El sistema que permite a las empresas europeas volverse agénticas
Haga su empresa agéntica, sin dejar de cumplir la normativa.
Fundarem conecta sus sistemas en un único mapa de su empresa, para que la IA por fin entienda cómo encajan sus clientes, facturas y proyectos. Todo ello cumpliendo las leyes y la normativa de la UE.
Sobre ese mapa, los agentes de IA pueden hacer trabajo rutinario o tareas complejas, y cada empleado obtiene un asistente de IA sobre los datos que tiene permiso para ver.
Fundarem y sus datos se ejecutan en la nube propia de su empresa, en una región de la UE. Usted elige el modelo de IA que se ajusta a sus requisitos normativos, sus necesidades de calidad y su coste, siempre con el gasto bajo seguimiento y el control de sus presupuestos.
- Conciliando pagos con facturas abiertas
- Señalando a un cliente que paga tarde
- Redacta un recordatorio de pago
Sus sistemas de software
- Cumplimiento normativoDiseñado para ayudarle a cumplir el RGPD y el Reglamento europeo de IA, con cada paso registrado
- Sistemas conectadosSus sistemas de software, conectados una sola vez
- Sus datos, enlazadosClientes, facturas y proyectos unidos entre sistemas
- Entiende su empresaAgentes y un asistente que saben cómo funciona su empresa
Cómo funciona
Fundarem está diseñado para que sus datos almacenados permanezcan siempre en la nube propia de su empresa, en la UE. Lo que usted elige es dónde procesa cada solicitud el modelo de IA.
En la UE
Fuera de la UE
Procesado fuera de la UE, dentro de Microsoft Azure
Los mejores modelos de pesos abiertos, uno por proveedor. Cada solicitud se procesa fuera de la UE, dentro de Azure de Microsoft; el modelo por defecto lo sirve un tercero.
Modelo de ejemplo: Kimi K3
Elija el modelo que se ajuste a sus requisitos normativos, costes y requisitos de calidad.
| Pregunta | Foundry Azure, código abierto | Foundry Azure UE, código abierto | Modelos de frontera en Foundry | VM autoalojada en su Azure | Acceso directo |
|---|---|---|---|---|---|
| Cumplimiento | |||||
| Puede usarse de acuerdo con el RGPD | Sí, con una EIPD y una garantía para la transferencia | Sí, con una EIPD | Sí, con una EIPD y una garantía para la transferencia | Sí, con una EIPD | Sí, con una EIPD y una garantía para la transferencia |
| Diseñado para que sus datos almacenados permanezcan en su propio Azure en la UE | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí |
| El modelo de IA procesa la solicitud dentro de la UE | No, fuera de la UE | Sí, solo dentro de la UE | No, fuera de la UE | Sí, en su propia región de Azure | No, fuera de la UE (el servicio propio del proveedor) |
| Quién procesa la solicitud | Un tercero o Microsoft, dentro de Azure | Microsoft, dentro de Azure | Microsoft o el proveedor del modelo, dentro de Azure | Su propia máquina. Ningún proveedor de modelos | El proveedor del modelo, fuera de Azure |
| Columnas marcadas y nombres e identificadores reconocidos enmascarados antes de llamar al modelo | Sí, activado por defecto; su administrador puede desactivarlo por tipo de dato | Sí, activado por defecto; su administrador puede desactivarlo por tipo de dato | Sí, activado por defecto; su administrador puede desactivarlo por tipo de dato | Sí, activado por defecto; su administrador puede desactivarlo por tipo de dato, o del todo para esta opción | Sí, activado por defecto; su administrador puede desactivarlo por tipo de dato |
| Garantía jurídica para enviar la solicitud fuera de la UE/EEE | Pregúntenos | Sin transferencia: procesado en la UE | Pregúntenos | Sin transferencia: procesado en la UE | Pregúntenos |
