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/* blog/la-ia-bajo-tu-control.jsx — article page. The follow-up to "Nobody Talks About
   the CTO": that post says why the CTO has to lead AI, this one shows how. Same message
   as the CTO deck and video (presentations repo, decks/cto2026: every claim and its
   source in context/02-numbers.md). The illustrations are drawn for this post in the
   same visual language as the previous one, one PNG per language, in la-ia-bajo-tu-control/. */

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      <h1 className="tm-article-title">La IA, Bajo Tu Control</h1>
      <p className="tm-article-titlesub">Cómo el CTO deja de decir que no, sin dejar de cuidar</p>
      <p className="tm-article-subtitle">
        <em>La semana pasada escribí que la IA está entrando a las empresas por la puerta de atrás. Esta vez quiero contar cómo se abre la de adelante.</em>
      </p>
      <div className="tm-article-byline">
        <span className="tm-article-author">Por Bruno Ruyú</span>
        <span className="tm-article-date">Octubre 2026</span>
      </div>
    </header>

    <div className="tm-article-body">
      <p>Hoy, en tu empresa, alguien está subiendo el Excel del cierre a un chat.</p>
      <p>Otro está publicando un tablero que armó con IA y lo comparte por link. Y un tercero está haciendo la misma pregunta con otro archivo, y va a llegar al directorio con otro número.</p>
      <p>Vos no lo sabés. Y ese es el problema.</p>

      <h2>Lo que pasa cuando nadie mira</h2>
      <p>En <a href="nobody-talks-about-the-cto">Nadie Habla del CTO</a> conté por qué esto pasa. Las áreas necesitan resultados y la herramienta está a un click. Nadie lo hace de mala fe.</p>
      <p>Pero mirá lo que queda atrás. Datos de la empresa copiados en cuentas personales. Tableros que nadie sabe dónde viven, ni cómo se calcularon. Dos áreas con dos números, y ninguno trazable.</p>
      <p>Y hay un costo que casi nadie mira: cada pregunta hace que el modelo relea los archivos desde cero. El mismo trabajo, pagado en tokens una y otra vez.</p>
      <p>Yo estuve del lado del que tiene que poner la cara por el número. Cuando ese número no tiene origen, no hay forma de defenderlo.</p>

      <h2>Prohibir no funciona</h2>
      <p>La reacción natural es cortar. Bloquear el chat, prohibir la subida de archivos, mandar un mail a toda la empresa.</p>
      <p>Funciona dos semanas. Después la IA vuelve por otro lado, porque la necesidad sigue ahí.</p>
      <p>O sea, la pregunta no es si las áreas van a usar IA con los datos de la empresa. Ya la usan. La pregunta es dónde.</p>

      <h2>Qué es Teramot</h2>
      <p>Teramot es el lugar donde la IA de tu empresa trabaja con tus datos. Bajo control de IT.</p>
      <p>Corre en tu infraestructura, en tu nube o en tus servidores. Más de 50 agentes se conectan a tus sistemas, arman el pipeline de datos completo, de la ingesta a las tablas de resultados, y lo mantienen cada noche.</p>
      <p>Y la IA la elige tu empresa. La que tus equipos ya usan, Claude, ChatGPT, Gemini o Copilot, se conecta por MCP. O traés tu propia clave, BYOK, con el modelo que quieras y corriendo donde quieras, incluso un modelo local adentro de tu red. Todas entran por la misma puerta de adelante.</p>

      <Fig name="puerta" lang="es" alt="Diagrama de la infraestructura de una empresa: los sistemas y Teramot adentro del perímetro, y las herramientas de IA conectadas por una sola puerta" caption="Los sistemas, Teramot y los datos, adentro. La IA entra por una sola puerta." />

      <p>Y acá cambia todo. Empiezo por lo más importante.</p>

      <h2>La IA nunca ve tus datos sensibles</h2>
      <p>Los datos sensibles se ofuscan por defecto, antes de que la IA los toque. El nombre de un cliente, su email, su tarjeta. La IA nunca ve el valor real. Trabaja con valores ofuscados.</p>
      <p>Y cuando el resultado llega a la pantalla de alguien con permiso, el valor real aparece ahí, localmente, adentro de tu infraestructura. Nunca pasó por el modelo.</p>
      <p>O sea, podés usar el mejor modelo del mundo sin mandarle un solo dato personal.</p>

      <Fig name="ofusca" lang="es" alt="Tabla con tres datos sensibles: en los sistemas el valor real, lo que ve la IA es un valor ofuscado, y en la pantalla del usuario vuelve el valor real" caption="La IA trabaja con el valor ofuscado. El real solo aparece donde tiene que aparecer." />

