Prescriptive Decision AI

Convertir los resultados de la IA en decisiones explicables y accionables.

AyGLOO hace que la IA predictiva sea tan accionable y accesible como Power BI hizo la analítica.

Modelos soportados

ClasificaciónRegresiónForecastingComputer VisionNLP/LLMBasados en grafosClasificaciónRegresiónForecastingComputer VisionNLP/LLMBasados en grafos

Una capa de decisión transversal

Más allá de la analítica prescriptiva tradicional y la IA explicable.

01DECIDIR

Recomendaciones priorizadas

Prescripciones accionables con trade-offs cuantificados de impacto, coste y riesgo.

02EXPLICAR

Transparencia lista para negocio

Explicaciones legibles y contrafactuales adaptados a cada stakeholder.

03GOBERNAR

Informes listos para auditoría

Monitorización de equidad, detección de drift y trazabilidad decisional completa.

Tecnología propietaria

Construida sobre I+D NEOTEC y CERVERA: fondos Next Generation EU gestionados por CDTI.

Twin Models (≥95% fidelidad)Intelligent Segment Analysis (ISA)Graph XAI

A diferencia de las explicaciones post-hoc genéricas, nuestros Twin Models replican estructuralmente el comportamiento de tu modelo original con ≥95% de fidelidad manteniendo total transparencia. Obtienes la lógica decisional completa: no solo importancias de features.

Esto permite:

  • Explicaciones globales: cómo funciona el modelo en conjunto
  • Explicaciones locales: por qué esta predicción concreta
  • Análisis contrafactual: qué cambiar para un resultado distinto
  • Trazas de auditoría de grado regulatorio

Detecta automáticamente segmentos de datos críticos donde el modelo tiene errores sistemáticos, sesgo oculto, incertidumbre anormalmente alta o rendimiento excepcionalmente fuerte.

Te pasa de reactivo (esperando fallos) a proactivo (detectando problemas antes del impacto en producción).

Investigación pionera en explicación de modelos basados en redes: la única solución Graph XAI lista para producción en Europa.

Esencial para:

  • Detección de fraude en redes
  • Riesgo en cadena de suministro
  • Cualquier dominio donde las relaciones entre entidades importan

¿Quién se beneficia de nuestra solución?

Equipos de negocio

Acciones concretas y priorizadas con visibilidad clara sobre impacto, coste y riesgo.

Equipos de Data Scientist

Identifican errores del modelo, inconsistencias y anomalías por segmento para impulsar mejoras de precisión.

Equipos de compliance

Explicabilidad trazable, razonamiento decisional claro e informes regulatorios estructurados.

circulo explicable

¿Quién se beneficia de nuestra solución?

Equipos de negocio

Acciones concretas y priorizadas con visibilidad clara sobre impacto, coste y riesgo.

Equipos de Data Scientist

Identifican errores del modelo, inconsistencias y anomalías por segmento para impulsar mejoras de precisión.

Equipos de compliance

Explicabilidad trazable, razonamiento decisional claro e informes regulatorios estructurados.

Cómo funciona

1

Conecta

Conecta AyGLOO a tus modelos de IA/ML existentes vía API o batch: SaaS o self-hosted, cualquier framework.

2

Prescribir

AyGLOO genera recomendaciones priorizadas, escenarios de simulación y alertas conscientes del riesgo: no solo puntuaciones.

3

Demostrar

Explicabilidad completa, monitorización de equidad, detección de drift y trazabilidad de nivel regulatorio para cada decisión.

Casos de uso en diferentes industrias

Tres ejemplos: la misma plataforma y capacidades se aplican a cualquier caso de uso de IA/ML.

BANCA

Anti-Money Laundering

Hacer las investigaciones AML explicables, priorizadas y listas para auditoría a escala.

  • → Explicar y priorizar alertas
  • → Segmentar riesgo automáticamente (ISA)
  • → Detectar señales de red para clusters

Impacto típico: Reducir tiempo de investigación y escalar sin aumentar plantilla.

