¿Te gustaría tener un asistente de inteligencia artificial que funcione como ChatGPT, pero que no envíe ni una sola palabra a servidores de terceros? En 2026 eso dejó de ser cosa de laboratorios. Con dos programas gratuitos —Ollama y Open WebUI— montas en tu propio ordenador un chat de IA que responde en tu máquina, funciona sin internet y no te cuesta un euro después de la descarga inicial.

Esta guía es para principiantes. No necesitas saber programar ni tocar la terminal más de lo estrictamente necesario. Al final tendrás una interfaz web limpia, tipo ChatGPT, donde chatear con modelos de código abierto (Llama, Mistral, Gemma, Qwen…) sabiendo que tus conversaciones no salen de casa.

Por qué montar tu propio ChatGPT

Los asistentes en la nube son cómodos, pero todo lo que escribes viaja a servidores ajenos. Para bromas o recetas está bien; para borradores de documentos personales, notas de trabajo o datos de clientes, menos. Ejecutar el modelo en local cambia las reglas:

  • Privacidad total: el texto nunca abandona tu equipo. No hay historial recopilado por nadie.
  • Coste cero: tras bajar el modelo, la GPU o la CPU de tu PC hacen el trabajo. Nada de suscripciones ni cobro por token.
  • Offline: una vez descargado el modelo, funciona en un avión o en una casa de campo sin cobertura.
  • Sin límites de uso: nadie te corta el grifo por "demasiadas peticiones".

La contra, para ser honestos: necesitas recursos. Un modelo pequeño (7.000 millones de parámetros, "7B") ronda los 4 GB y funciona en la mayoría de portátiles modernos. Los modelos grandes (70B) necesitan tarjetas gráficas con mucha memoria y no son para cualquiera. Y la velocidad es menor que en la nube: en una GPU normalita un modelo 7B genera unas 10-15 palabras por segundo, suficiente para chat pero lejos del rápidez de los servidores de OpenAI.

Paso 1: Instalar Ollama

Ollama es el motor que descarga y ejecuta los modelos. Es open source y existe para macOS, Linux y Windows (en Windows corre sobre el subsistema Linux, WSL).

  • En macOS: descargas el instalador desde ollama.com o, si usas Homebrew, brew install ollama.
  • En Linux: curl https://ollama.ai/install.sh | sh
  • En Windows: bajas el instalador .exe desde ollama.com y sigues el asistente.

Cuando termine, abre una terminal y escribe:

ice-tech
ollama --version

Si responde con algo como ollama version 0.3.14, ya está. Ollama arranca un servidor local en localhost:11434 y es desde ahí desde donde hablará Open WebUI.

Paso 2: Descargar tu primer modelo

Ollama usa modelos de repositorios abiertos. Para empezar, un modelo equilibrado y ligero es Mistral 7B. En la terminal:

ice-tech
ollama pull mistral

La primera vez bajará unos 4 GB. Tarda según tu conexión; conviene hacerlo cuando no necesites el ancho de banda. Otros modelos populares y fiables en 2026:

  • llama3.2 — buen punto de partida, ligero.
  • gemma2:2b — tiny, ideal para equipos muy modestos.
  • qwen2.5 — muy capaz en varios idiomas, incluido el español.
  • llama3.1:70b — potente, pero solo si tu gráfica tiene VRAM de sobra.

Para ver qué tienes descargado y liberar sitio:

ice-tech
ollama list
ollama rm mistral   # borra un modelo

Paso 3: Instalar Open WebUI (la cara de ChatGPT)

Ollama por sí solo se controla desde la terminal. Para tener una interfaz web cómoda usamos Open WebUI, que es gratuito y se instala con un solo comando mediante Docker.

Primero asegúrate de tener Docker instalado (docker.com). Luego, en la terminal:

ice-tech
docker run -d -p 3000:8080 \
  -e OLLAMA_API_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434/api \
  --name open-webui \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:latest

Eso descarga la imagen y levanta el servidor. Espera medio minuto a que arranque y abre en tu navegador:

ice-tech
http://localhost:3000

La primera vez te pedirá crear un usuario y contraseña (se guardan solo en tu máquina). Entras, y verás un chat idéntico al de ChatGPT. En la parte superior eliges el modelo (por ejemplo, el mistral que descargaste) y ya puedes escribir.