      <h2>Más seguro</h2>
      <p>Tus datos no salen de tu casa. Teramot solo lee tus sistemas, nunca escribe en ellos. Los roles de tu empresa valen para cada acción, también para la IA, por tabla, por fila y por columna.</p>

      <h2>Bajo control</h2>
      <p>IT ve todo lo que hace la IA. Es un chat seguro que IT monitorea: quién preguntó qué, qué herramienta usó la IA, qué cambió y si estaba permitido. Logs que se pueden leer y exportar.</p>
      <p>Cada tabla, cada tablero y cada alerta tiene dueño e historial. Nada vive en una cuenta personal.</p>

      <h2>Mejor</h2>
      <p>Cada número se puede auditar hasta el sistema de donde salió. Cada tabla de resultados guarda el pipeline que la produce, sus fuentes y su linaje. Los números confirmados se vuelven a revisar todos los meses.</p>
      <p>Y cada respuesta muestra cómo se calculó: 64.152 filas leídas, 5 filas de resultado, los joins al 100 %. Cuando dos áreas leen la misma tabla, el número del directorio es uno solo.</p>

      <h2>Más barato</h2>
      <p>Esta es la que más sorprende.</p>
      <p>Cada tabla de resultados se calcula una vez y queda guardada en tu infraestructura. Los tableros y los refrescos la leen sin llamar a un modelo. Abrir un tablero no gasta tokens.</p>
      <p>En un pedido real de una cadena de retail, de la pregunta al tablero publicado, Teramot usó unos 52 mil tokens. Hacer lo mismo con un modelo solo contra las mismas tablas lleva, estimado, unos 340 mil. Lo conté en detalle en <a href="token-myths-cost">Mitos de los Tokens</a>.</p>

      <Fig name="tokens" lang="es" alt="Dos barras: unos 52 mil tokens con Teramot y unos 340 mil estimados sin Teramot, para el mismo pedido" caption="Caro una vez, al diseñarlo. Casi gratis, cada vez que se usa." />

      <h2>Y determinístico</h2>
      <p>Los agentes diseñan el pipeline una vez. Leen tus sistemas, lo arman completo y lo dejan guardado.</p>
      <p>Después corre solo, sin modelo. Mismos datos, mismo resultado, cada vez. Y si una fuente cambia, el refresco te avisa qué cambió y no toca tus números hasta que lo revises.</p>
      <p>De vuelta: la IA diseña. Después, corre como cualquier otro sistema que el CTO ya sabe auditar.</p>

      <h2>El CTO deja de decir que no</h2>
      <p>Más rápido, mejor, más seguro, más barato y bajo control. No hace falta elegir.</p>
      <p>Las áreas consiguen lo que estaban buscando: tableros, análisis, alertas, presentaciones, con la IA que ya usan. Y el CTO vuelve a tener lo que tuvo siempre: arquitectura, permisos y alguien que responde por el número.</p>
      <p>El CTO deja de ser el que dice que no. Pasa a ser el que lo hizo posible.</p>
      <p>Eso es lo que estamos cambiando.</p>
    </div>

    <footer className="tm-article-footer">
      <p><em>Teramot es la AI Data Platform que corre en tu infraestructura: se conecta a tus sistemas y entrega el trabajo terminado, con cada número trazable hasta su origen. Conocé más en <a href="https://teramot.com">teramot.com</a>.</em></p>
    </footer>
  </article>
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const ArticleEN = () => (
  <article className="tm-article">
    <header className="tm-article-header">
      <a href="/blog" className="tm-article-back">← Blog</a>
      <h1 className="tm-article-title">AI, Under Your Control</h1>
      <p className="tm-article-titlesub">How the CTO Stops Saying No, Without Giving Up Control</p>
      <p className="tm-article-subtitle">
        <em>Last week I wrote that AI is coming into companies through the back door. This time I want to show how to open the front one.</em>
      </p>
      <div className="tm-article-byline">
        <span className="tm-article-author">By Bruno Ruyú</span>
        <span className="tm-article-date">October 2026</span>
      </div>
    </header>

    <div className="tm-article-body">
      <p>Right now, someone in your company is uploading the closing spreadsheet to a chat.</p>
      <p>Someone else is publishing a dashboard they built with AI and sharing it by link. And a third person is asking the same question with a different file, and will bring a different number to the board.</p>
      <p>You don't know about any of it. That's the problem.</p>

      <h2>What happens when nobody is looking</h2>
      <p>In <a href="nobody-talks-about-the-cto">Nobody Talks About the CTO</a> I wrote about why this happens. The business teams need results, and the tool is one click away. Nobody does it in bad faith.</p>
      <p>But look at what it leaves behind. Company data copied into personal accounts. Dashboards nobody knows where they live, or how they were calculated. Two teams with two numbers, and neither one traceable.</p>
      <p>And there is a cost almost nobody looks at: every question makes the model reread the files from scratch. The same work, paid for in tokens, again and again.</p>
      <p>I have been the one who had to stand behind the number. When that number has no origin, there is no way to defend it.</p>

