La inteligencia artificial dejó de ser sólo una promesa tecnológica para convertirse en una inversión estratégica para organizaciones y sectores públicos y privados.
En este contexto, los desarrollos más recientes buscan integrar eficiencia energética, cumplimiento regulatorio y criterios de sostenibilidad, asegurando que la adopción de IA sea tanto innovadora como responsable.
En este marco, TIVIT y Almawave, ambas parte del Grupo Almaviva, lanzaron Velvet, la nueva generación de modelos de IA ética, multilingüe y sostenible desarrollada con foco en América Latina. Velvet maximiza el rendimiento con menor consumo energético, integrando la sostenibilidad como eje central en el desarrollo tecnológico.
Velvet puede desplegarse on-premise o en la nube, permitiendo mantener los datos bajo control local, una ventaja clave para sectores sensibles como finanzas, salud y servicios públicos.
Su diseño bajo el marco regulatorio europeo garantiza transparencia, trazabilidad y privacidad, requisitos esenciales para directorios y gerencias financieras.
La familia Velvet incluye Velvet 25B, un modelo de lenguaje de 25 mil millones de parámetros entrenado en 24 idiomas, y Velvet Speech 2B, modelo multimodal texto-voz que permite reconocimiento de voz, traducción simultánea e interacción multilingüe en tiempo real.
Gracias a su arquitectura optimizada, Velvet puede funcionar en infraestructura ligera, incluyendo GPUs de última generación, lo que contribuye a reducir el consumo energético y la huella de carbono sin comprometer precisión ni velocidad de procesamiento.
Velvet demuestra que es posible combinar alto rendimiento con sostenibilidad real. Hemos diseñado modelos que son potentes, eficientes y responsables con el medio ambiente.
Leonardo Covalschi, CEO en TIVIT Latam
Privacidad y ética como base de la IA sostenible
Velvet integra mecanismos avanzados de privacidad y mitigación de sesgos culturales y lingüísticos.
Su algoritmo propietario Privacy Association Editing (PAE) permite eliminar información sensible directamente del modelo sin necesidad de reentrenamiento, lo que garantiza un uso seguro y responsable de los datos.
Esta aproximación reduce riesgos y promueve la IA desarrollada de acuerdo con estándares éticos rigurosos.
El diseño ligero y eficiente de Velvet permite su adopción en entornos con recursos limitados, facilitando la implementación de IA sostenible en distintos tipos de organizaciones.
Modelos Velvet: alto rendimiento y eficiencia energética
La familia Velvet presenta modelos optimizados para combinar capacidades de reasoning y comprensión de alto nivel con eficiencia energética; incluye capacidades multilingües (hasta 24 idiomas cubiertos) y multimodales (texto y voz), y opciones de implementación tanto en la nube como en las instalaciones, lo que permite configuraciones flexibles según las necesidades de cada organización.
Colaboración científica y compromiso ético
Velvet es resultado de la colaboración con universidades y centros de investigación como Tor Vergata, La Sapienza, la Fundación Bruno Kessler y organismos especializados en ética en IA como la Sociedad Italiana para la Ética de la Inteligencia Artificial (SIpEIA).
Estas alianzas aseguran que los modelos sean eficientes, sostenibles y confiables, cumpliendo altos estándares éticos y regulatorios.
“Velvet no sólo es tecnología, es una IA responsable y sostenible, diseñada para responder a los retos ambientales y energéticos del siglo XXI”, agregó Covalschi.
El modelo ya está siendo evaluado por empresas en banca, retail y energía, donde la automatización inteligente promete redefinir estructuras de costos y acelerar el crecimiento, consolidando a Velvet como un aliado estratégico para la gestión de datos y la eficiencia operativa.
Con más de 15 años de experiencia, Almawave, miembro del Grupo Almaviva, desarrolla soluciones de datos e inteligencia artificial aplicadas a múltiples sectores.
Su trabajo conjunto con TIVIT en América Latina impulsa la adopción de tecnologías sostenibles y éticas, integrando innovación, eficiencia y gobernanza responsable de datos.
