DeepSeek: el dilema entre coste, rendimiento y soberanía de datos

TL;DR

• DeepSeek ofrece rendimiento comparable a GPT-5/Claude a una fracción del coste
• Problema: sus APIs envían datos a servidores en China, sujetos a legislación de acceso estatal
• Solución para empresas: ejecutar el modelo localmente (open-source) o usar alternativas europeas
• El RGPD complica el uso de APIs cloud de DeepSeek para datos personales o sensibles

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En cuestión de meses, DeepSeek ha pasado de ser un desconocido a convertirse en el tema más debatido de la industria. Sus modelos open-source rivalizan con GPT-5 a una fracción del coste de entrenamiento. Están democratizando el acceso a IA avanzada en mercados emergentes. Y están generando una crisis de confianza que va mucho más allá de la tecnología.

Si quieres aprender a usar DeepSeek, tengo una guía completa en español. Aquí me centro en el análisis de riesgos.

El fenómeno DeepSeek

Los números son impresionantes. DeepSeek R1, su modelo razonador, ofrece rendimiento comparable a o1 de OpenAI pero con costes de API dramáticamente inferiores. El modelo es open-source, lo que significa que cualquiera puede descargarlo y ejecutarlo localmente.

Para startups, investigadores y empresas con presupuestos ajustados, esto suena a regalo del cielo. Y en mercados como África o Latinoamérica, donde el acceso a APIs de OpenAI o Anthropic puede ser prohibitivo, DeepSeek está abriendo puertas que parecían cerradas.

El problema que nadie quiere ver

Aquí viene la parte incómoda. Según múltiples análisis de seguridad, DeepSeek almacena datos de usuarios en servidores ubicados en China. Y la legislación china obliga a las empresas a compartir datos con servicios de inteligencia estatal si se les requiere.

Bill Conner, CEO de Jitterbit y ex asesor de Interpol y GCHQ, lo expresa sin rodeos: las empresas no pueden justificar integrar sistemas donde la residencia de datos, la intención de uso y la influencia estatal son fundamentalmente opacas.

No es paranoia. Es gestión de riesgos básica.

El dilema para empresas europeas

Si trabajas en una empresa española o europea, la ecuación se complica aún más. El RGPD establece requisitos estrictos sobre transferencias de datos a terceros países. China no está en la lista de países con nivel de protección adecuado.

¿Significa esto que no puedes usar DeepSeek? No necesariamente. Hay matices importantes.

Uso vía API cloud de DeepSeek: Problemático. Tus prompts y datos viajan a sus servidores. Si procesas datos personales o información sensible de empresa, estás en territorio de riesgo legal y de seguridad. Esto aplica a cualquier IA cloud, como explico en la IA como nuevo canal de fuga de datos.

Descarga y ejecución local del modelo: Mucho más seguro. El modelo open-source puede correr en tu propia infraestructura. Los datos nunca salen de tus servidores. Esto elimina el problema de soberanía, aunque requiere capacidad de cómputo significativa.

Uso para tareas no sensibles: Si solo usas DeepSeek para generar código boilerplate o responder preguntas genéricas, el riesgo es menor. Pero ¿dónde trazas la línea?

Alternativas a considerar

El mercado no se reduce a OpenAI vs DeepSeek. Existen opciones intermedias:

Mistral (Francia): Modelos open-source de alto rendimiento con desarrollo europeo. Cumplimiento RGPD nativo.

Llama de Meta: Open-source, ejecutable localmente, sin dependencia de infraestructura china.

Claude de Anthropic: API cloud, pero con servidores en regiones que puedes elegir y políticas de privacidad más transparentes.

Modelos locales con Ollama: Si tienes hardware suficiente, puedes correr Llama, Mistral o incluso DeepSeek completamente offline.

Para una comparativa detallada de capacidades, consulta mi artículo sobre ChatGPT vs Gemini vs Claude.

Mi opinión

El atractivo de DeepSeek es innegable. Han demostrado que se puede competir con los gigantes sin presupuestos de miles de millones. Eso es bueno para la industria.

Pero la confianza, la transparencia y la soberanía de datos no son “nice to have”. Son requisitos fundamentales para cualquier tecnología que integres en tu stack empresarial.

Si eres un desarrollador individual experimentando, adelante. Si eres una empresa procesando datos de clientes europeos, la respuesta debería ser ejecutar el modelo localmente o buscar alternativas.

El coste más bajo no sirve de nada si el precio real es tu reputación, la confianza de tus clientes, o una multa del RGPD.

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¿Usas DeepSeek en tu trabajo? ¿Has encontrado formas de mitigar los riesgos?