      <h2>Banning it doesn't work</h2>
      <p>The natural reaction is to cut it off. Block the chat, ban file uploads, send an email to the whole company.</p>
      <p>It works for two weeks. Then AI comes back another way, because the need is still there.</p>
      <p>So the question is not whether the business teams will use AI with company data. They already do. The question is where.</p>

      <h2>What Teramot is</h2>
      <p>Teramot is the place where your company's AI works with your data. Under IT's control.</p>
      <p>It runs in your infrastructure, in your cloud or on your own servers. More than 50 agents connect to your systems, build the whole data pipeline, from ingestion to results tables, and maintain it every night.</p>
      <p>And your company picks the AI. The one your teams already use, Claude, ChatGPT, Gemini or Copilot, connects over MCP. Or you bring your own key, BYOK, with any model you want, running wherever you want, even a local model inside your network. They all come in through the same front door.</p>

      <Fig name="puerta" lang="en" alt="Diagram of a company's infrastructure: the systems and Teramot inside the perimeter, and the AI tools connected through a single door" caption="The systems, Teramot and the data stay inside. AI comes in through one door." />

      <p>And this changes everything. I'll start with what matters most.</p>

      <h2>AI never sees your sensitive data</h2>
      <p>Sensitive data is obfuscated by default, before AI ever touches it. A customer's name, their email, their card. AI never sees the real value. It works with obfuscated values.</p>
      <p>And when the result reaches the screen of someone with permission, the real value shows up there, locally, inside your infrastructure. It never went through the model.</p>
      <p>In other words, you can use the best model in the world without sending it a single piece of personal data.</p>

      <Fig name="ofusca" lang="en" alt="Table with three sensitive values: the real value in the systems, an obfuscated value for the AI, and the real value again on the user's screen" caption="AI works with the obfuscated value. The real one only shows up where it should." />

      <h2>More secure</h2>
      <p>Your data stays home. Teramot only reads your systems, it never writes to them. Your company's roles apply to every action, AI included, by table, by row and by column.</p>

      <h2>Under control</h2>
      <p>IT sees everything AI does. It is a secure chat that IT monitors: who asked what, which tool the AI used, what changed and whether it was allowed. Logs you can read and export.</p>
      <p>Every table, dashboard and alert has an owner and a history. Nothing lives in a personal account.</p>

      <h2>Better</h2>
      <p>Every number can be audited back to the system it came from. Every results table keeps the pipeline that produces it, its sources and its lineage. Confirmed numbers are checked again every month.</p>
      <p>And every answer shows how it was calculated: 64,152 rows read, 5 rows of result, joins at 100%. When two teams read the same table, the board gets one number.</p>

      <h2>Cheaper</h2>
      <p>This is the one that surprises people most.</p>
      <p>Every results table is computed once and stays in your infrastructure. Dashboards and refreshes read it without calling a model. Opening a dashboard costs no tokens.</p>
      <p>On a real request from a retail chain, from the question to the published dashboard, Teramot used about 52 thousand tokens. Doing the same with a model alone against the same tables takes an estimated 340 thousand. I went through it in detail in <a href="token-myths-cost">Token Myths</a>.</p>

      <Fig name="tokens" lang="en" alt="Two bars: about 52 thousand tokens with Teramot and an estimated 340 thousand without Teramot, for the same request" caption="Expensive once, when it is designed. Almost free, every time it is used." />

      <h2>And deterministic</h2>
      <p>The agents design the pipeline once. They read your systems, build it end to end and save it.</p>
      <p>After that it runs on its own, with no model. Same data, same result, every time. And if a source changes, the refresh tells you what changed and leaves your numbers alone until you review it.</p>
      <p>Once again: AI designs it. Then it runs like any other system the CTO already knows how to audit.</p>

      <h2>The CTO stops saying no</h2>
      <p>Faster, better, more secure, cheaper and under control. You don't have to choose.</p>
      <p>The business teams get what they were looking for: dashboards, analysis, alerts, presentations, with the AI they already use. And the CTO gets back what the job always required: architecture, permissions, and someone who stands behind the number.</p>
      <p>The CTO stops being the one who says no, and becomes the one who made it possible.</p>
      <p>That is what we are changing.</p>
    </div>

    <footer className="tm-article-footer">
      <p><em>Teramot is the AI Data Platform that runs in your infrastructure: it connects to your systems and delivers finished work, with every number traceable to its source. Learn more at <a href="https://teramot.com">teramot.com</a>.</em></p>
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