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Órdenes gubernamentales
Google cumplió en 2024
Reporte de Transparencia oficial. Mayoría sin notificar al cliente. Incluye datos de usuarios brasileños.
Google Vertex AI ofrece Gemini 2.5 Pro con región São Paulo. Pero Google LLC es empresa americana — lo que significa CLOUD Act, política de retención global y lock-in con Google Workspace. Para empresas brasileñas reguladas, vale la pena examinar la alternativa nacional.
Métricas de empresas brasileñas que migraron a MDA en los últimos 12 meses. Datos anonimizados de clientes Enterprise.
Reporte de Transparencia oficial. Mayoría sin notificar al cliente. Incluye datos de usuarios brasileños.
Gemini es barato, pero Vertex AI Search, Cloud Storage, Logging, Pipelines y BigQuery analytics suman. R$ 26k → R$ 4,4k/mes.
Mantén Workspace, BigQuery, Drive — MDA tiene MCP Connectors nativos. Salir de Vertex no obliga salir de Google.
Para empresas en sector regulado (financiero, jurídico, salud, gobierno), estos cuatro ejes definen si IA generativa es viable o riesgo jurídico.
MDA es empresa 100% brasileña. CLOUD Act, FISA Section 702 y Executive Order 12.333 (inteligencia americana) no se aplican. Google LLC es americana — todas se aplican.
Vertex aloja inferencia en São Paulo, pero Cloud Logging es global por defecto. Cloud Identity es servicio global. MDA mantiene todo (inferencia + registros + identidad) en una sola región BR.
Los tokens Gemini parecen baratos. Pero Vertex AI Search ($4/1k consultas), Cloud Storage, Cloud Logging ($0,50/GB), Vertex AI Pipelines y BigQuery analytics multiplican. ~R$ 26k/mes para 50 usuarios.
MCP Connectors nativos para Drive, Gmail, Calendar, Sheets, Docs, BigQuery. Mantienes todo el ecosistema Google. Solo cambias el cerebro de IA. Adaptador para Vertex AI Pipelines incluido.
Los 6 criterios que más pesan en la decisión de empresas brasileñas reguladas en 2026. Sin retórica — solo datos verificables.
La plataforma MDA es agnóstica de modelo. Puedes seguir usando Gemini 2.5 Pro para casos donde el contexto largo (1M tokens) hace diferencia — pero enrutado por nuestro gateway, con redacción de PII antes de salir, registro de auditoría unificado y techo de costo entre proveedores.
Escenarios reales: análisis de documentos jurídicos largos usa Gemini (contexto 1M tokens). Atención al cliente usa MDA 2.1 (datos sensibles nunca salen de BR). BigQuery analytics usa Vertex directo. El mismo gateway registra todo, redacta PII antes de enviar y aplica la cuota correcta.
CPF, RG, correo electrónico, datos de clientes redactados antes de cualquier llamada a Google. Nada sensible cruza frontera.
Registros MDA + Vertex consolidados en un solo lugar — no necesitas abrir Cloud Logging global para auditoría interna.
Cuota total por usuario/equipo/proyecto independiente del proveedor. Cuando supera, fallback automático.
¿Documento largo (>200k tokens)? Enruta a Gemini. El resto va a MDA. Decisión automática en el gateway.
MDA mantiene Drive, Gmail, Calendar, BigQuery vía MCP. Cambiar de modelo no obliga salir de Workspace.
MDA convive con tu Service Account Google. Sin migración de datos, sin rehacer permisos.
Compilado de 200+ preguntas reales hechas por CIOs, CTOs, DPOs y Heads of Data en ciclos de evaluación MDA vs Vertex AI.
Inferencia sí, datos de registros/metadatos no. Cloud Logging almacena globalmente por defecto (necesitas configurar Log Bucket regional), Vertex AI Pipelines tiene agregaciones globales y Cloud Identity es servicio global. Para LGPD en sector regulado, soberanía completa requiere un proveedor 100% brasileño.
En razonamiento multi-paso y contexto largo (1M tokens vs 256k), Gemini tiene ventaja. En PT-BR para casos empresariales típicos (atención al cliente, análisis de documentos, agentes de ventas, BI), la diferencia es imperceptible — ambos resuelven en paridad. Para casos extremos de contexto, MDA permite chunking inteligente que compensa la diferencia.
Sí, y es el caso de uso más común. MDA tiene MCP Connectors nativos para Drive, Gmail, Calendar, Sheets, Docs. Mantienes Workspace y usas MDA como capa de IA. Sin migración de correo o documentos.
No. MDA tiene conector para BigQuery que ejecuta queries bajo demanda, sin replicar datos. Decides qué datasets quedan accesibles a MDA por permiso (Service Account con alcance restringido).
En promedio 70-83% para empresas con 50+ usuarios. Los tokens parecen baratos, pero Vertex AI Search, Cloud Logging, BigQuery analytics suman otra factura significativa. Caso real: empresa con 60 usuarios en Vertex pagaba R$ 22k/mes; después de MDA Growth, paga R$ 5,4k — R$ 200k/año de ahorro.
Sí. LLM MDA 2.1 soporta análisis de imágenes, OCR de documentos y PDFs, y generación de imágenes vía asociación con modelos brasileños. Vision y document understanding tienen paridad con Gemini 2.5 Pro en pruebas internas.
Vía Service Account Google con permisos restringidos. MDA llama BigQuery, Cloud Storage y otros servicios GCP bajo demanda, con redacción automática de PII antes de procesar. Configuración realizada por equipo MDA en implementación.
Puedes mantener CUD para otros servicios GCP (compute, storage, BigQuery) — solo dejas de consumir Vertex AI. No hay multa por reducir uso de Vertex aislado.
Equipos que usan Google Workspace, BigQuery y GCP se resisten a migrar IA por miedo a romper el resto de la arquitectura. No es necesario. MDA tiene MCP Connectors nativos para todo el ecosistema Google — Drive, Gmail, Calendar, Sheets, Docs, BigQuery, Cloud Storage. Mantienes todo, solo cambias el cerebro de IA por una alternativa soberana.
En un análisis técnico de 5 días hábiles, mapeamos tu uso actual de Vertex (incluidos Pipelines, Search y Cloud Logging), diseñamos plan de phaseout sin ruptura, y entregamos cronograma realista de migración en 4 semanas.