private-local.ai vs Private AI, ahora Limina: anonimización o hardware propio

Publicado 23 de septiembre de 2026Actualizado 8 de octubre de 202613 minutos de lectura

private-local.ai vs Private AI, que se llama Limina desde marzo de 2026, es una elección entre dos enfoques distintos de un mismo problema.

El problema es que cierto material no puede enviarse sin más a un tercero. Limina lo aborda eliminando la información sensible del material antes de que este se envíe a ningún sitio. Nosotros lo abordamos ayudándole a determinar si el modelo podría ejecutarse, en su lugar, en una máquina de su propiedad. Eliminar la información sensible es el cambio menor, pero la detección está automatizada y la inteligencia artificial (IA) comete errores, por lo que no se puede tener la certeza absoluta de que se haya eliminado cada elemento sensible. Un modelo en su propia máquina hace innecesaria esa pregunta.

Cuándo es mejor opción una máquina propia

La anonimización funciona cuando la información sensible es un detalle del que la tarea puede prescindir, como el nombre de un cliente en una solicitud de soporte. Se queda corta en dos situaciones. La primera es el material que debe permanecer completamente confidencial, en el que un solo elemento no detectado ya supondría una vulneración, y según la propia prueba de rendimiento de Limina algunos elementos no se detectan. La segunda es el material cuyo valor reside en el propio contenido, como diseños, código fuente, fórmulas o las condiciones de una operación: no se trata de información personal, por lo que la anonimización no está diseñada para eliminarlo, y eliminarlo haría imposible la tarea. En ambas situaciones, un modelo en una máquina propiedad de su empresa es la mejor opción, porque el material se procesa dentro de su propia red y no llega a ningún tercero.

Sector	Situación	Por qué no basta con la anonimización
Despachos de abogados	Un abogado pide a un modelo que revise un contrato de compraventa de participaciones y resuma las cláusulas de responsabilidad para un cliente.	Las partes, los importes y las cláusulas son la sustancia de la revisión, por lo que la anonimización eliminaría lo que el modelo necesita. Además, el secreto profesional obliga al despacho a mantener la confidencialidad de la información de sus clientes.
Asesores fiscales y auditores	Un asesor fiscal pide a un modelo que revise las cuentas anuales de un cliente y prepare notas para la declaración de impuestos.	Las cifras, los números de cuenta y los nombres de las empresas son el contenido del trabajo, y un solo detalle pasado por alto revelaría a un tercero la situación financiera de un cliente.
Consultas médicas y clínicas	Una clínica pide a un modelo que redacte informes de alta a partir de las notas de tratamiento.	Los datos de salud pertenecen a las categorías especiales de datos personales del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). Incluso sin nombres, un diagnóstico poco frecuente combinado con fechas y lugares puede identificar a un paciente.
Industria e ingeniería	Un departamento de ingeniería pide a un modelo que compare especificaciones de diseño, tolerancias y parámetros de proceso entre generaciones de producto.	El secreto empresarial es el propio contenido técnico, no información personal. La anonimización está diseñada para encontrar información personal, médica y de pago, de modo que entregaría los diseños al proveedor sin modificarlos.
Empresas de software	Un equipo de desarrollo pide a un modelo que revise y reestructure su código fuente propietario.	El código fuente es propiedad intelectual de la empresa y, al mismo tiempo, el objeto de la tarea, por lo que no puede eliminarse sin eliminar el propio trabajo.
Investigación farmacéutica y química	Un equipo de investigación pide a un modelo que analice resultados de ensayos no publicados y redacte una solicitud de patente.	Los resultados de investigación y las invenciones tienen su mayor valor antes de su publicación o de la presentación de la solicitud, y la anonimización no reconoce una invención como información sensible.
Finanzas corporativas y fusiones	Un equipo financiero pide a un modelo que analice la documentación de una due diligence antes de que se anuncie una adquisición.	Antes del anuncio, la propia operación puede constituir información privilegiada, y los nombres de las empresas, los precios y las fechas no pueden eliminarse sin que el análisis pierda su sentido.

