, producir salidas estructuradas, controlar costes y tener baja latencia. Eso suele apuntar a modelos open-source pequeños.
Leer artículo en inglés10 - FAQ
Preguntas que suelen aparecer antes de hablar.
¿Cuánto cuesta normalmente trabajar juntos?
La primera llamada es gratuita y sin compromiso. Las evaluaciones enfocadas de IA privada suelen empezar alrededor de 2.500€ por una semana de trabajo, normalmente 25-30 horas. Pilotos, sistemas en producción y optimización se presupuestan según workflow, datos, riesgo y capacidad interna.
¿Tenemos que compartir datos de empresa contigo?
Es claramente preferible, porque puedo hacer una evaluación mucho mejor si puedo revisar datos representativos directamente. Si los datos son demasiado sensibles, podemos buscar una alternativa: tu equipo puede hacer análisis internos y explicarme cantidad, calidad, estructura y ejemplos. En ese caso, la calidad de mis recomendaciones depende mucho de la calidad y la completitud de ese análisis interno. Para pilotos normalmente necesito acceso controlado, pero puedo trabajar por SSH o VPN en tus servidores sin copiar datos confidenciales en local.
¿Puedes firmar un NDA o DPA?
Sí, cuando los documentos están bien redactados y tienen sentido para ambas partes. La confidencialidad es normal en trabajo serio con empresas. GDPR, EU AI Act y obligaciones de encargado se tratan como restricciones de diseño, pero el cumplimiento legal debe revisarlo tu equipo legal o de compliance.
¿Cuánto tarda?
Una evaluación enfocada suele durar alrededor de una semana. Un primer piloto suele llevar unas pocas semanas si el responsable del workflow está disponible y el equipo decide rápido. Producción y optimización dependen de integraciones, revisiones, permisos y restricciones de despliegue.
¿Qué tenemos que aportar?
Como mínimo: una persona responsable del workflow, acceso a quienes hacen el trabajo y una visión clara de los datos implicados. Para construir, también hacen falta accesos técnicos, restricciones de despliegue y alguien que pueda decidir sobre riesgo, usabilidad y alcance.
¿Qué pasa si ya tenemos equipo técnico?
Muchas veces es lo ideal. Puedo asesorar a tu equipo en arquitectura e implementación, colaborar como especialista en AI engineering o hacerme cargo de una parte concreta. Si el proyecto crece más allá de una persona, puedo incorporar empresas partner de confianza.
¿Para quién no es esto?
No es para empresas que buscan una demo genérica de chatbot, un workshop suelto de estrategia de IA o una recomendación de herramientas sin camino de implementación. Es para equipos que ven datos, conocimiento interno y procesos como activos estratégicos y quieren sistemas de IA coherentes con eso.
Sobre mí
Construyo sistemas de IA para empresas que necesitan utilidad y control.
Soy Daniel Panea, AI engineer con un PhD en Física Teórica y experiencia en high-performance computing y machine learning.
Trabajo con empresas que quieren usar IA en operaciones reales, pero no pueden ignorar privacidad, cumplimiento, propiedad de datos o mantenibilidad. Mi fortaleza está en trabajar todo el camino: entender el proceso de negocio, identificar el caso de uso correcto, diseñar la arquitectura y construir el sistema de principio a fin.
TécnicoPhD Física Teórica / HPC / ML
IdiomasEnglish / Deutsch / Español / Italiano
GeografíaCon base en Europa. Trabajo remoto en todo el mundo.
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Siguiente paso
¿Quieres construir un proceso con IA privada?
Si tu empresa quiere productividad de IA sin ceder control sobre datos, conocimiento interno y procesos de negocio, ese suele ser el punto correcto para empezar.