La inteligencia artificial generativa avanza con paso firme, pero hasta ahora, su adopción dependía en gran medida de plataformas en la nube como OpenAI, Google o Anthropic. En julio de 2025, la empresa estadounidense Ollama ha dado un giro significativo al lanzar su aplicación de escritorio para Windows, macOS y Linux, permitiendo que cualquier usuario pueda ejecutar modelos de lenguaje grandes (LLM) directamente en su ordenador, sin depender de servidores externos.
Esta aplicación, completamente gratuita y de código abierto, representa un paso estratégico hacia una IA local, privada, eficiente y sin costes ocultos, especialmente útil en entornos donde la confidencialidad, el control y la disponibilidad son críticas.
¿Qué es Ollama y qué ofrece su nueva app?
Ollama permite ejecutar modelos como LLaMA 4, Mistral o Gemma localmente, desde el propio equipo del usuario. Con esta nueva aplicación, ya no es necesario tener conocimientos técnicos avanzados: la interfaz es sencilla, parecida a ChatGPT, pero con la ventaja de no depender de la nube.
Entre las funcionalidades más destacadas:
- Ejecutar modelos LLM directamente en tu PC con aceleración por CPU o GPU.
- Arrastrar y soltar documentos (como PDFs, código o notas) para que el modelo los procese de forma contextual.
- Soporte multimodal: algunos modelos como Gemma ya permiten recibir imágenes junto a texto
- Sin necesidad de conexión a Internet: una vez descargado el modelo, puede usarse sin depender de la red.
- Control absoluto sobre los datos: nada se transmite a servidores de terceros.
Por qué este lanzamiento marca un antes y un después
Privacidad total: los datos nunca salen de tu ordenador: Aquellos que trabajan con información confidencial —desde programadores hasta periodistas o investigadores— pueden ahora trabajar con IA sin temor a brechas de seguridad ni cesión de datos a terceros, algo especialmente relevante tras la entrada en vigor del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (UE 2024/1689)
Independencia frente a la nube y sus limitaciones: Ollama permite prescindir de plataformas que pueden imponer límites de uso, precios por token o restricciones por saturación. Esto otorga a los usuarios mayor soberanía digital, un valor estratégico en tiempos de incertidumbre geopolítica o dependencia tecnológica.
Costes predecibles y sostenibles: El uso local de IA no implica tarifas mensuales, licencias ni consumo por volumen de consultas. Solo depende del consumo energético y de la capacidad del hardware. Para muchos usuarios, esta opción puede representar un ahorro notable
¿Qué se necesita para usar Ollama?
Los requisitos técnicos son sorprendentemente accesibles:
- Sistema operativo Windows 10+, macOS 12+ o Linux (Ubuntu, Debian, Fedora).
- Procesador con al menos 8 GB de RAM (16 GB recomendado).
- Espacio libre en disco para almacenar los modelos (unos 4-8 GB por modelo).
- GPU recomendada pero no obligatoria para buen rendimiento.
Además, Ollama cuenta con integración por API, lo que permite conectarlo a flujos de trabajo personalizados o sistemas locales de procesamiento de datos.
¿El futuro de la IA en local? Más cerca de lo que pensamos
TheWhiteBox, boletín especializado en IA y soberanía tecnológica, ha advertido que el uso masivo de modelos en la nube puede volverse insostenible: “Con la demanda creciendo exponencialmente, depender exclusivamente de la nube será un riesgo empresarial. Tener modelos en local garantiza disponibilidad, privacidad y control”.
Además, la Unión Europea lleva meses promoviendo la creación de modelos abiertos y auditables, como refleja su Código de Buenas Prácticas de IA publicado en julio de 2025. Ollama representa un ejemplo práctico de esta filosofía: una IA controlada por el usuario, transparente, ejecutable en cualquier lug
Casos de uso reales y escenarios posibles
- Análisis de documentos complejos: procesar archivos extensos sin exponerlos en plataformas externas.
- Asistentes personalizados locales: entrenados sobre documentación privada, sin dependencia externa.
- Resúmenes automáticos y generación de contenidos de forma autónoma.
- Procesamiento de datos en entornos offline: útil en zonas sin acceso estable a Internet