private-local.ai vs Private AI (Limina): las principales diferencias

Criterio	private-local.ai	Private AI, ahora Limina
Qué se ofrece	Usted recibe acceso temporal a una máquina, un modelo y una configuración de inferencia identificados por su nombre, mediante una dirección web y una clave de acceso. La configuración está documentada, de modo que un resultado pueda reproducirse más adelante en un equipo de su propiedad.	Limina ofrece un contenedor de software que detecta, suprime y sustituye información personal, sanitaria y de pago en textos, documentos, imágenes, audio y registros estructurados. Abarca 52 idiomas y más de 50 categorías de información.
Quién opera el sistema	Nosotros operamos la máquina y el modelo durante la prueba, y usted conecta sus propias herramientas y ejecuta sus propios flujos de trabajo. Si después compra una máquina, la opera su empresa.	Lo opera su organización. El contenedor está diseñado para ejecutarse en su propia infraestructura, con una instancia por máquina, en Docker o Kubernetes. Limina también ofrece una versión preliminar alojada para evaluarlo antes de la compra.
Dónde se realiza el procesamiento	Durante la prueba, el trabajo se ejecuta en la máquina que usted ha elegido, que nosotros operamos en su nombre. Una máquina que compre después funciona allí donde su empresa la instale.	El procesamiento se realiza dentro de su propia red o de su cuenta en la nube. La documentación de Limina afirma que los datos nunca salen de su infraestructura, y se admite la instalación en una red sin ninguna conexión externa, lo que se conoce como instalación aislada o air-gapped.
Qué modelos se utilizan	La prueba utiliza modelos abiertos que identificamos por su nombre y fijamos en una versión concreta, seleccionados para adaptarse al hardware que se prueba. En la configuración no se ejecuta ningún modelo propietario, ni propio ni de otra empresa.	Limina no ofrece ningún modelo, y este es el aspecto que más a menudo se pasa por alto. No responde a preguntas, sino que filtra el material antes de que llegue al modelo que sí lo hace, tanto si ese modelo lo aloja un proveedor como si se ejecuta en su propio hardware.
Cómo se estructuran los costes	La prueba se factura con una tarifa por hora, publicada en nuestra página de precios. Después, usted decide si compra un equipo.	Limina no publica sus precios. Las licencias para empresas se negocian de forma individual.
A qué organizaciones se adapta	Se adapta a empresas de menos de 5000 empleados que se plantean comprar una máquina y quieren ver primero cómo realiza su propio trabajo. Algunos ejemplos son un fabricante que quiere un asistente para su documentación técnica, un despacho de abogados o una asesoría fiscal que prevé procesar los expedientes de sus clientes en su propio hardware, y una agencia de automatización cuyos clientes piden flujos de trabajo que se ejecuten en local.	Se adapta principalmente a grandes organizaciones de sectores regulados, como bancos, aseguradoras, empresas farmacéuticas y grupos hospitalarios, a las que les bastan los modelos alojados siempre que ninguna información identificable llegue al proveedor. Entre sus clientes declarados figuran Boehringer Ingelheim, Zurich Insurance, MUFG Bank y Providence Health. Un ejemplo es una aseguradora que quiere que un modelo alojado resuma la correspondencia sobre siniestros sin transmitir nombres, direcciones ni números de póliza.

Qué es Limina

Private AI es una empresa con sede en Toronto fundada en 2019. El 5 de marzo de 2026 cambió su nombre por el de Limina; su dirección web original redirige ahora a la nueva, mientras que su documentación sigue disponible en la dirección antigua. Vende un único producto: un contenedor de software que encuentra la información sensible en su material y la elimina antes de que el material llegue a un modelo, a un flujo de datos o a un analista.