Nota para Windows: host.docker.internal redirige al motor de Ollama dentro de tu equipo. Si el chat no conecta, confirma que Ollama está corriendo en segundo plano (icono en la barra de tareas o ollama serve en una terminal).

Paso 4: Usarlo de verdad

Una vez dentro, el uso es el de cualquier chat de IA: haces preguntas, pides resúmenes, que te explique código, que redacte correos. La diferencia es que todo se procesa en tu hardware.

Algunas cosas que puedes hacer ya mismo:

  • Pedirle que resuma un texto largo pegándolo en el chat.
  • Que te explique conceptos técnicos "como si tuviera 12 años".
  • Que traduzca o corrija un borrador.
  • Que genere ideas para un proyecto, con la tranquilidad de que nadie más lee el contexto.

Open WebUI además añade extras útiles: historial de conversaciones, "bifurcar" un chat para probar respuestas distintas, subir documentos para que el modelo los lea (RAG básico) y gestionar varios modelos desde un mismo sitio.

¿Y si no quiero usar Docker?

Docker es la vía recomendada porque evita conflictos de dependencias, pero hay alternativas:

  • LM Studio: una aplicación con interfaz gráfica que también ejecuta modelos locales y no requiere terminal ni Docker. Más limitada para integrar con otros programas, pero muy amigable.
  • Jan: similar a LM Studio, open source, con aspecto de app de escritorio.
  • GPT4All: enfocado en privacidad y documentos locales, con su propio instalador.

La comparativa entre Ollama, LM Studio y Jan en 2026 es clara: Ollama destaca para quien quiere automatizar o conectar el modelo con su propio código (expone una API REST compatible con OpenAI en localhost:11434); LM Studio y Jan brillan para quien prefiere "instalar y punto", sin línea de comandos.

Cuánto necesitas (requisitos reales)

No hace falta un supervitaminado. Resumen práctico:

  • RAM: 8 GB mínimo para modelos 7B; 16 GB o más si quieres modelos grandes.
  • Almacenamiento: 20 GB libres para el motor y unos pocos modelos.
  • CPU: cualquiera moderna sirve; una GPU NVIDIA, AMD o Apple Silicon acelera varias veces la generación.
  • Internet: solo para la descarga inicial.

En una GPU consumer tipo RTX 4090, Mistral 7B genera unas 10-15 palabras por segundo; en CPU pura puede tardar unos 30 segundos por respuesta. Para chat tranquilo, va sobrado.

Consejos para empezar bien

  • Empieza pequeño: descarga llama3.2 o mistral antes de soñar con modelos de 70B.
  • Mantén los modelos al día con ollama pull mistral de vez en cuando.
  • Si el equipo se calienta o va lento, cierra otras apps pesadas mientras chateas.
  • No subas el modelo a ningún registro salvo que quieras compartirlo; por defecto todo queda en tu máquina.

El resultado

Con unos minutos de instalación tienes un asistente de IA privado, gratuito y offline, con una interfaz tan cómoda como la de ChatGPT. No reemplaza a los servicios de pago en velocidad punta, pero para uso personal, documentos sensibles o simples ganas de no depender de terceros, es difícil pedir más sin soltar un euro.

Si quieres dar el siguiente paso —conectar el modelo a tus propios documentos, montar un agente que actúe por ti o automatizar tareas—, la base ya la tienes montada. El resto es cuestión de curiosear.

Fuentes

  • Javadex — Ollama: Guía Completa para Ejecutar Modelos de IA en Local [2026] (javadex.es/blog/ollama-guia-completa-ejecutar-modelos-ia-local-2026)
  • Nuclio School — IA local gratis e ilimitada: guía para montar tu "ChatGPT" privado (nuclio.school/blog/ia-local-gratis-ilimitada-chatgpt-privado)
  • Javadex — Ollama vs LM Studio vs Jan: Comparativa Mejor IA Local [2026] (javadex.es/blog/comparativa-ollama-vs-lm-studio-vs-jan-mejor-ia-local-2026)
  • Documentación oficial de Ollama (ollama.com) y Open WebUI (github.com/open-webui/open-webui)