SECURITY SERVICES

Detección de amenazas en servicios de seguridad

Los sistemas de vigilancia marcan comportamientos sospechosos: AyGLOO explica por qué se activó cada alerta, valida que el modelo mira las señales correctas y detecta sesgos antes de que sean un problema.

  • → Mapas de atención visual mostrando lo que el modelo "ve"
  • → Explicaciones en lenguaje natural para gerentes y equipos de seguridad
  • → Detección de sesgos para evitar perfiles injustos (global, segmento, individual)

Impacto típico: Triaje más rápido y comprensión profunda de causas de falsos positivos y negativos.

UTILITIES

Predicción de demanda y generación renovable

Entender por qué el modelo predice lo que predice, detectar patrones de error y optimizar pujas y despacho.

  • → Explicar previsiones por variable (meteorología, estacionalidad, carga)
  • → Detectar segmentos de sobre/sub-previsión (ISA)
  • → Simular cambios de input para optimizar pujas

Impacto típico: Menores costes de desequilibrio, menos sesgo en previsiones, mejor puja en mercados DA/ID.

Product snapshot: Alerta AML

Ejemplo ilustrativo de lo que AyGLOO ofrece para un caso de uso en prevención de blanqueo de capitales.

Alerta #AML-49271 · Cliente C-8847291
Alerta nº 2 de 200+ hoy · Generada 09:14 · Sin revisar
Riesgo altoPlazo: 72hComunicable a SEPBLAC
Los modelos de PBC detectan operativas sospechosas. Lo que no hacen es documentar el razonamiento detrás de cada decisión que toma el analista. Ese registro es el que el regulador suele pedir cuando audita. Y es el que hoy no existe.
El problema
Cada alerta revisada es una decisión regulatoria: comunicar o archivar. Hoy no existe un registro estructurado de cómo se tomó esa decisión. Cuando SEPBLAC inspecciona, pide decisiones concretas tomadas meses atrás.
Coste de una sanción de SEPBLAC
Por deficiencias de proceso y gobernanza, no necesariamente por haber fallado en la detección.
1M – 5M €
Lo que genera AyGLOO
Cada decisión del analista genera automáticamente un registro completo y con sello de tiempo. Sin documentación manual. Sin depender de la memoria de quien estuviera de turno.
AyGLOO no reemplaza los sistemas existentes
AyGLOO se sitúa encima de los sistemas de monitorización actuales. Los modelos y los flujos de trabajo no cambian. Lo que cambia es que cada decisión queda documentada, explicada y disponible para el regulador cuando la pida.
Impacto operativo
TareaHoyCon AyGLOO
Revisión de una alerta de riesgo alto60 – 120 min10 – 15 min
Redacción de comunicación por indicio20 – 30 min desde ceroRevisar y firmar: 2 min
Preparación de documentación para SEPBLACDías de reconstrucción manualExportación instantánea
Capacidad del equipo liberada—35 – 50% de la carga actual
AyGLOO trabaja sobre los modelos y sistemas de monitorización que el banco ya utiliza. No hay nada que reemplazar ni migrar.
Los analistas de PBC revisan más de 200 alertas al día. En las de riesgo alto, decisiones importantes bajo presión de tiempo, consultando varios sistemas, sin que quede ningún registro del razonamiento. AyGLOO hace que cada decisión quede respaldada por datos, explicada y registrada automáticamente.
Qué aspecto tiene esta alerta sin AyGLOO
09:14La alerta entra en la cola. Puntuación de riesgo alto. ID de cliente, importe, flag. Sin contexto.
09:21Se abre el sistema bancario para consultar el histórico de transacciones. Se abre un segundo sistema para revisar cambios en el perfil del cliente. Contraste manual entre ambos.
09:4815 pagos justo por debajo del umbral de declaración. Fraccionamiento sospechoso. Búsqueda manual de cuentas vinculadas en distintos sistemas. Se encuentran 7, pero no hay forma de saber si la búsqueda es completa.
10:30Decisión de comunicar. Redacción de la comunicación desde cero: fechas, importes, destino, patrón detectado. Sin plantilla, sin datos precumplimentados.
11:15Comunicación enviada a SEPBLAC. Sin registro de por qué este caso se priorizó sobre los otros 202. Sin trazabilidad de qué datos sustentaron la decisión.
~2hPara un solo caso. 202 más en la cola. Y si esta decisión se cuestiona en doce meses, el razonamiento solo existe en la memoria del analista.
Qué aporta AyGLOO
Priorización de alertas
No todas las alertas tienen el mismo peso. AyGLOO identifica cuáles concentran varias señales de riesgo a la vez y cuáles pueden documentarse y cerrarse con rapidez. Los analistas dejan de trabajar por intuición porque pueden ver por qué cada alerta fue marcada, no solo que lo fue.
Análisis de red automático
7 cuentas vinculadas enviando dinero a los mismos 3 destinatarios en 4 países · Pagos coordinados para mantenerse por debajo del umbral de declaración · 2 cuentas inactivas 11 meses, reactivadas con grandes transferencias la misma semana
Manualmente: 30 a 45 minutos. AyGLOO lo ejecuta automáticamente en cada alerta.
Comunicación por indicio pregenerada
Hoy se redacta desde cero después de tomar la decisión. AyGLOO la genera antes. Se revisa, se ajusta si hace falta y se firma.
Sujeto obligadoEntidad obligada · Ref. interna: C-8847291
Tipo de operativaFraccionamiento presunto · Transferencias a jurisdicción de alto riesgo
Periodo14 feb – 22 feb 2025 · 15 operaciones · 142.350 € en total
"Entre el 14 y el 22 de febrero de 2025, el cliente realizó 15 transferencias consecutivas por importes de entre 9.200 y 9.490 euros a cuentas en Panamá. Los importes y la frecuencia son consistentes con una operativa de fraccionamiento deliberado. Durante el mismo periodo se registraron 3 modificaciones en el perfil del cliente. El análisis de red identificó 7 cuentas vinculadas con un patrón de transferencias coordinado hacia los mismos 3 beneficiarios en 4 países."
El analista revisa, añade lo que considere oportuno y firma. Envío a SEPBLAC con un clic. Registro bloqueado y sellado con marca de tiempo.
Registro de auditoría automático
Si SEPBLAC inspecciona este caso dentro de doce meses, esto es lo que existe. Sin ningún trabajo adicional:
✓ Datos de la operación · versión del modelo · puntuación · explicación · análisis de red · alerta emitida
◷ Decisión del analista · comunicación enviada o caso cerrado · resultado registrado · sellado temporalmente
Tanto si la decisión es comunicar como si es archivar, ambas quedan igualmente documentadas. Un caso archivado con razonamiento registrado es una decisión fundamentada.
El analista no tiene que escribir nada adicional. El registro se genera automáticamente mientras trabaja. El responsable de cumplimiento tiene la documentación disponible para cualquier inspección, sin preparación previa.