| Evaluación de impacto (EIPD) de su empresa | Sí, y revísela para esta opción: el tratamiento se hace fuera de la UE. Le damos la plantilla | No hace falta revisar transferencias (los datos permanecen en la UE); plantilla de EIPD incluida | Sí, y revísela para esta opción: el tratamiento se hace fuera de la UE. Le damos la plantilla | No hace falta revisar transferencias (los datos permanecen en la UE); plantilla de EIPD incluida | Sí, y revísela para esta opción: el tratamiento se hace fuera de la UE. Le damos la plantilla |
| Sus datos se usan para entrenar un modelo | No por nosotros. El proveedor sigue su contrato con él | No por nosotros. El proveedor sigue su contrato con él | No por nosotros. El proveedor sigue su contrato con él | No por nosotros. No hay proveedor de modelos | No por nosotros. El proveedor sigue su contrato con él |
| Coste | |||||
| Cómo paga | Per token, on your Azure invoice | Per token, on your Azure invoice | Per token, on your Azure invoice | Per hour for your own GPU machine | Per token, billed by the model's vendor |
| Precio | De media 1,32 USD por millón de tokens de entrada y 5,65 USD por millón de tokens de salida | De media 0,38 USD por millón de tokens de entrada y 1,11 USD por millón de tokens de salida | De media 5,33 USD por millón de tokens de entrada y 25,33 USD por millón de tokens de salida | Unos 3486 USD al mes, al precio de pago por uso, por una máquina con una sola GPU, se use o no; los modelos más grandes necesitan máquinas con varias GPU que cuestan mucho más (precios por máquina en la página de modelos) | De media 5,00 USD por millón de tokens de entrada y 25,00 USD por millón de tokens de salida |
| Calidad | |||||
| Calidad comparada con el modelo predeterminado | High: the best open-weights models on the published indexes | Good: below the default wherever they share a published score | Highest: ahead of the default on the published indexes | Depends on the open model you run, up to the best open weights | Mixed: behind the default on most published scores they share |
| Modelos de ejemplo | Kimi K3, DeepSeek V4.1 Flash, GLM-5.3 y gpt-oss-120b | DeepSeek V4 Flash y Mistral Large 3 | Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra y Grok 4.7 | DeepSeek V4.1 Flash (open weights), GLM-5.3 (open weights), Kimi K3 (open weights) y Qwen3.8 2.4T A95B (open weights) | Claude Opus 4.8 |
Foundry Azure, código abierto
Cumplimiento
- Puede usarse de acuerdo con el RGPD
- Sí, con una EIPD y una garantía para la transferencia
- Diseñado para que sus datos almacenados permanezcan en su propio Azure en la UE
- Sí
- El modelo de IA procesa la solicitud dentro de la UE
- No, fuera de la UE
- Quién procesa la solicitud
- Un tercero o Microsoft, dentro de Azure
- Columnas marcadas y nombres e identificadores reconocidos enmascarados antes de llamar al modelo
- Sí, activado por defecto; su administrador puede desactivarlo por tipo de dato
- Garantía jurídica para enviar la solicitud fuera de la UE/EEE
- Pregúntenos
- Evaluación de impacto (EIPD) de su empresa
- Sí, y revísela para esta opción: el tratamiento se hace fuera de la UE. Le damos la plantilla
- Sus datos se usan para entrenar un modelo
- No por nosotros. El proveedor sigue su contrato con él
Coste
- Cómo paga
- Per token, on your Azure invoice
- Precio
- De media 1,32 USD por millón de tokens de entrada y 5,65 USD por millón de tokens de salida
Calidad
- Calidad comparada con el modelo predeterminado
- High: the best open-weights models on the published indexes
- Modelos de ejemplo
- Kimi K3, DeepSeek V4.1 Flash, GLM-5.3 y gpt-oss-120b
Comparar las cinco
| Pregunta | Foundry Azure, código abierto | Foundry Azure UE, código abierto | Modelos de frontera en Foundry | VM autoalojada en su Azure | Acceso directo |
|---|---|---|---|---|---|
| Cumplimiento | |||||
| Puede usarse de acuerdo con el RGPD | Sí, con una EIPD y una garantía para la transferencia | Sí, con una EIPD | Sí, con una EIPD y una garantía para la transferencia | Sí, con una EIPD | Sí, con una EIPD y una garantía para la transferencia |
