01 · DATOS
Prepare su conocimiento empresarial
Limpie, estructure y organice sus documentos y terminología técnica para optimizar la recuperación (retrieval), el grounding y la adaptación de modelos.
Explorar Datos para IAGenAI Privada · Asistentes de IA Corporativa
Asistentes de IA privados basados en el conocimiento real de su empresa
Implemente asistentes de IA multilingües y seguros que responden exclusivamente basándose en el conocimiento organizacional aprobado, controlando los accesos, protegiendo la información sensible y auditando el comportamiento en producción.
ECOChat
IA Privada alimentada con su propia información
Conecte documentos validados, repositorios y el conocimiento estratégico de su empresa con un asistente multilingüe seguro, diseñado para sus usuarios, permisos y entorno de datos.
Conocimiento Basado en Datos (Grounding) Acceso Basado en Roles (RBAC) IA Multilingüe Soberana
A Representative Vendor in the 2024 "Market Guide for Data Masking and Synthetic Data"
A Sample Vendor in the 2023, 2024 "Hype CycleTM for Natural Language Technologies"
De datos corporativos a respuestas confiables
La potencia de un asistente privado depende de la calidad de su conocimiento
El conocimiento corporativo rara vez está listo para la IA. Sus documentos, políticas, webs y repositorios deben ser preparados, protegidos e interconectados para que un asistente pueda operar con total fiabilidad.
Pangeanic integra todas estas capas, asegurando que sus asistentes privados trabajen con información gobernada y no con un flujo descontrolado de datos corporativos.
02 · PRIVACIDAD
Proteja la información sensible
Detecte, enmascare o anonimice datos personales y confidenciales antes de que el contenido llegue a sus flujos de trabajo de IA generativa.
Explorar Enmascarado de Datos03 · CONOCIMIENTO
Recupere fuentes autorizadas
Conecte sus asistentes a repositorios seguros y recupere la información exacta según el usuario, la tarea y las políticas de acceso.
Explorar RAG Empresarial04 · CONFIANZA
Evalúe el comportamiento de la IA
Mida la calidad de recuperación, la precisión de las respuestas y el rendimiento multilingüe antes de desplegar la solución en producción.
Explorar Evaluación de IA¿Necesita datos adicionales de entrenamiento o evaluación?
El conocimiento interno no siempre cubre todos los idiomas, dominios o escenarios de prueba. Pangeanic ofrece datasets multimodales y multilingües, a medida o bajo licencia, para el benchmarking y ajuste de modelos.
Asistentes especializados
Una organización. Múltiples asistentes. Una capa de conocimiento gobernada.
Los diferentes equipos necesitan conocimientos, permisos y reglas operativas específicas. La IA Privada permite a las organizaciones crear asistentes especializados mientras comparten bases comunes de recuperación, seguridad, evaluación y gobernanza.
Base de IA compartida
Gobierna el conocimiento una vez. Úsalo donde corresponda.
Las colecciones de conocimiento reutilizables, las políticas de acceso y los servicios de recuperación pueden dar soporte a múltiples asistentes sin necesidad de reconstruir toda la infraestructura de IA para cada departamento.
Conocimiento
Documentos, sitios web, repositorios y colecciones aprobadas.
Permisos
Usuarios, grupos, roles y accesos específicos por asistente.
Recuperación
Contexto relevante procedente de fuentes corporativas autorizadas.
Gobernanza
Registro de actividad (logs), retroalimentación, evaluación y control de cambios.
RR. HH.
Asistente de Recursos Humanos
Ofrece a los empleados acceso controlado a políticas, incorporación (onboarding), beneficios y procedimientos internos respetando los permisos basados en roles.
LEGAL
Asistente legal y de cumplimiento
Busca en contratos, normativas, políticas y conocimiento jurídico aprobado manteniendo la información restringida dentro de límites de acceso definidos.
OPERACIONES
Asistente de operaciones
Ayuda a los equipos a navegar por procedimientos, documentación técnica, procesos de proveedores y conocimiento operativo en repositorios fragmentados.
