Qué hacemos

Los asistentes de IA de propósito general son capaces, pero olvidan el contexto entre sesiones, no se mantienen dentro de límites definidos y no pueden dar cuenta de lo que hicieron. Para quien procesa un manifiesto de carga o revisa una declaración de cumplimiento, cualquiera de esas fallas basta para descartarlos.

Nuestros agentes están hechos para resolver las tres, en cada sesión y para cada usuario.

Todos nuestros productos funcionan sobre un motor que diseñamos nosotros y que es nuestro. No se vende por separado: cada producto lo hereda. En cualquier implementación, le da a cada agente cuatro propiedades.

Identidad

Cada agente recibe una identidad única y verificable al empezar a trabajar. Todo lo que hace queda atribuido a ese agente, que trabaja para un usuario concreto, en una organización concreta y en un momento concreto.

Alcance

Cada agente trabaja con un conjunto definido de acciones, sistemas y datos. Un agente configurado para despacho logístico no puede entrar al sistema financiero, y el agente de una organización no puede llegar a los datos de otra. La arquitectura impone estos límites, así que ninguna instrucción puede saltárselos.

Aplicación de políticas

Antes de ejecutarse, cada acción pasa por una revisión contra las políticas de la organización. Las reglas que no admiten interpretación se aplican de forma determinista, sin que un modelo de IA tome la decisión. Las que requieren contexto reciben una revisión proporcional al riesgo de la acción. Los agentes no tienen forma de evitar esta revisión.

Auditoría

Cada decisión de gobernanza, ya sea permitida, denegada o marcada para revisión, queda como registro permanente. En cualquier momento, un operador puede saber qué se intentó, qué agente lo hizo, para qué usuario, bajo qué política y con qué resultado.

Cada agente trabaja en su propio espacio aislado y no ve nada fuera de él. Los archivos entran o salen solo cuando una persona los mueve.

Dentro del espacio, el trabajo se organiza por proyecto, estado y flujo, en lugar de carpetas. El agente mantiene el orden, así que la gente puede pedir las cosas como las piensa: “los contratos que revisamos el mes pasado”.

El espacio guarda un historial cifrado y versionado. El usuario puede regresar todo el espacio, o un solo documento, a cualquier estado anterior. Lo que borra un agente va a una papelera recuperable, y el borrado definitivo requiere la confirmación del usuario.

Nuestros agentes tienen tres tipos de memoria. La operativa guarda lo que está en curso. La conversacional conserva el registro completo de lo que se dijo y se acordó, con las palabras originales. La documental abarca cada documento importado o generado, con búsqueda hasta el nivel de una cláusula o una cifra.

Cada sesión empieza con el agente al tanto de cómo va el trabajo, sin que haya que ponerlo al día.

Ante una situación recurrente, el agente sigue el procedimiento documentado de la propia organización. También usa sus definiciones: “ingresos” o “despacho completado” significan lo que esa organización dice que significan.

Dentro de cada industria, configuraciones por puesto definen lo que pueden hacer y ver un operador logístico, un oficial de cumplimiento o un gerente comercial. Ese nivel de ajuste viene de capturar el conocimiento de la organización, sin reentrenar un modelo para cada cliente.

Las personas dirigen al agente conversando y hacen el trabajo en documentos, dentro de la misma aplicación y sin cambiar de herramienta. Quien prefiera delegar por chat puede hacerlo; quien prefiera trabajar en los documentos puede dejar al agente en segundo plano. El equilibrio puede cambiar conforme crece la confianza.

Nuestros productos funcionan en modo de asistencia. El agente apoya, ejecuta y aconseja; las decisiones las toma el profesional.

Nuestros productos están diseñados para funcionar en la nube, en nube privada, en las instalaciones del cliente o en entornos aislados de la red, con la misma gobernanza y las mismas capacidades en cada caso. Para organizaciones que necesitan soberanía total sobre sus datos, los agentes pueden funcionar con modelos de lenguaje alojados dentro de la infraestructura del cliente.

La arquitectura ya permite la implementación privada. Su empaquetado comercial, el modelo de soporte y la documentación para compras siguen en desarrollo.

Cada cliente trabaja en un entorno aislado. Ningún dato, consulta, acción de agente ni memoria pasa de un cliente a otro.

No comercializamos los datos de nuestros clientes. La telemetría del producto se queda dentro del entorno de cada cliente, y cualquier uso de sus datos para mejorar el producto requiere su consentimiento expreso.

Los clientes pueden pedirnos que eliminemos sus datos. La memoria aprendida puede conservar rastros que no se pueden borrar uno por uno; cuando eso ocurre, le decimos al cliente con exactitud qué se eliminó y qué no.

Tomamos el Reglamento General de Protección de Datos europeo (RGPD) como base en todos los mercados. En México alineamos nuestras prácticas con la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares y atendemos los derechos ARCO: acceso, rectificación, cancelación y oposición. Trabajamos para obtener las certificaciones SOC 2 Tipo II e ISO 27001, que todavía no tenemos.

Nuestra investigación está al servicio del producto. Trabajamos en cuatro áreas.

Sistemas de agentes con gobernanza

Gobernanza que impone la propia arquitectura, de modo que ningún agente pueda eludirla con su propio razonamiento. Entre las preguntas abiertas: cómo gobernar agentes que delegan trabajo a otros agentes con distintos niveles de confianza, y cómo hacer reversible cualquier acción de un agente dentro de un periodo definido.

Especialización por campo

Entrenamiento para lograr confiabilidad de nivel profesional dentro de un solo campo. En el trabajo regulado, un modelo que acierta 95% de las veces no es suficiente, porque los errores suelen caer justo en los casos de mayor riesgo.

Implementación privada y soberana

Operar agentes con gobernanza, incluidos sus modelos de lenguaje, completamente dentro de la infraestructura del cliente, sin servicio externo de registros, sin motor de políticas en la nube y sin conexión de red para la revisión.

Colaboración entre personas y agentes

Cómo cambian la confianza y la delegación de los profesionales a lo largo de meses de trabajo real. Lo estudiamos con el consentimiento de nuestros clientes y bajo controles estrictos de privacidad.

A largo plazo estamos desarrollando una familia de modelos de lenguaje entrenados para los campos que atendemos. Es una inversión de varios años y todavía no forma parte de ningún producto.

Publicamos hallazgos sobre colaboración entre personas y agentes, gobernanza y evaluación cuando aportan al campo sin revelar detalles propietarios, y participamos en el desarrollo de estándares abiertos de gobernanza de agentes.

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