Explicabilidad a escala
¿Puedo confiar en este resultado?
Verifica, explica y audita cualquier modelo. Caso a caso, en conjunto y en su degradación.
La capa de confianza y control sobre cualquier IA
Confianza y control para una IA que ya predice, genera y actúa
Una capa independiente entre tu IA y la decisión de negocio: verifica si puedes confiar en cada resultado, controla qué puede hacerse con él y deja cada decisión explicada, reproducible y auditable.
Plataforma · Lo que nos hace distintos
La IA predice. Nosotros decidimos.
Un score dice qué es probable. No dice si fiarte, ni qué hacer. La plataforma de AyGLOO lo convierte en una decisión fiable. Caso a caso, sobre todo donde el modelo duda.
Prescriptive Decision AI
¿Qué hago con el score?
De los scores a la decisión. Si compensa, cuánto vale y qué hacer. Según fiabilidad, riesgo y coste.
Cómo funciona la plataforma
Cuatro pasos sobre tu IA actual
El mismo proceso sobre un score de un modelo predictivo o sobre lo que responde un LLM y hace un agente. Se conecta por API o batch, en SaaS o self-hosted, sin reentrenar ni tocar tu pipeline.
Verifica
Comprueba si el resultado es fiable en cada caso, sea un score o una respuesta, y avisa cuando es un caso nunca visto.
Justifica
Explica el porqué de cada decisión, en lenguaje que tu equipo entiende.
Calibra
Elige la acción ponderando impacto, riesgo, coste y tus reglas internas.
Resuelve
Ejecuta lo seguro y frena lo dudoso: al experto, ya explicado y con recomendación.
Lo que nos preguntan los equipos técnicos
Encaja sobre cualquier modelo
El modelo lo pones tú. La confianza y el control, nosotros.
Tus datos
Los que ya tienes.
Cualquier IA
ML, scoring, forecasting, un LLM, RAG o un agente. SAS, DataRobot, Claude o una mezcla.
AyGLOO
1 · Confianza. ¿Puedo confiar en este resultado aquí?
2 · Decisión y control. ¿Qué está permitido hacer con él?
Salida
Ejecutar, supervisar (human on the loop) o bloquear y enviar a investigar (human in the loop).
Evidencia
Por qué, con qué datos y reglas, qué versión y qué ocurrió. Auditable y reproducible.
El foundation model es sustituible. La confianza y el control, no.
Por qué no basta el modelo
Un modelo, predictivo o generativo, da un resultado, pero no te dice si puedes fiarte de él en este caso ni qué hacer con él, y no debería validarse a sí mismo. Lo difícil de copiar es lo que hay detrás: métodos propios de confianza, decisión y control, criterios calibrados para cada caso y sector (no se decide igual un siniestro que un fraude en tarjeta) con un método que afinamos en cada despliegue, y evidencia auditable lista para el regulador (EU AI Act).
Del piloto a producción en semanas
No es código que montar ni un proyecto a medida: es un producto terminado, con su interfaz, que se calibra sobre tus datos y se implanta en semanas, en SaaS o self-hosted. No es lo que nos hace únicos, es lo que hace que lo notes rápido.
Nuestra I+D
Investigamos lo que otros solo integran
Más de 6 años invirtiendo en I+D en métodos de IA explicable. De ahí nacen nuestra explicabilidad a escala y las capas de decisión y control que nos separan de un integrador puro de IA.
+6años de I+D en IA explicable
6proyectos de I+D, 4 con CDTI
Cómo lo entregamos
Y lo llevamos a producción nosotros
No entregamos un informe y nos vamos. Desplegamos la IA en tu operativa con nuestro equipo, con la capa de confianza y control por encima.
Los servicios son el cómo. La plataforma es el diferencial.
Resultados reales, impacto real
Ya funciona en clientes reales
Automatización de un proceso de triaje, equivalente a 4 personas liberadas.
Lectura y distribución automática de documentación crítica.
Contact center asistido con IA en tiempo real.
El siguiente paso
Una prueba con tus propios datos
Sobre un histórico ya puntuado, mostramos qué habría decidido AyGLOO en cada caso, sin impacto en producción. De la validación a producción en 4-8 semanas.