ATENCIÓN AL CLIENTE
Asistente de atención al cliente
Proporciona respuestas fundamentadas a partir de información de productos y soporte aprobada, separando el conocimiento cara al cliente del contenido operativo interno.
I+D aplicada · SAVIA
Pangeanic ya ha desarrollado una arquitectura multi-asistente en torno al conocimiento corporativo
Pangeanic coordinó SAVIA, un proyecto de I+D aplicada para la creación de asistentes virtuales especializados sobre conocimiento corporativo gobernado, con colecciones de conocimiento reutilizables, usuarios diferenciados, permisos granulares, trazabilidad y retroalimentación.
Múltiples asistentes RAG corporativo Permisos granulares Trazabilidad
IA corporativa fundamentada
De la pregunta a la respuesta fundamentada
Un asistente privado debe saber quién pregunta, qué información tiene permitido consultar dicho usuario y qué fuentes respaldan la respuesta. La recuperación, los controles de privacidad y la evaluación se sitúan entre el prompt y la respuesta.
01 // USUARIO
Identificar el contexto
El usuario, su rol, idioma, departamento y tarea establecen el contexto operativo de la solicitud antes de acceder al conocimiento corporativo.
El contexto primero
Una misma pregunta puede requerir información diferente según quién la formule y con qué propósito.
02 // ACCESO
Aplicar permisos
Las políticas de identidad y acceso determinan qué repositorios, colecciones y fuentes tiene autorización el asistente para consultar.
Visibilidad controlada
RR. HH., legal, operaciones y usuarios externos no necesitan acceder al mismo conocimiento.
03 // RECUPERACIÓN
Encontrar conocimiento relevante
El RAG corporativo recupera la información necesaria para la tarea de fuentes corporativas aprobadas, en lugar de depender únicamente de lo que el modelo subyacente ya conoce.
Capa de fundamentación
Documentos, repositorios, sitios web y colecciones gobernadas se convierten en contexto útil en el momento de la consulta.
04 // PRIVACIDAD
Proteger datos sensibles
La información personal, confidencial o restringida puede detectarse, enmascararse o anonimizarse antes de que llegue a los procesos de IA posteriores.
Privacidad por flujo de trabajo
La protección se puede aplicar antes de la recuperación, la generación, el registro o la interacción con modelos externos según la arquitectura.
05 // GENERACIÓN
Generar con contexto
El modelo seleccionado produce una respuesta utilizando el conocimiento recuperado, las instrucciones del sistema, la terminología del dominio y el contexto de la tarea.
Flexibilidad de modelos
La arquitectura del asistente no tiene por qué depender de un único modelo o proveedor público.
06 // CONFIANZA
Evaluar y trazar
Las respuestas se pueden evaluar, registrar y devolver junto con sus fuentes de respaldo para que las organizaciones puedan inspeccionar el rendimiento e identificar patrones de fallo.
Evidencia en producción
La calidad de recuperación, la precisión fundamentada y el comportamiento multilingüe se pueden medir en lugar de dar por sentados.
Del prompt al flujo de trabajo controlado
El modelo de lenguaje es solo un componente del sistema
La GenAI privada combina conocimiento gobernado, permisos, recuperación, protección de la privacidad, ejecución de modelos y evaluación. El objetivo no es simplemente generar una respuesta, sino controlar cómo se produce dicha respuesta y qué evidencia la respalda.
Despliegue bajo su control
La IA privada debe adaptarse a su entorno, no obligar a su entorno a adaptarse al modelo
La arquitectura adecuada depende de la información que se procese, de los sistemas que ya tenga implementados y del nivel de conectividad externa que permita su organización. Por lo tanto, los asistentes de IA privada pueden diseñarse para nubes dedicadas, entornos locales (*on-premises*) y entornos aislados.
01 // NUBE PRIVADA
Entornos dedicados con la flexibilidad de la nube
Ejecute sus asistentes en una infraestructura dedicada manteniendo la escalabilidad, las opciones de integración y la flexibilidad operativa de un despliegue en la nube.
