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Modelos y operación

Claude Opus y Sonnet a través de Amazon Bedrock: tres procesos, y dónde se procesan realmente los datos

Los modelos punteros de Anthropic se pueden usar desde Kisuno, ejecutados a través de Amazon Bedrock en el centro de datos de Fráncfort. Este artículo recorre tres procesos para mostrar dónde marca la diferencia un modelo así, explica la arquitectura que hay detrás y nombra el inconveniente que queda. Está escrito para quien tiene que responder por escrito dónde se tratan sus datos.

Modelos y operación Tiempo de lectura: 12 minutos

En resumen

  • Para el 51 % de las empresas suizas encuestadas es crítico para el negocio que los sistemas de IA cumplan los requisitos suizos o europeos de protección de datos.1
  • Desde Kisuno se pueden usar los modelos de Anthropic, Claude Opus y Claude Sonnet. Se ejecutan a través de Amazon Bedrock, el servicio de modelos de AWS, y en concreto en el centro de datos de AWS en Fráncfort.
  • Su documentación, sus bases de conocimiento, los historiales de conversación y las cuentas se quedan en el servidor suizo o en el suyo propio. Al modelo va solo lo que necesita cada consulta, y allí no se almacena.
  • El inconveniente, dicho sin rodeos: AWS es una empresa estadounidense, así que le alcanza la US CLOUD Act. La ubicación del servidor no protege de ello, y el cifrado no ayuda en el momento del tratamiento.

Punto de partida: el mejor modelo o el sitio correcto

En las empresas europeas la inteligencia artificial ya forma parte del día a día; escalarla, no. Una encuesta suiza de EY entre 604 personas de empresas de ese país recoge que para la mitad de los consultados, exactamente el 51 %, es crítico para el negocio que los sistemas de IA cumplan los requisitos suizos o europeos de protección de datos.1 Ni deseable ni importante: crítico para el negocio. Con eso, la ubicación de los datos deja de ser un argumento para la segunda reunión y pasa a ser una condición con la que un proyecto se cae.

La estadística europea enseña lo mismo desde el otro lado. Según Eurostat, en 2025 usaba inteligencia artificial el 19,95 % de las empresas de la UE con diez o más empleados. Entre las que estudiaron su uso y luego lo dejaron, el 48,8 % alegó dudas sobre protección de datos y privacidad.2 En Alemania, el 54 % de las empresas encuestadas dice que la protección de datos frena el uso de la IA dentro de la propia empresa.3 Tres encuestas, tres ámbitos geográficos, un mismo resultado.

La respuesta evidente es: pues entonces un modelo europeo. Solo que esas mismas encuestas muestran que esa respuesta no se compra. En el Cloud Report de Bitkom, el 78 % de las empresas alemanas encuestadas considera que Alemania depende demasiado de los proveedores de nube estadounidenses, pero el 65 % no aceptaría ninguna de las desventajas planteadas a cambio de soberanía digital: ni esperar más por las funciones nuevas, ni renunciar a funciones, ni pagar más.4 La soberanía se desea y no se paga en cuanto cuesta prestaciones. Resulta incómodo y es la cifra más honesta de este artículo.

De ahí sale la tarea. No consiste en sustituir el buen modelo por uno europeo, sino en integrar el modelo que se va a elegir de todas formas de modo que el fondo documental se quede donde le corresponde y que al final alguien pueda poner por escrito qué ocurre y dónde. Cómo se ve eso lo enseñan los apartados siguientes con tres procesos, después con la arquitectura y por último con el límite que queda.

  1. Su documentación y sus bases de conocimiento se quedan en su servidor
  2. A la consulta va solo el fragmento que hace falta
  3. El modelo calcula en el centro de datos de AWS en Fráncfort
  4. Respuesta con la referencia, y la entrada de registro en su sistema
El recorrido de una sola pregunta. Todo lo que no está en ese recorrido se queda donde está.

