Privado por defecto
La inferencia se ejecuta en el dispositivo. El preload opcional queda aislado, cifrado y claramente delimitado.
selbsai debe demostrar algo más que una buena idea. Tiene que mostrar límites claros de privacidad, capacidad realista y soporte real antes de pedir compromiso.
La inferencia se ejecuta en el dispositivo. El preload opcional queda aislado, cifrado y claramente delimitado.
La pila se elige en torno a paquetes de trabajo y familias de modelos abiertas que ya cubren redacción, retrieval, trabajo multilingüe y documentos intensivos.
Soporte humano, envío DHL y un portal del cliente visible reducen el miedo a comprar hardware de una marca nueva.
La nube es inteligencia alquilada: cómoda, pero no realmente tuya. selbsai es inteligencia en propiedad. Aquí está la diferencia, en claro.
ChatGPT, Gemini, Claude: preguntas, la respuesta viaja por Internet a un servidor ajeno y vuelve.
Un ordenador pequeño y silencioso en tu casa u oficina que ejecuta la inferencia local por defecto. Checkout, actualizaciones, soporte y precarga opcional usan servicios online definidos.
Si la IA ayuda a dirigir tu trabajo, tu vida y tu negocio merecen algo mejor que acceso alquilado en la nube. El hardware local hace ahora viable y asequible este nivel de privacidad, autonomía y control.
Prompts, archivos y contexto interno permanecen dentro de tu propio perímetro en lugar de viajar a un proveedor lejano.
Sin dependencia de cuentas remotas, sin un interruptor del proveedor y sin inteligencia alquilada entre tu trabajo y tú.
La IA local seria por fin es práctica como hardware: un sistema de una sola compra que controlas, no un alquiler mensual creciente.
La IA en la nube pide confianza permanente. El hardware en propiedad te deja poner la regla.
Compra nuevo para máxima vida útil, o elige un dispositivo renovado de suministro de segunda vida verificado. En ambos casos, selbsai lo configura, prueba y envía como sistema local listo.
Configurar hardware →Los dispositivos renovados facilitan pilotos, oficinas pequeñas y asistentes internos.
Cada unidad renovada se inspecciona, reinicia, actualiza y prueba antes del provisioning.
El stack local, modelos, preload, portal y soporte se mantienen igual.
selbsai no es solo una caja de modelos. Es una superficie privada para redactar, revisar, buscar, comparar, resumir y preparar la siguiente accion.
Crear workflow →Explain code, draft tests, review pull requests, write scripts, and search local repository notes without exposing proprietary source.
Draft letters, policies, proposals, reports, summaries, tables, and structured extracts from private source files.
Prepare replies, classify inboxes, extract action items, create agendas, and turn meeting notes into follow-up work.
Compare PDFs, summarize long materials, build briefing notes, and answer questions with citations from local documents.
Prepare call notes, objection handling, proposal drafts, CRM-style summaries, and account research from approved company material.
Search policies, flag missing evidence, prepare audit answers, compare obligations, and keep sensitive control documents local.
Summarize stock lists, surface reorder issues, draft supplier emails, review SOPs, and answer operations questions from local records.
Find clauses, obligations, inconsistencies, deadlines, unusual terms, and missing attachments across contracts and case folders.
El ecosistema open-model pasa de lanzar modelos a acelerar runtimes: speculative decoding, drafters multi-token, MLX, Ollama, vLLM, SGLang, cuantizacion y optimizacion por hardware. Un dispositivo selbsai esta preparado para beneficiarse de esa curva sin devolver tu trabajo a la nube.
Los drafters MTP de Gemma 4 son una senal clara: los modelos abiertos pueden ganar capacidad de respuesta mientras el modelo principal sigue verificando la salida.
Leer la nota de Gemma 4 MTP →Redaccion, revision de email, preguntas sobre documentos y asistencia personal mejoran cuando baja la latencia.
Ayuda de codigo, investigacion y workflows de varios pasos responden mejor cuando cada paso tarda menos.
El dispositivo no queda atado a una generacion. Se pueden adoptar mejores modelos y runtimes abiertos.
La promesa de selbsai no es que un modelo local pequeño supere a todas las API frontier. Es que muchas tareas diarias no necesitan esa API: redacción, ayuda de código, revisión documental, búsqueda interna, correo, cumplimiento y asistencia privada de conocimiento.
Para rankings actuales, usa Artificial Analysis directamente. Su leaderboard se actualiza con nuevos datos de calidad, velocidad, precio, modelos frontier y open weight.
Los benchmarks cambian rápido; la velocidad local depende del hardware, la cuantización, el modelo y vías de aceleración como MTP, MLX, Ollama, vLLM y SGLang.
Hay demasiados modelos para que un comprador los compare todos. selbsai filtra por carga de trabajo, reputación, licencia, runtime, formato, hardware y política de actualización.
Preferimos modelos con uso previsto claro, límites conocidos, contexto de benchmarks e historial mantenido.
GGUF, Safetensors, MLX, Ollama, llama.cpp y vLLM se ajustan al dispositivo y al workflow.
Los clientes eligen estable, equilibrado o rápido en lugar de cambios inesperados.
Cuéntanos el problema en lenguaje claro. Te mostraremos la unidad y los workflows que lo resuelven, y dejaremos el configurador preparado.