Conocimiento corporativo Acceso controlado Integración por API
02 // ON-PREMISES
IA dentro de su propia infraestructura
Los modelos, los servicios de recuperación y las integraciones corporativas pueden operar en una infraestructura controlada directamente por su organización, manteniendo los flujos de trabajo sensibles cerca de los sistemas que los albergan.
Modelos locales Repositorios internos Control de datos
03 // AISLADO
IA para entornos restringidos
Cuando la conectividad externa esté prohibida o fuertemente limitada, los asistentes pueden diseñarse en torno a modelos disponibles localmente, fuentes de conocimiento controladas e infraestructura aislada.
Air-gapped (aislado físicamente) Redes restringidas Inferencia local
Evidencia en producción
El despliegue seguro ya forma parte de la trayectoria en producción de Pangeanic
La GenAI privada se basa en disciplinas de despliegue que Pangeanic ya ha aplicado a sistemas de IA multilingüe: infraestructura controlada, modelos especializados, flujos de datos gobernados e integración con entornos operativos.
01 // VERITONE · IRON BANK
IA lingüística preparada para un entorno del Departamento de Defensa de EE. UU.
Pangeanic preparó tecnología lingüística neuronal personalizada para Veritone para su despliegue a través del entorno Iron Bank del Departamento de Defensa de EE. UU., ampliando una relación previa en la que la tecnología de Pangeanic ya se había integrado en una infraestructura empresarial privada.
Demuestra
Modelos especializados, entrega de software controlada, infraestructura privada y procesamiento multilingüe en entornos sensibles a la seguridad.
02 // AGENCIA TRIBUTARIA ESPAÑOLA
Infraestructura de IA dedicada para la administración pública
La Agencia Tributaria de España utiliza la plataforma ECO de Pangeanic en un entorno SaaS dedicado para proporcionar servicios de traducción de documentos en una administración pública grande y geográficamente distribuida.
Demuestra
Infraestructura dedicada, usuarios institucionales autorizados, procesamiento de documentos a gran volumen y flujos de trabajo multilingües controlados.
De la IA lingüística privada a la GenAI privada
Los modelos han cambiado. El problema del control, no.
Los despliegues anteriores se centraban en la tecnología lingüística neuronal. Hoy en día, su pila tecnológica puede incluir RAG, modelos generativos, modelos pequeños (small models), agentes y sistemas de conocimiento corporativo. Las disciplinas operativas siguen siendo familiares: controlar hacia dónde se mueven los datos, qué modelos pueden utilizarlos, quién puede acceder al sistema y cómo se evalúa el rendimiento.
DESPLIEGUE SIN DOGMAS
Elija el nivel de soberanía que su organización realmente necesita
La GenAI privada no exige que todas las organizaciones construyan la misma fortaleza. Un asistente de conocimiento corporativo, una administración pública que gestione documentos sensibles y un entorno de seguridad aislado pueden requerir distintas combinaciones de modelos, infraestructura, controles de acceso y supervisión humana.
La arquitectura adecuada debe responder a la sensibilidad de la información, a las restricciones operativas y al nivel aceptable de dependencia externa.
NIVEL 01 · NUBE CONTROLADA
IA corporativa gobernada
Para organizaciones que buscan la productividad de la inteligencia artificial generativa manteniendo un control más riguroso sobre el acceso a los datos, el conocimiento corporativo, la recuperación y el uso de los modelos.
Ideal para: asistentes de conocimiento interno, inteligencia documental, flujos de trabajo regulados y búsqueda corporativa multilingüe.
NIVEL 02 · INFRAESTRUCTURA PRIVADA
Nube privada o IA local (on-premises)
Para empresas, administraciones públicas y organizaciones reguladas que necesitan que los modelos, los sistemas de recuperación y la información sensible permanezcan dentro de una infraestructura controlada.
Ideal para: sector público, servicios financieros, información jurídica y repositorios corporativos sensibles.