Quién lo pregunta: un análisis de necesidades sin adornos

La pregunta por el lugar rara vez es cuestión de gustos. Detrás suele haber alguien con una norma, un contrato o un supervisor a su espalda. En bancos y aseguradoras europeas, DORA, el reglamento sobre la resiliencia operativa digital del sector financiero, se aplica de forma directa y exige que el contrato de un servicio informático diga en qué regiones y países se presta el servicio y dónde se almacenan los datos, con comunicación previa si eso cambia.5 En protección de datos, la AEPD pregunta por lo mismo desde otro ángulo. Y para la parte suiza de la operación, la circular de la FINMA sobre externalización exige que la entidad, la sociedad de auditoría y el supervisor puedan ejercer sus derechos de examen y auditoría también cuando se externaliza al extranjero, y que la información necesaria para una resolución sea accesible en Suiza en todo momento.6

En el sector público, la preferencia se ha convertido en condición de contratación, y en España está escrita en la ley. El artículo 122.2 de la Ley 9/2017 de Contratos del Sector Público, en la redacción del Real Decreto-ley 14/2019, obliga a la empresa adjudicataria a indicar por escrito, antes de firmar, dónde están los servidores y desde dónde se prestan los servicios, y a comunicar cualquier cambio durante la ejecución. Esas obligaciones tienen carácter esencial, de modo que incumplirlas abre la puerta a la resolución del contrato. El Esquema Nacional de Seguridad no dice dónde deben estar los datos, pero sí qué nivel de seguridad hay que acreditar, con medidas propias para los servicios en la nube (op.nub.1) y para la cadena de suministro (op.ext.3). A todo eso se suma la propuesta de la Comisión Europea: el Cloud and AI Development Act prevé cuatro niveles de soberanía para los servicios de nube y de IA, y el primero exige que los datos se traten y se almacenen en infraestructura dentro de la Unión.7 Eso es una propuesta y todavía no derecho vigente, pero quien hoy suministra a la Administración ya conoce la dirección por los cuestionarios.

¿Y por qué precisamente los modelos de Anthropic? Porque son los que las empresas eligen de todas formas. Una encuesta de Menlo Ventures entre 495 personas con capacidad de decisión cifra la cuota de Anthropic en el gasto de las empresas en interfaces de programación (API) a modelos de lenguaje en el 40 %, y en el 54 % en el segmento de programación.8 Esa muestra es estadounidense y no la presentamos como cifra europea. La cifra europea que va al lado es otra: según Synergy Research, los tres grandes proveedores estadounidenses tienen alrededor del 70 % del mercado europeo de la nube, y los proveedores europeos juntos, el 15 %.9 Quien se toma en serio la soberanía tiene que trabajar con ese cuadro y no discutir contra él.

Quién pregunta Qué desencadena la necesidad Dónde marca la diferencia el modelo puntero
Bancos y aseguradoras DORA se aplica de forma directa y exige que el contrato indique las regiones y los países del tratamiento; para la parte suiza, la circular de la FINMA añade derechos de auditoría y acceso en Suiza Contrastar las circulares y los reglamentos nuevos con las instrucciones internas, con la referencia en ambos lados
Administración pública y sus proveedores El artículo 122.2 de la LCSP obliga a declarar por escrito dónde están los servidores y a comunicar cada cambio; la propuesta de Cloud and AI Development Act prevé en su primer nivel el tratamiento y el almacenamiento en la Unión Abrir expedientes de consulta pública y pliegos de licitación extensos, en varios idiomas
Despacho, asesoría, consulta El secreto profesional, y con él los datos de clientes, de nóminas y de pacientes; el artículo 46 bis de la Ley 40/2015 exige ubicación en la Unión Europea para cinco categorías, entre ellas los datos de las personas usuarias del Sistema Nacional de Salud y los datos tributarios Abrir expedientes, contratos y correspondencia sin perder la referencia
Industria y construcción Los datos de diseño y de cálculo son secreto empresarial; las auditorías de clientes preguntan por toda la cadena Leer enteros los pliegos, las especificaciones y las revisiones de normas, y encontrar las contradicciones
Desarrollo y departamento digital El código fuente y el conocimiento de los sistemas no deben salir de la empresa Leer grandes bases de código, preparar cambios y encontrar el fallo dentro de la cadena

Lo que une a estos cinco grupos no es el sector, sino el tipo de trabajo: mucho texto de una vez, una exigencia que hay que cumplir con exactitud y una cadena de pasos que tiene que sostenerse. Justo ahí se nota la diferencia entre un modelo pequeño y uno grande. Para clasificar, extraer y resumir en corto sigue bastando un modelo pequeño, y sale muchas veces más barato. Esa elección la toma la administración, no el azar.