Limina afirma que reconoce más de 50 categorías de información personal, médica y de pago en 52 idiomas, incluido el texto que cambia de idioma dentro de una misma frase, y que procesa texto sin formato, documentos, imágenes, audio y registros estructurados. Su afirmación principal es que interpreta el contexto en lugar de buscar patrones fijos, de modo que puede reconocer un nombre aunque la palabra no lo parezca. Según sus cifras publicadas, en conjuntos de prueba de 45.000 palabras no detecta entre el 0,2 y el 7 por ciento de los elementos sensibles, mientras que las alternativas que probó no detectan entre el 13,8 y el 46,5 por ciento. Por tanto, según la propia empresa, algunos elementos sensibles no se detectan.

La forma de implantación de Limina es sencilla, y resulta ilustrativa para esta comparativa. Limina se ejecuta como un contenedor por máquina en Docker o Kubernetes, en su propia cuenta en la nube o en sus propias instalaciones, y también puede instalarse en una red sin ninguna conexión externa. El mínimo publicado para la versión que se ejecuta solo en el procesador es un procesador estándar de 64 bits con 7,5 gigabytes de memoria libre y 50 gigabytes de espacio en disco; la versión acelerada requiere una tarjeta gráfica NVIDIA con al menos 16 gigabytes de memoria y está pensada para organizaciones que realizan miles de millones de solicitudes al mes. El modesto requisito de hardware es relevante, porque significa que Limina ofrece una vía hacia la protección de datos que no empieza con una inversión de capital.

El sitio web de Limina menciona clientes de sectores regulados, entre ellos Boehringer Ingelheim, Zurich Insurance, MUFG Bank y Providence Health. La empresa declara haber superado una auditoría System and Organization Controls 2 (SOC 2) y contar con la certificación de la norma de seguridad de la información ISO 27001, y afirma que facilita el cumplimiento de la Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), de la California Privacy Rights Act (CPRA) y del Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS).

La dirección web private.ai se confunde fácilmente con Private AI, pero pertenece a un servicio de chat para consumidores sin ninguna relación con la empresa.

Puntos fuertes de Limina

Si el único obstáculo es que los registros de clientes no deben llegar a un tercero, eliminar la información identificativa es un cambio menor que trasladar el modelo a su propio hardware.
Funciona en hardware corriente y en redes sin ninguna conexión externa, por lo que cumplir un requisito de protección de datos no exige ni una inversión de capital ni un proceso de compras.
Menciona grandes clientes de sectores regulados y declara una auditoría SOC 2 y la certificación ISO 27001.

Limitaciones de Limina

Limina no es un modelo ni una alternativa a uno. Un modelo sigue teniendo que responder a sus preguntas, y ese modelo puede seguir ejecutándose en un proveedor de nube, con los costes y la dependencia que ello conlleva.
La anonimización protege la información personal, no los secretos empresariales: los diseños, el código fuente y las fórmulas llegan sin cambios al proveedor del modelo. El trabajo que depende de los datos suprimidos, como la revisión de un contrato en la que importa quién firmó cada documento, queda mal atendido una vez eliminados los nombres.
La detección está automatizada y, según la propia prueba de rendimiento de Limina, pasa por alto algunos elementos sensibles, por lo que no se puede tener la certeza absoluta de que se haya eliminado todo. Además, Limina no publica sus precios.

Qué opción se adapta a cada organización

Limina es la mejor opción si

El único obstáculo para utilizar ChatGPT o un chatbot de IA similar es que no debe llegarle información identificable, y sería aceptable que, de forma ocasional, algún elemento no se detectara.
La calidad de los modelos alojados le satisface y su coste no le preocupa.
Necesita con rapidez una solución de protección de datos, en el hardware que ya posee, con certificaciones que un auditor reconozca.