| Diseñado para que sus datos almacenados permanezcan en su propio Azure en la UE | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí |
| El modelo de IA procesa la solicitud dentro de la UE | No, fuera de la UE | Sí, solo dentro de la UE | No, fuera de la UE | Sí, en su propia región de Azure | No, fuera de la UE (el servicio propio del proveedor) |
| Quién procesa la solicitud | Un tercero o Microsoft, dentro de Azure | Microsoft, dentro de Azure | Microsoft o el proveedor del modelo, dentro de Azure | Su propia máquina. Ningún proveedor de modelos | El proveedor del modelo, fuera de Azure |
| Columnas marcadas y nombres e identificadores reconocidos enmascarados antes de llamar al modelo | Sí, activado por defecto; su administrador puede desactivarlo por tipo de dato | Sí, activado por defecto; su administrador puede desactivarlo por tipo de dato | Sí, activado por defecto; su administrador puede desactivarlo por tipo de dato | Sí, activado por defecto; su administrador puede desactivarlo por tipo de dato, o del todo para esta opción | Sí, activado por defecto; su administrador puede desactivarlo por tipo de dato |
| Garantía jurídica para enviar la solicitud fuera de la UE/EEE | Pregúntenos | Sin transferencia: procesado en la UE | Pregúntenos | Sin transferencia: procesado en la UE | Pregúntenos |
| Evaluación de impacto (EIPD) de su empresa | Sí, y revísela para esta opción: el tratamiento se hace fuera de la UE. Le damos la plantilla | No hace falta revisar transferencias (los datos permanecen en la UE); plantilla de EIPD incluida | Sí, y revísela para esta opción: el tratamiento se hace fuera de la UE. Le damos la plantilla | No hace falta revisar transferencias (los datos permanecen en la UE); plantilla de EIPD incluida | Sí, y revísela para esta opción: el tratamiento se hace fuera de la UE. Le damos la plantilla |
| Sus datos se usan para entrenar un modelo | No por nosotros. El proveedor sigue su contrato con él | No por nosotros. El proveedor sigue su contrato con él | No por nosotros. El proveedor sigue su contrato con él | No por nosotros. No hay proveedor de modelos | No por nosotros. El proveedor sigue su contrato con él |
| Coste | |||||
| Cómo paga | Per token, on your Azure invoice | Per token, on your Azure invoice | Per token, on your Azure invoice | Per hour for your own GPU machine | Per token, billed by the model's vendor |
| Precio | De media 1,32 USD por millón de tokens de entrada y 5,65 USD por millón de tokens de salida | De media 0,38 USD por millón de tokens de entrada y 1,11 USD por millón de tokens de salida | De media 5,33 USD por millón de tokens de entrada y 25,33 USD por millón de tokens de salida | Unos 3486 USD al mes, al precio de pago por uso, por una máquina con una sola GPU, se use o no; los modelos más grandes necesitan máquinas con varias GPU que cuestan mucho más (precios por máquina en la página de modelos) | De media 5,00 USD por millón de tokens de entrada y 25,00 USD por millón de tokens de salida |
| Calidad | |||||
| Calidad comparada con el modelo predeterminado | High: the best open-weights models on the published indexes | Good: below the default wherever they share a published score | Highest: ahead of the default on the published indexes | Depends on the open model you run, up to the best open weights | Mixed: behind the default on most published scores they share |
| Modelos de ejemplo | Kimi K3, DeepSeek V4.1 Flash, GLM-5.3 y gpt-oss-120b | DeepSeek V4 Flash y Mistral Large 3 | Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra y Grok 4.7 | DeepSeek V4.1 Flash (open weights), GLM-5.3 (open weights), Kimi K3 (open weights) y Qwen3.8 2.4T A95B (open weights) | Claude Opus 4.8 |
La EIPD de su empresa decide.