Caso de uso 1: el documento largo que nadie lee entero

Una licitación llega con el documento principal, siete anexos y remisiones a tres normas. Hasta que alguien sabe si merece la pena presentar oferta se van dos días, y el plazo de consultas corre. Usted deja el conjunto en el espacio de trabajo del expediente. De vuelta llega una lista: cada requisito por separado, con el punto en el que aparece, al lado lo que su empresa ya puede acreditar y lo que falta.

La diferencia con un modelo más pequeño no está en la frase suelta, sino en la amplitud. Un requisito del anexo C contradice una garantía del documento principal. Una fecha de la nota al pie del cuadro de precios no encaja con el plazo del pliego de prestaciones. Contradicciones así solo las ve quien mantiene todo el texto a la vista al mismo tiempo. Para eso están hechos los modelos grandes.

  1. El documento principal, los anexos y las remisiones a normas, tal como llegan
  2. Cotejo con la documentación de su empresa
  3. Requisitos con la prueba, la laguna abierta y la consulta pendiente
El montón se convierte en una lista de trabajo. Si presenta oferta lo sigue decidiendo usted.

Lo que no ocurre: no se presenta nada ni se compromete nada. Un modelo de lenguaje puede pasar por alto un requisito o atribuir mal una referencia, y lo hace con mayor facilidad cuanto más largo es el texto. Una ventana de contexto grande es una posibilidad, no una promesa: que un texto quepa dentro no significa que luego se vuelva a encontrar de forma fiable lo que contiene. Por eso detrás de cada línea está el punto del que procede, y la lista es un borrador para revisar, no un dictamen de aptitud.

Caso de uso 2: la norma nueva frente a la práctica propia

Se revisa un reglamento, sale una circular nueva, una norma aparece en versión actualizada. La pregunta es siempre la misma y siempre resulta pesada: ¿qué nos afecta de todo eso y en qué se desvía nuestra práctica actual? El colega de IA pone la norma nueva junto a sus propias instrucciones, plantillas y descripciones de procesos y entrega una lista de desviaciones: cubierto, abierto, contradictorio, con la referencia en ambos lados.

Esta tarea es la razón por la que la elección del modelo no es un detalle. Un modelo pequeño encuentra las coincidencias literales. La diferencia está en el punto en el que dos formulaciones dicen lo mismo sin usar las mismas palabras, y en el punto en el que dos formulaciones parecidas justamente no dicen lo mismo. Quien haya hecho alguna vez una lista de desviaciones a mano sabe que el trabajo está exactamente ahí.

  1. La norma nueva en su versión vigente
  2. Sus instrucciones, plantillas y descripciones de procesos
  3. Lista de desviaciones con la referencia en ambos lados
Dos conjuntos, una lista. La valoración de lo que se deriva de ahí sigue en manos de los especialistas.

También aquí rige el límite que trazamos en todas partes: el resultado es un indicio, no una decisión. En ámbitos regulados no sustituye ni a la persona especialista ni a la validación interna, y desde luego no es asesoramiento jurídico.

Caso de uso 3: el proceso que atraviesa varios sistemas

Entra una consulta y la respuesta está repartida en tres programas: el contrato en el gestor documental, el estado de la entrega en el ERP, el último intercambio de correos en el buzón. Hoy una persona se recorre los tres a base de clics. El colega de IA puede encargarse de eso si los sistemas están conectados: planifica los pasos, llama una tras otra a las herramientas autorizadas, comprueba cada resultado intermedio y al final presenta un borrador para su validación.

Esa cadena es la verdadera prueba. En el paso suelto casi ningún modelo falla. Lo que falla es aguantar a lo largo de siete pasos: no perder de vista el encargo, reconocer un resultado vacío como vacío en lugar de inventarlo y parar cuando la respuesta ya está. Para eso están diseñados los modelos de la clase Opus y Sonnet, y para eso los usamos.