NIVEL 03 · AISLADO
IA aislada y restringida (Air-gapped)
Para entornos donde las llamadas a modelos externos o la conectividad continua son incompatibles con la seguridad operativa, la sensibilidad de la información o la normativa de la infraestructura.
Ideal para: defensa, fuerzas de seguridad, infraestructuras críticas y otros entornos con estrictos límites operativos.
IA corporativa fundamentada
De la pregunta a la respuesta fundamentada
Un asistente privado debe saber quién pregunta, qué información tiene permitido consultar ese usuario y qué fuentes pueden respaldar la respuesta. La recuperación, los controles de privacidad y la evaluación se sitúan entre el prompt y la respuesta.
01 // USUARIO
Identificar el contexto
El usuario, su rol, idioma, departamento y tarea establecen el contexto operativo de la solicitud antes de acceder al conocimiento corporativo.
El contexto primero
Una misma pregunta puede requerir información diferente según quién la formule y con qué propósito.
02 // ACCESO
Aplicar permisos
Las políticas de identidad y acceso determinan qué repositorios, colecciones y fuentes tiene autorización el asistente para consultar.
Visibilidad controlada
RR. HH., legal, operaciones y los usuarios externos no necesitan acceder al mismo conocimiento.
03 // RECUPERACIÓN
Encontrar conocimiento relevante
El RAG corporativo recupera la información necesaria para la tarea de fuentes organizacionales aprobadas, en lugar de depender únicamente de lo que el modelo subyacente ya conoce.
Capa de fundamentación
Los documentos, repositorios, sitios web y colecciones gobernadas se convierten en contexto útil en el momento de la consulta.
04 // PRIVACIDAD
Proteger datos sensibles
La información personal, confidencial o restringida puede detectarse, enmascararse o anonimizarse antes de que llegue a los procesos de IA posteriores.
Privacidad por flujo de trabajo
La protección puede aplicarse antes de la recuperación, la generación, el registro de actividad o la interacción con modelos externos, según la arquitectura.
05 // GENERACIÓN
Generar con contexto
El modelo seleccionado produce una respuesta utilizando el conocimiento recuperado, las instrucciones del sistema, la terminología del dominio y el contexto de la tarea.
Flexibilidad de modelos
La arquitectura del asistente no tiene por qué depender de un único modelo o proveedor público.
06 // CONFIANZA
Evaluar y trazar
Las respuestas pueden evaluarse, registrarse y devolverse junto con las fuentes de respaldo para que su organización pueda inspeccionar el rendimiento e identificar patrones de fallo.
Evidencia en producción
La calidad de recuperación, la precisión fundamentada y el comportamiento multilingüe pueden medirse en lugar de dar por sentados.
Del prompt al flujo de trabajo controlado
El modelo de lenguaje es solo un componente del sistema
La GenAI privada combina conocimiento gobernado, permisos, recuperación, protección de la privacidad, ejecución de modelos y evaluación. El objetivo no es simplemente generar una respuesta, sino controlar cómo se produce dicha respuesta y qué evidencia la respalda.
IA privada multilingüe
Pregunte en un idioma. Recupere conocimiento en otro.
El conocimiento corporativo rara vez existe en un solo idioma. Las políticas pueden estar escritas en inglés, la documentación técnica en alemán, la información de atención al cliente en japonés y los procedimientos locales en español. Su asistente privado debe ser capaz de trabajar con todo ese conocimiento sin obligar a su organización a traducirlo todo previamente.
Multilingüe por arquitectura
El idioma no debería convertirse en otro silo de datos corporativo
Pangeanic combina la recuperación multilingüe, la tecnología lingüística, el control de terminología y la inteligencia artificial generativa para que sus usuarios puedan interactuar con el conocimiento de su organización en el idioma que les resulte natural.
El asistente puede recuperar información relevante en distintos idiomas, preservar la conexión con la fuente original y generar una respuesta en el idioma de trabajo del usuario.