Cada respuesta sobre cumplimiento cita nuestras páginas de cumplimiento; el coste y la calidad vienen de la página de modelos. Leer las páginas de cumplimiento
Ver cómo funciona De la llamada a la puesta en marcha: los pasosConecte sus sistemas actuales
Incorpore cada sistema, se conecte como se conecte.
Elija un conector listo, use el propio servidor MCP del sistema, o deje que construyamos un conector para un sistema que nadie ha conectado aún. Los tres acaban igual: en un único modelo de su empresa, donde su administrador elige qué columnas son sensibles.
- Explorar la biblioteca
- Traer su propio MCP
- Conector a medida
Biblioteca
Conectores listos por categoría, cada uno con lo que lee. Su administrador de TI elige; un responsable decide quién los usa.
Más informaciónTraiga su propio MCP
Un sistema que ya ejecuta un servidor MCP se conecta tal cual. Usted elige qué herramientas suyas incluir.
Más informaciónConectores a medida
Para un sistema sin ninguna de las dos cosas, construimos el conector. Lo ejecutamos con usted, y usted confirma el resultado.
Más información
Elija su modelo de IA
Elija el modelo de IA que se ajuste a sus requisitos normativos, a la calidad que necesita su trabajo y a su presupuesto. Nuestra página de modelos los compara uno al lado del otro. El gasto siempre queda registrado, y usted fija lo que la IA puede gastar por solicitud y por día. También es posible un marco solo UE: elegido con nosotros en la configuración, mantiene el procesamiento de cada solicitud en la UE.
- Los mejores modelos, al precio más bajoSiempre ofrecemos los mejores modelos y buscamos el precio más bajo, porque no ganamos nada con ellos.
- Modelos combinados según la dificultad de la tareaDentro del marco que elijan, un modelo de primer nivel puede encargarse de las tareas difíciles y uno más barato de las sencillas. Con procesamiento solo en la UE, por ejemplo: el modelo más potente procesado en la UE para el trabajo difícil y un modelo más barato procesado en la UE para el trabajo rutinario. Fundarem está hecho para enviar cada tipo de tarea a su propio modelo. Su administrador elige qué modelo se encarga de cada tipo de tarea.
- Sin comisión sobre su uso de la IAPagan a Microsoft directamente por el modelo, uno a uno, en su propia factura de Azure. No nos quedamos con ninguna parte de los tokens ni participamos en esa transacción. La API propia de un proveedor de modelos, fuera de Azure, también les factura directamente.
- Lo que nos paganPrecio bajo petición. Sin cuota de alta. El gasto siempre se registra, y ustedes deciden cuánto puede gastar la IA por solicitud y por día. Su administrador ve la actividad de cada usuario y lo que costó.
Foundry Azure, código abiertoPredeterminado
Kimi K3
Dónde se procesa una solicitud: Fuera de la UE
Ventajas
- Open-weights models at open-model prices, billed through your Azure subscription; the same weights can also run on your own machine.
- No vendor account of ours: the deployment and its key are yours, with Azure governance and access control.
Inconvenientes
- Las solicitudes se procesan fuera de la UE: un tercero ofrece este modelo, y Microsoft no incluye ese alojamiento en sus compromisos con la UE.
- Pagado por uso, este modelo puede procesarse en cualquier lugar del mundo; su proveedor no ofrece ninguna opción regional en la UE.
Resultados de pruebas
Fuente: ficha del modelo, consultada el 2026-09-28.