  1. La consulta, tal como entra
  2. El colega de IA planifica los pasos
  3. Llamadas a los sistemas conectados y borrador para validar
La conexión con cada sistema pasa por MCP. Los permisos rigen por herramienta y cada llamada queda en el registro.

MCP son las siglas de Model Context Protocol, un estándar abierto para conectar sistemas externos. Lo que el colega de IA no puede ver ahí, tampoco lo ve: rige el orden usuario, rol, grupo, valor predeterminado del servidor. Los accesos de escritura se autorizan aparte. Qué software se puede conectar hoy figura en la página Integraciones.

La arquitectura: qué se ejecuta y dónde

El reparto es más sencillo de lo que suena. Su documentación, sus bases de conocimiento, sus cuentas, los historiales de conversación y el registro de auditoría siguen donde están hoy: en los centros de datos de Green en Lupfig, certificados según ISO 27001, o en su propio servidor. En el acceso al modelo solo cambia el momento en el que una pregunta llega a un modelo.

Ese momento pasa por Amazon Bedrock, el servicio de modelos de AWS. Bedrock no es un programa que tengamos en un armario, sino un servicio que opera AWS. Para cada consulta, su instancia reúne lo que el modelo necesita: la pregunta, el hilo de la conversación y los fragmentos de su documentación que hacen falta para responder. Ese paquete sale cifrado, el modelo calcula, la respuesta vuelve y se guarda en su sistema. El fondo documental no viaja con ella. Lo que nunca forma parte de una consulta, Bedrock nunca lo ve.

  1. Documentación, bases de conocimiento y cuentas en su servidor
  2. De la instancia sale solo el fragmento que necesita la pregunta
  3. Ejecución a través de Amazon Bedrock en el centro de datos de Fráncfort
  4. La respuesta y la entrada de registro vuelven a su sistema
El fondo documental se queda donde está. De viaje va solo lo que necesita cada pregunta.

Ahora la cuestión de las regiones, y aquí preferimos decirlo nosotros antes que otro. La opción evidente sería la región de AWS en Zúrich. Quien deduzca de ahí que el modelo calcula en Zúrich se equivoca. AWS ofrece tres modos de operación para los modelos: In-Region, en el que una consulta nunca sale de la región elegida; un perfil geográfico, que reparte dentro de un espacio; y un perfil mundial. Para Claude Opus y Claude Sonnet, In-Region no está disponible en Zúrich.10 En el perfil geográfico para Europa, AWS se compromete a que los datos se queden en regiones europeas; qué región calcula cada llamada lo decide AWS.11 Por eso decimos el lugar con su nombre: los modelos de OpenAI (ChatGPT) y de Anthropic (Claude) que ofrece Kisuno se ejecutan en el centro de datos de AWS en Fráncfort. Junto a ellos, para clientes con requisitos altos de protección de datos, están disponibles modelos abiertos de primer nivel como GLM, Kimi y DeepSeek, operados por empresas europeas en servidores en Europa; allí la CLOUD Act no se aplica.

Sobre el tratamiento en sí, AWS formula tres compromisos que se pueden consultar. Las entradas y las salidas no se almacenan por defecto. Ningún operador del servicio las ve. Y el proveedor del modelo no obtiene acceso a ellas: los modelos se ejecutan en cuentas separadas del equipo de Bedrock, a las que el proveedor no tiene entrada. Con sus entradas y salidas no se entrena ningún modelo.12 La letra pequeña va aquí mismo: para algunos modelos, AWS menciona una excepción en la que se almacena hasta 30 días para detectar usos abusivos, y además en la región que calcula la llamada. Opus y Sonnet no están en esa lista.21 El mismo compromiso figura por nuestra parte en el acuerdo de encargo de tratamiento, y quien participa en la cadena aparece en la lista de subencargados.

Por nuestro lado todo sigue igual, y ese es el punto. La administración fija qué modelos están disponibles y cuál es el valor predeterminado. Los permisos rigen hasta cada herramienta. Cada llamada queda en el registro de auditoría, que usted puede exportar, y el consumo se desglosa por modelo. Quien se autoaloja configura de todas formas por su cuenta el camino hacia el modelo y también puede prescindir de este.

