El aprendizaje federado permite entrenar modelos de inteligencia artificial sin centralizar datos sensibles, pero la agregación segura de actualizaciones sigue siendo un reto técnico. Los esquemas tradicionales requieren múltiples rondas de comunicación, operaciones criptográficas pesadas o no manejan bien las caídas de clientes. DisAgg introduce un enfoque alternativo: en lugar de que cada cliente enmascare su vector con cifrado homomórfico, se elige un pequeño comité de agregadores entre los propios participantes. Cada cliente divide su actualización mediante secret sharing y envía las partes a los agregadores, quienes computan sumas parciales y entregan solo el resultado agregado al servidor. Esto elimina la necesidad de costosas operaciones de clave pública y reduce la carga computacional tanto en clientes como en servidor, manteniendo la privacidad frente a un servidor curioso y una fracción limitada de coludidos. En entornos con miles de dispositivos y vectores de alta dimensionalidad, DisAgg logra aceleraciones significativas respecto a protocolos anteriores. Para las empresas que buscan implementar soluciones de ia para empresas sin comprometer la confidencialidad de sus datos, este tipo de arquitectura abre la puerta a colaboraciones seguras entre múltiples actores. En Q2BSTUDIO desarrollamos aplicaciones a medida que integran técnicas avanzadas de privacidad, y ofrecemos servicios cloud aws y azure para desplegar infraestructuras federadas robustas. Además, combinamos ciberseguridad con servicios inteligencia de negocio y power bi para garantizar que el análisis colaborativo sea tanto protegido como accionable. La evolución hacia agentes IA descentralizados y sistemas de software a medida requiere repensar la agregación segura; DisAgg demuestra que es posible lograr eficiencia sin sacrificar privacidad, y en Q2BSTUDIO ayudamos a las organizaciones a adoptar estas innovaciones con un enfoque práctico y escalable.