Foundry Azure UE, código abierto
DeepSeek V4 Flash
Dónde se procesa una solicitud: En la UE (Microsoft Azure)
Ventajas
- Las solicitudes nunca salen de la UE: Microsoft las procesa solo dentro de los Estados miembros de la UE.
- Sold and supported by Microsoft under one Azure agreement.
Inconvenientes
- Menos modelos que donde el procesamiento puede hacerse en cualquier lugar del mundo, y más débiles que el modelo predeterminado en las pruebas publicadas.
- Los modelos nuevos llegan aquí más tarde que donde el procesamiento puede hacerse en cualquier lugar del mundo.
Resultados de pruebas
Fuente: ficha del modelo, consultada el 2026-09-28.
Fuente: ficha del modelo, consultada el 2026-11-03.
Modelos de frontera en Foundry
Claude Opus 5.5
Dónde se procesa una solicitud: Fuera de la UE (Microsoft Azure)
Ventajas
- The highest-ranked models on Foundry's quality index and the Artificial Analysis Intelligence Index.
- Sold through Azure under one agreement, billed on your Azure invoice.
Inconvenientes
- Closed weights: you cannot move the model to your own machines.
- Prompts are processed outside the EU; for some of these models the model's vendor, not Microsoft, is the data processor.
Resultados de pruebas
VM autoalojada en su Azure
DeepSeek V4.1 Flash (open weights)
Dónde se procesa una solicitud: Su propia máquina
Ventajas
- Por delante del predeterminado en 3 de los 4 resultados publicados que comparten.
- Full isolation: no prompt ever leaves machines you run, in the region you chose.
- Any open-weights model whose licence allows it, including your own fine-tuned one.
Inconvenientes
- You patch, scale and monitor it; Spot prices are cheaper but the machine can be evicted.
- The largest models need a multi-GPU machine; the price list shows no H100 or A100 machine in Norway East today, so Sweden Central or West Europe it is.
Resultados de pruebas
Fuente: ficha del modelo, consultada el 2026-11-03.
Acceso directo
Claude Opus 4.8
Dónde se procesa una solicitud: Fuera de la UE (la propia API del proveedor)
Ventajas
- A direct connection to the vendor's own API, with no Azure deployment to set up.
- Billed by the vendor per token, on your own account with it.
Inconvenientes
- Prompts are processed outside Azure and outside the EU, by the model vendor: you need a DPIA and a transfer safeguard.
- Closed weights: you cannot move the model to your own machines.
Resultados de pruebas
Fuente: ficha del modelo, consultada el 2026-09-28.
- GPQA Diamond
- Graduate-level science questions
- Terminal-Bench 2.1
- Multi-step tasks in a real command-line terminal
- SWE-Bench Verified
- Fixing real, human-checked issues in open-source code
Resultados en porcentaje, tal como se publican en la página de origen de cada cifra; más alto es mejor. Toque un resultado para abrir esa página. Donde ninguna página pública da un resultado, la tarjeta lo dice: nunca lo estimamos.
Un asistente de IA para cada empleado
Funciona como los asistentes de IA que ya conoce, pero con los datos de su propia empresa.
- Pregunte con palabras sencillasLas preguntas sobre clientes, facturas, proyectos o personas se responden con todos sus datos, no con un sistema cada vez.
- Solo ve lo que usted puede verEl asistente de cada persona sigue su rol. Un comercial y la directora financiera obtienen respuestas distintas a la misma pregunta.
- Prepara el trabajoBusca, resume y redacta, y solo hace cambios donde su empresa lo permite.
- Cada pregunta queda registradaQuién preguntó qué, y qué se hizo, se guarda en su propio registro.
- Conoce cómo trabaja su empresaCada empresa tiene su propio cerebro de empresa, hecho para quedarse en su propia instalación, y el asistente lo usa en sus respuestas.