El inconveniente: AWS es una empresa estadounidense

Hasta aquí muchas cosas han sonado a ventaja. Ahora la parte que un proveedor hace mejor en decir él mismo. Amazon Web Services es una empresa estadounidense, y por tanto le alcanza la CLOUD Act de 2018. La ley obliga a los proveedores a entregar los datos que tengan en su posesión, custodia o control, y lo dice expresamente con independencia de que los datos estén en Estados Unidos o en otro sitio.13 AWS escribe por su parte que la ley se aplica a todos los proveedores que operan en Estados Unidos o tienen allí presencia jurídica.14 La ubicación del servidor no protege de eso. Quien afirme otra cosa le está vendiendo un mapa en lugar de una respuesta.

Lo contrario tampoco es cierto. El Comité Europeo de Protección de Datos y el Supervisor Europeo de Protección de Datos señalan en su valoración conjunta que la CLOUD Act no permite una recogida sistemática, masiva ni indiscriminada, sino que regula peticiones concretas con garantías procesales.15 Para los datos de contenido el caso normal es una resolución judicial. La misma valoración señala, sin embargo, que la CLOUD Act deja abiertas otras vías, entre ellas requerimientos de entrega de autoridades sin control de un juez.

Lo que un proveedor puede decir sobre esto se vio en una comparecencia en el Senado francés del 10 de junio de 2025. Ante la comisión de investigación, en la que los comparecientes prestan juramento, se preguntó a un representante de Microsoft France si podía garantizar que los datos de los ciudadanos franceses nunca se entregarían por orden del Gobierno estadounidense. Su respuesta: no, garantizarlo no podía, aunque nunca había llegado a ocurrir.16 Las dos mitades van juntas. Esa garantía tampoco se la podríamos dar nosotros, y no puede darla nadie en Europa que utilice un modelo estadounidense.

Con qué frecuencia ocurre lo publica Amazon cada semestre. En el primer semestre de 2026, AWS tramitó 2.310 peticiones de autoridades en todo el mundo. En un solo caso se entregaron datos de contenido; en todos los demás, únicamente datos de abonado y de uso. A la pregunta de en cuántos casos se entregaron al Gobierno estadounidense datos de contenido de clientes empresariales o públicos de fuera de Estados Unidos, AWS responde en su propio informe con una palabra: en ninguno.17 Tres matices forman parte de la honestidad: es una autodeclaración, se refiere solo a ese grupo tan acotado y no incluye las peticiones del ámbito de la seguridad nacional, que por ley solo pueden comunicarse como una horquilla de 0 a 249.

En este punto se suele sacar el cifrado, y justo aquí hay que tener cuidado. El cifrado con clave propia funciona con los datos almacenados y en el transporte. No funciona en el momento del tratamiento, porque un modelo de lenguaje tiene que poder leer el texto para responderlo. El Comité Europeo de Protección de Datos lo dejó por escrito en sus Recomendaciones 01/2020: allí donde un prestador necesita el texto en claro, no ve ninguna medida técnica de protección eficaz con el estado actual de la técnica.18 Una oferta que le prometa cifrado precisamente en ese punto merece que la mire con más detalle.

Lo que queda es poco espectacular y eficaz: entregar menos. Sus documentos, bases de conocimiento, historiales y cuentas están en el servidor suizo o en el suyo propio. Al modelo va el texto de cada consulta, y allí no se almacena. Un proveedor solo puede entregar lo que tiene. Eso no es inmunidad jurídica, pero reduce el alcance y la ventana temporal de un posible acceso. A quien eso también le parezca demasiado le quedan dos caminos: elegir uno de los modelos abiertos punteros en servidores europeos, o autoalojarse y decidir la cadena de principio a fin.

Para ser completos, el marco jurídico, sin convertirlo en asesoramiento. Para la operación gestionada en Suiza cuenta que el Consejo Federal incluyó a Estados Unidos en su lista de países en septiembre de 2024, aunque solo para las empresas certificadas conforme al Swiss-U.S. Data Privacy Framework.19 En el lado europeo rige la decisión de adecuación de 2023: el Tribunal General de la Unión Europea desestimó un recurso contra ella el 3 de septiembre de 2025 y queda pendiente el recurso de casación.20 A quien está sujeto al secreto profesional se le añade esa capa, y si un servicio de IA con un subencargado estadounidense cabe ahí se valora de forma dispar y no está zanjado. Compruébelo para su caso, en la duda con su colegio o su asociación profesional. Este artículo no sustituye al asesoramiento jurídico.