Ejemplo ilustrativo. AyGLOO genera esta estructura automáticamente a partir de los modelos de PBC existentes, sin trabajo manual adicional.

Dos caminos. Una plataforma.

Ya tengas modelos de IA/ML o estés empezando desde cero, AyGLOO se adapta a ti.

Ya tienes IA/ML desplegada▼

AyGLOO se conecta como una capa de decisión prescriptiva sobre tus modelos existentes: SaaS o local, cualquier modelo ML/IA vía API, configuración específica por caso de uso, interrupción mínima.

Todavía no tienes IA/ML▼

Construimos el modelo predictivo junto con la capa prescriptiva integrada desde el primer día: de principio a fin, desde los datos hasta decisiones accionables, con explicabilidad y gobernanza incorporadas.

Cronograma realista

FASE 1

2–3 semanas

Evaluación de alcance y datos

FASE 2

6–8 semanas

Piloto en funcionamiento

FASE 3

10–14 semanas

Lanzamiento en producción

Los cronogramas se basan en implementaciones estándar de un solo caso de uso. Los programas de múltiples casos de uso siguen una hoja de ruta por fases.

¿Listo para pasar de predicciones a prescripciones?

Un workshop de 45-60 minutos con Ops + IT para identificar casos de uso de alto valor y definir un piloto potencial.

info@aygloo.com · +34 659 692 729 · aygloo.com