Una máquina propia es la mejor opción si

Su material exige una privacidad absoluta de los datos. Según la propia prueba de rendimiento de Limina, la anonimización no detecta entre el 0,2 y el 7 por ciento de los elementos sensibles, una proporción excesivamente alta para expedientes de clientes, historiales de pacientes o secretos empresariales, en los que un solo elemento no detectado ya constituye una vulneración. La anonimización también falla cuando el trabajo depende de los datos que se eliminarían, o cuando el material es su propiedad intelectual, como diseños, código fuente o fórmulas.
Su principal preocupación es el coste o el volumen, no la protección de datos: la misma tarea se ejecuta de forma continua y una suscripción por persona ya no resulta rentable.
Quiere reducir su dependencia de un proveedor de modelos, no solo proteger el material que le envía.

Fuentes y notas

Toda la información sobre Limina que figura en esta página se consultó en el sitio web y en la documentación de la propia empresa el 22 de septiembre de 2026 y se volvió a comprobar el 23 de septiembre de 2026, incluidos la fecha del cambio de nombre, el número de idiomas y de categorías, los requisitos mínimos del sistema publicados y las cifras de precisión. Se trata de afirmaciones y resultados de pruebas de rendimiento de la propia Limina, y se presentan como tales.

Las cifras de precisión deben interpretarse con cautela. Limina eligió los conjuntos de prueba, los competidores de la comparación y la definición de elemento no detectado, y una prueba de rendimiento publicada por un proveedor la elabora una parte interesada en el resultado. Esto no significa que las cifras sean erróneas, pero no tenemos constancia de que se hayan verificado de forma independiente.

Si alguna información de esta página está desactualizada, le rogamos que nos lo comunique y la corregiremos.

Para seguir leyendo: las otras cuatro comparativas tratan sobre ChatGPT, Palantir, el motor de código abierto LocalAI y el asistente Seesa, que se instala en la sede del cliente. La página de precios indica la tarifa por hora.

Preguntas sobre private-local.ai y Private AI

private-local.ai vs Private AI: ¿cuál deberíamos elegir?

Depende de lo que hoy le impide utilizar un modelo alojado. Si el único obstáculo es que la información identificable no debe llegar a un tercero, y es aceptable que, de forma ocasional, algún elemento no se detecte, la anonimización con Private AI, ahora Limina, es el cambio menor. Si el obstáculo es el coste de grandes volúmenes, la dependencia de un proveedor o un material que no puede protegerse eliminando los nombres, la cuestión es si un modelo en su propio hardware podría realizar el trabajo, y una prueba con una tarea representativa la resuelve.

¿Private AI es la misma empresa que Limina?

Sí. Private AI, fundada en Toronto en 2019, cambió su nombre por el de Limina el 5 de marzo de 2026; su dirección web original redirige ahora a la nueva, mientras que su documentación sigue disponible en la dirección antigua. Ambos nombres se refieren a la misma empresa y al mismo producto. Hay otros dos nombres que se confunden fácilmente con ella: la dirección web private.ai pertenece a una suscripción de chat para consumidores, ajena a la empresa y gestionada por otra compañía, y el nombre PrivateGPT lo han utilizado tanto Private AI como un proyecto independiente de código abierto.

¿Limina ejecuta un modelo de lenguaje para nosotros?

No, y este es el malentendido más habitual. Limina es un filtro, no un modelo: encuentra la información personal, médica y de pago en su material y la elimina o la sustituye antes de que el material se transmita. Un modelo distinto sigue teniendo que responder a sus preguntas, y ese modelo puede ser perfectamente un servicio alojado, con los costes y la dependencia que ello conlleva.

¿Basta con la anonimización si nuestros datos deben permanecer completamente privados?

No. Según la propia prueba de rendimiento de Limina, la anonimización no detecta entre el 0,2 y el 7 por ciento de los elementos sensibles, de modo que, en documentos que contengan 1000 nombres, importes o diagnósticos, entre 2 y 70 de ellos llegarían sin detectar al proveedor del modelo. Para expedientes de clientes, historiales de pacientes o secretos empresariales, en los que un solo elemento no detectado ya constituye una vulneración, esa proporción es excesivamente alta. Un modelo en una máquina propiedad de su empresa evita el problema, porque el material se procesa dentro de su propia red y no llega a ningún tercero.

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