Preguntas frecuentes sobre Claude Opus, Claude Sonnet y Amazon Bedrock

¿Se ejecutan así Claude Opus y Claude Sonnet en Suiza?

No, y preferimos decirlo con claridad. La ejecución tiene lugar en el centro de datos de AWS en Fráncfort. Un modo de operación que fije Claude Opus o Claude Sonnet en la región de Zúrich no lo ofrece AWS. Su documentación sigue, al margen de eso, en el servidor suizo o en el suyo propio.

¿Anthropic entrena con nuestros datos?

No. Para Amazon Bedrock, AWS deja constancia de que ni AWS ni los proveedores de los modelos usan entradas o salidas para entrenar, y de que los proveedores de los modelos no obtienen acceso alguno a las consultas y las respuestas: los modelos se ejecutan en cuentas separadas del equipo de Bedrock. Por nuestra parte, el mismo compromiso está en el acuerdo de encargo de tratamiento.

¿Qué significa la CLOUD Act para nosotros en concreto?

Que una autoridad estadounidense puede exigir a AWS los datos que AWS tiene, con independencia de dónde estén almacenados. Lo que AWS tiene en el marco de una consulta al modelo es el texto de esa consulta, y ese no se almacena. Sus documentos, bases de conocimiento, historiales y cuentas quedan fuera de ese ámbito. Eso no es una garantía, sino una superficie de ataque más pequeña. Quien tampoco la quiera elige uno de los modelos abiertos en servidores europeos o se autoaloja. Este apartado no sustituye al asesoramiento jurídico.

¿No resuelve el cifrado el problema?

En este punto no. El cifrado protege lo almacenado y el transporte. Pero un modelo de lenguaje tiene que leer el texto para responderlo, y justo para ese caso el Comité Europeo de Protección de Datos deja constancia de que no ve ninguna medida técnica de protección eficaz con el estado actual de la técnica. Por eso lo único eficaz es la minimización de datos: lo que no sale no se puede entregar.

¿Hay también modelos a los que no se aplica la CLOUD Act?

Sí. Para clientes con requisitos altos de protección de datos están disponibles modelos abiertos de primer nivel como GLM, Kimi y DeepSeek, operados por empresas europeas en servidores en Europa; allí la CLOUD Act no se aplica. La administración determina qué vías y qué modelos están disponibles en su organización y cuál es el modelo predeterminado. No hay ninguna obligación de usar una vía o la otra.

¿Qué modelo deberíamos elegir?

Para clasificar, extraer y resumir en corto basta un modelo pequeño, y sale bastante más barato. Un modelo puntero merece la pena cuando hay que mantener mucho texto a la vista al mismo tiempo, cuando una tarea recorre varios pasos y herramientas o cuando hay una exigencia que cumplir con exactitud. El consumo se desglosa por modelo para que esa elección quede trazable.

¿Qué coste adicional tiene esto?

Nada adicional. Probar es gratuito y sin límite de tiempo; cada nuevo acceso comienza con un crédito inicial de 50 francos (55 euros) para el uso de los modelos. La instancia gestionada cuesta 7 francos (7,50 euros) por persona al mes, hasta el final del mes en curso con un 50 por ciento de descuento con una duración de doce meses, es decir 3,50 francos (3,75 euros). Los modelos punteros consumen ese saldo más deprisa que los pequeños, y precisamente por eso la elección del modelo es un ajuste y no una cuestión menor. Toda la información está en la página Precios.

¿Funciona también en autoalojamiento?

Sí, y ahí es usted quien determina la cadena por completo: registra el acceso al servicio de modelos que quiera, o lo deja estar y opera un modelo propio. La base LibreChat está bajo licencia MIT; el repositorio con nuestras extensiones llegará en breve. Lo que eso significa en la práctica está en Alojar usted mismo.