Drop them in. Ask anything. Get answers with citations, instantly. None of it leaves the device.
Si sabes configurar una impresora Wi‑Fi, puedes configurar selbsai. Y si no, selbsai es aún más fácil.
Arranca en menos de 30 segundos. Sin asistentes de instalación ni caza de controladores.
Cualquier dispositivo de tu red lo ve al instante. Sin cuentas, sin inicio de sesión en la nube.
Ya viene cargado con un modelo probado y tus workflows. De la caja a la primera respuesta en menos de tres minutos.
Eso es todo. La unidad se anuncia en tu red local mediante mDNS. Sin abrir puertos, sin certificados, sin registros DNS.
Despues del setup, selbsai se usa desde una interfaz local privada en el navegador. El cliente decide workflow, alcance documental y uso de la respuesta.
Ver casos de uso →Revisa este contrato de proveedor y enumera riesgos de pago con referencias.
Borrador listo. Fuentes adjuntas. Exporta, revisa o sigue en el chat.
Open the local interface on your laptop, desktop, tablet, or phone and chat with the device like a normal AI assistant.
Point a question at a folder, document set, or workflow so answers come from the right local material instead of every file at once.
Use prepared modes for coding, drafting, research, review, sales, compliance, warehouse, or general assistant work.
Copy, revise, cite sources, turn answers into drafts, and keep sensitive outputs inside the local workspace until you decide otherwise.
La confianza crece cuando la oferta es concreta. Cada dispositivo debe presentarse como un sistema completo, no como un mini-PC desnudo con promesas vagas de IA.
Un dispositivo seleccionado, perfil de memoria probado, almacenamiento y el stack abierto adecuado para la carga elegida.
Runtime de inferencia, retrieval, presets de tareas y workflows opcionales instalados antes de la entrega.
Un portal del cliente, ruta de carga cuando haga falta y pasos claros desde el pedido hasta la primera respuesta.
Soporte humano, portal del cliente y una ruta clara para obtener ayuda si la puesta en marcha o el uso requieren atención.
Abajo está el recorrido normal de tu pregunta con un asistente cloud típico, comparado con la inferencia local en selbsai.
Si cae la conexión a Internet, el chat local principal sigue funcionando.
¿Puede la nube decir lo mismo?
La mayoría de los equipos amortizan selbsai en menos de 18 meses. Después, el sistema ya no se factura por usuario activo. Mueve los controles para ver tus cifras.
16 meses, tu selbsai se paga sola. Después de eso, la capacidad local ya no se factura por usuario activo.
Solo estimaciones. Excluye electricidad (~ 1–2 € / mes) y supone suscripciones cloud por asiento activo.
La confianza es la moneda más valiosa para un producto así. Tres compromisos por escrito para cada cliente.
La entrega nombra runtime local, modelos elegidos, interfaces y herramientas instaladas.
El dispositivo es suyo, funciona en sus instalaciones y puede revisarse, desconectarse, actualizarse o resetearse bajo su política IT.
Hecho en Europa. El soporte lo llevan personas que entienden el sistema configurado, el pedido y el registro de entrega.
Una compra premium de hardware necesita claridad tras la compra. El comprador debe saber exactamente qué ocurre después y cuándo entra el soporte.
El pedido queda confirmado, el estado del pago es visible y el portal del cliente se convierte en el centro de control.
Si se ha elegido, el cliente recibe una ruta segura de carga y expectativas claras sobre el tratamiento de archivos privados.
El dispositivo se configura, prueba y prepara alrededor de la carga elegida antes de salir del banco.
Seguimiento, fecha esperada y guía inicial eliminan ambigüedad en la entrega final.
Cada configuracion selbsai empieza por la profesion, los documentos, el nivel de riesgo y el limite operativo. El modelo es solo una parte del appliance.
Configurar appliance →Contracts, case files, client memos
Cloud AI can turn a simple drafting task into a privilege, vendor, and data-transfer discussion.
Letters, notes, patient-facing summaries
Cloud AI may save minutes, then cost hours explaining patient-data handling and access controls.
Receipts, invoices, DATEV-oriented exports
Generic cloud AI is not built around German tax confidentiality, DATEV habits, or client-file minimisation.
Specifications, tenders, site notes
Cloud AI can make unpublished bids, designs, and client plans feel like material you no longer fully control.
Brand voice, creative drafts, client research
Cloud AI is fast, but it can blur ownership around prompts, drafts, client strategy, and pre-launch work.
Suitability notes, product documents, client portfolios
Cloud AI can create needless exposure around wealth, insurance, pension, and suitability records.
Policies, minutes, employee questions
Cloud AI is hard to defend when employee data, monitoring concerns, and internal conflicts are in scope.
Leases, exposés, owner reports, due-diligence files
Cloud AI can expose tenant, owner, pricing, and transaction context in a business built on discretion.
Sí. La experiencia principal está pensada para funcionar localmente en el dispositivo.
No. El objetivo es recibir un dispositivo configurado, no un proyecto de hobby.
Redacción, retrieval, trabajo multilingüe, flujos documentales y asistentes privados son el encaje principal.
El portal del cliente, la ruta de soporte y el onboarding forman parte del producto.