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Appliance de IA privado para hoteles

La hostelería se basa en una comunicación rápida y multilingüe las 24 horas. Un pequeño appliance in situ ejecuta un agente privado de conserjería y operaciones —gestionando la mensajería con huéspedes, preguntas sobre reservas y tareas de recepción— sin enviar datos de huéspedes a una nube de terceros.

In situ y siempre activo

Una caja silenciosa de 16GB en la propiedad ejecuta un asistente multilingüe de 7–14B para la comunicación con huéspedes y las operaciones, funcionando pese a los cortes de conectividad y evitando los costes de API por mensaje en temporada alta.

Multilingüe por defecto

Modelos como Qwen2.5 manejan muchos idiomas, así que un único modelo pequeño cubre las lenguas que hablan tus huéspedes.

Conectado a tu stack

El pack de Hostelería conecta el agente a los canales y herramientas (mensajería, reservas, pagos) para que haga trabajo real, no solo chat.

Chips destacados

Modelos recomendados

  1. 1
    Qwen2.5 72BQwen · ~72B · 128K ctx · Qwen License

    A top-tier open model for coding and reasoning; a strong backbone for a private Business Command Center.

  2. 2
    Llama 3.1 70BLlama · ~70B · 128K ctx · Llama Community License

    The previous-generation flagship; still excellent. Prefer Llama 3.3 70B where available for similar footprint and better instruction following.

  3. 3
    Llama 3.3 70BLlama · ~70B · 128K ctx · Llama Community License

    A flagship open model with near-frontier quality for many business tasks. Full precision needs multi-GPU/datacenter; 4-bit opens it to high-end workstations.

  4. 4
    DeepSeek-R1 Distill Llama 70BDeepSeek · ~70B · 128K ctx · MIT

    The largest R1 distill, built on Llama 70B. The strongest locally-runnable reasoning option short of the full MoE; plan for high-end workstation or multi-GPU hardware.

  5. 5
    Mixtral 8x7B (MoE)Mistral · ~47B · 32K ctx · Apache-2.0

    Mixture-of-experts: total params are large but only a subset activate per token, so it serves quickly for its quality tier.

Hardware recomendado

Preguntas frecuentes

¿Qué hardware necesita un agente de IA para hoteles?+

Una pequeña caja in situ con una GPU de 16GB (o Apple silicon) ejecuta cómodamente un asistente multilingüe de 7–14B para la mensajería con huéspedes y las operaciones.

¿Se mantienen privados los datos de los huéspedes?+

Sí: ejecutar in situ mantiene los datos de reservas y huéspedes en tu hardware. Escala a la nube solo para trabajos pesados u ocasionales.

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