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Fuentes

Todas las cifras y los compromisos de este artículo proceden de las fuentes siguientes, verificadas por última vez en septiembre de 2026. Las encuestas provienen de ámbitos geográficos distintos; en el texto hemos indicado en cada caso de cuál se trata.

  1. EY Suiza, encuesta sobre el uso de la inteligencia artificial en empresas suizas, 604 personas encuestadas, publicada el 27 de mayo de 2026: ey.com
  2. Eurostat, Use of artificial intelligence in enterprises, año de referencia 2025: ec.europa.eu
  3. Bitkom Research, informe del estudio sobre protección de datos, 603 empresas encuestadas en Alemania con 20 o más empleados, informe de febrero de 2026: bitkom.org
  4. Bitkom, Cloud Report 2025, 604 empresas encuestadas en Alemania con 20 o más empleados, publicado el 11 de junio de 2025: bitkom.org
  5. Reglamento (UE) 2022/2554 sobre la resiliencia operativa digital del sector financiero (DORA), artículo 30, apartado 2, letra b): eur-lex.europa.eu
  6. Circular de la FINMA 2018/3 Externalización, versión en vigor desde el 1 de enero de 2021, números marginales 30 y 31: finma.ch
  7. Comisión Europea, Cloud and AI Development Act, propuesta con cuatro niveles de soberanía: digital-strategy.ec.europa.eu
  8. Menlo Ventures, The State of Generative AI in the Enterprise, 495 personas con capacidad de decisión encuestadas en Estados Unidos, noviembre de 2025: menlovc.com
  9. Synergy Research Group, cuotas del mercado europeo de la nube, 24 de julio de 2025: srgresearch.com
  10. Amazon Web Services, fichas de los modelos Claude Opus 5 y Claude Sonnet 5, apartado Regional Availability: In-Region no se admite para la región Europe (Zurich) en ninguno de los dos modelos, mientras que el perfil geográfico para Europa sí: Opus 5, Sonnet 5
  11. Amazon Web Services, Cross-Region Inference desde la región de Zúrich, entrada del 21 de octubre de 2025: «your content generally remains in the source Region; however, notably, your input prompts (request data) move outside»: aws.amazon.com
  12. Amazon Web Services, Data protection in Amazon Bedrock, sobre las Model Deployment Accounts, a las que los proveedores de modelos no tienen acceso; la no conservación y el acceso del operador figuran en la página citada en la nota 21: docs.aws.amazon.com
  13. Clarifying Lawful Overseas Use of Data Act (CLOUD Act) de 2018, incorporado como 18 U.S.C. § 2713: congress.gov
  14. Amazon Web Services sobre la CLOUD Act: «The CLOUD Act applies to all electronic communication service or remote computing service providers that operate or have a legal presence in the U.S.»: aws.amazon.com
  15. Comité Europeo de Protección de Datos y Supervisor Europeo de Protección de Datos, respuesta conjunta sobre la US CLOUD Act, 10 de julio de 2019: edpb.europa.eu
  16. Sénat, comisión de investigación sobre la contratación pública, comparecencia del 10 de junio de 2025 ante una comisión que toma juramento a los comparecientes: «Non, je ne peux pas le garantir, mais, encore une fois, cela ne s’est encore jamais produit.»: senat.fr
  17. Amazon, Government Request Report del primer semestre de 2026, publicado el 31 de julio de 2026: awsstatic.com
  18. Comité Europeo de Protección de Datos, Recomendaciones 01/2020 sobre medidas complementarias, versión 2.0 de 18 de junio de 2021, apartados 94 y 95: edpb.europa.eu
  19. Encargado Federal de Protección de Datos y Transparencia de Suiza sobre el Swiss-U.S. Data Privacy Framework, en vigor desde el 15 de septiembre de 2024: edoeb.admin.ch
  20. Tribunal General de la Unión Europea, sentencia de 3 de septiembre de 2025 en el asunto T-553/23 sobre el EU-U.S. Data Privacy Framework, nota de prensa n.º 106/25: curia.europa.eu
  21. Amazon Web Services, Amazon Bedrock abuse detection, sobre Zero Data Retention y los modelos con excepción: docs.aws.amazon.com