- Conoce el manualPregunten al asistente cómo funciona algo en Fundarem o dónde encontrarlo. Responde a partir del propio manual del producto y enlaza con la pantalla. Las partes escritas para administradores son para administradores y responsables; un miembro no las recibe.
Ejemplo, datos ficticios
¿Qué clientes van atrasados en sus pagos este mes?
Tres clientes tienen facturas vencidas:
- Nordvik Bygg ASkr 48 312
- Fjordlys Designkr 21 900
- Berg & Sønnerkr 9 450
Nordvik también tiene una oportunidad abierta por valor de kr 450 000. ¿Redacto un recordatorio amable para cada uno de ellos?
- ClienteNordvik Bygg AS
- Factura vencidakr 48 312
- Negocio abiertokr 450 000
La factura 1187 de kr 48 312 lleva 14 días vencida.
Un tono amable, ya que hay un negocio abierto.
Recordatorio enviado y anotado en el cliente
Cómo lo resolvimos antes
Cuatro muros se interponen entre una empresa y la IA. Antes de Fundarem, los derribamos en un sistema real y en funcionamiento para una de las tres mayores firmas de contabilidad de Noruega.
- Muro 1
Sin integraciones
Los sistemas ERP de la firma no tenían una forma estándar de conectar un agente de IA, y algunos no tenían ninguna. Conectamos Xledger, Tripletex, PowerOffice y Business Central.
- Muro 2
Sin mapa del negocio
Los datos no estaban unidos. Construimos un único mapa de clientes, facturas, activos, empleados e IVA, con los vínculos entre ellos, listo para que la IA lea y escriba.
- Muro 3
Normativa
Los datos personales no podían enviarse sin más a un modelo de IA. Los datos personales de las columnas marcadas se enmascaraban antes de cada llamada al modelo, y la firma completó y firmó una DPIA a partir de nuestra plantilla rellenada previamente.
- Muro 4
Control de los modelos de IA
Los modelos se ejecutaban en nuestra propia configuración segura de Azure, no en una herramienta de IA aparte. Procesaban las solicitudes fuera de la UE, pero dentro de la nube de Microsoft.
El resultado: un único panel para todo el trabajo contable de la firma, con agentes que hacían el trabajo rutinario y participaban en las tareas complejas. Los agentes de IA sobre ese mapa ahorraron alrededor del 40 % del tiempo de trabajo contable en general.
- Xledger
- Tripletex
- PowerOffice
- Business Central
- Cliente
- Factura
- Activo
- Empleado
- Declaración de IVA
- Facturas de proveedores
- Amortización
- Declaración de IVA
- Nóminas
- Conciliación bancaria
Fundarem es el mismo método, convertido en un producto para cualquier empresa. Une sus sistemas en un único mapa, pone a trabajar sobre él a agentes de IA y a un asistente, y está pensado para funcionar en la nube propia de su empresa.
Questions
What is Fundarem?
An integration platform that turns a company's software systems into one ontology, so agents and dashboards can work on it. It is built to run in your own Azure tenant, in an EU region.
Which systems can we connect?
Ready connectors: Microsoft 365, HubSpot, Salesforce, Tripletex, Xledger and Gitea. Any system's own MCP server. Or we build a custom connector from the system's API documentation, and you confirm it.
Where is our data stored?
In your own Azure tenant, in the EU region you choose at setup. What can leave is an AI model call, and each route says where it is processed.
Is personal data sent to the AI model?
The anonymiser is on by default for every model. It replaces marked columns, recognised names and patterned values (national ID numbers, phone numbers, IBANs) with placeholders. Your admin can switch it off per kind of personal data.
Do we have to replace or migrate our systems?
No. Fundarem reads from them and writes back only where you allow.
What does it cost?
Priced on request, with no onboarding fee. The AI model is billed on your own Azure invoice.
Véalo funcionar en una empresa de ejemplo.
La demo en vivo funciona con una empresa inventada y personas inventadas. Nada de lo que haga allí toca un sistema real.