Recuperación multilingüe Terminología corporativa Conocimiento multilingüe Inferencia privada
01 // RECUPERAR
Busque más allá del idioma de la consulta
Una pregunta formulada en un idioma puede desenterrar conocimiento corporativo relevante escrito en otro, lo que permite a las organizaciones multilingües aprovechar información que de otro modo sería difícil de localizar.
Explore el RAG Corporativo02 // COMPRENDER
Conserve la terminología de su dominio
Los nombres de productos, las expresiones legales, el vocabulario técnico y la terminología específica de su organización se pueden integrar directamente en la capa lingüística en lugar de dejarlos en manos del comportamiento genérico del modelo.
03 // ADAPTAR
Genere contenido para el usuario, no para el documento original
El conocimiento recuperado puede transformarse en respuestas útiles en el idioma del usuario, manteniendo al mismo tiempo el significado, la terminología y el contexto de la información corporativa subyacente.
Explore la Traducción Adaptativa Profunda por IA04 // TRAZAR
Mantenga visible la evidencia original
La generación multilingüe no debe ocultar el origen de una respuesta. Las fuentes recuperadas pueden seguir estando disponibles para su verificación, incluso cuando la respuesta final se produzca en otro idioma.
Una base de conocimiento. Muchos usuarios.
Acceso multilingüe sin duplicar la capa de conocimiento
Un empleado hispanohablante puede consultar sobre un procedimiento documentado en inglés. Un ingeniero japonés puede extraer información de la documentación técnica europea. Un equipo de atención al cliente puede trabajar a partir de conocimiento de producto creado en varios mercados.
El objetivo no es meramente traducir. Consiste en lograr que el conocimiento corporativo sea útil en todos los idiomas, preservando al mismo tiempo el control sobre las fuentes, la terminología y los accesos.
Integración corporativa
Diseñado en torno a sus sistemas, no alrededor de los nuestros
Un asistente de IA privada debe integrarse en el entorno de información de su organización en lugar de crear otra plataforma aislada. La arquitectura, los modelos, las fuentes de conocimiento y las opciones de despliegue se pueden adaptar a los sistemas y controles que ya tenga implementados.
01 // FUENTES DE CONOCIMIENTO
Conecte el conocimiento corporativo existente
Los documentos, los repositorios internos, los sitios web, la información estructurada y las colecciones de conocimiento aprobadas pueden formar parte de la capa de recuperación sin exigir a sus equipos que reconstruyan su patrimonio informacional.
Explore el RAG Corporativo02 // DOCUMENTOS
Convierta colecciones de documentos en conocimiento útil
La Inteligencia Documental Privada puede ayudarle a extraer, estructurar y preparar información procedente de entornos con un alto volumen de documentos antes de que dicho conocimiento llegue a los flujos de trabajo de recuperación y de IA generativa.
Explore la Inteligencia Documental Privada03 // MODELOS
Elija la estrategia de modelos que mejor se adapte a la tarea
La IA privada no tiene por qué girar en torno a un único modelo externo. Las arquitecturas pueden combinar modelos locales, modelos pequeños especializados y modelos externos aprobados según la tarea, el perfil de riesgo y la infraestructura disponible.
04 // APLICACIONES
Integre la IA en sus flujos de trabajo existentes
Los asistentes pueden integrarse tras aplicaciones empresariales, portales internos y procesos de negocio mediante servicios controlados y API, en lugar de obligar a sus usuarios a acceder a un destino de IA desconectado.
05 // PERSONAS
Mantenga la experiencia humana en el circuito (Human-in-the-loop)
Los expertos en la materia pueden revisar los resultados, identificar patrones de fallo, validar la terminología y aportar comentarios que mejoren el asistente a medida que el uso real en producción revela nuevos requisitos.
Explore las Operaciones de Datos de IA06 // EVOLUCIÓN
Cambie componentes sin necesidad de reconstruir todo el sistema
Separar el conocimiento corporativo, la recuperación, la ejecución de modelos y la evaluación reduce la dependencia de cualquier generación de modelos individual y facilita la evolución de la arquitectura a lo largo del tiempo.
Soberano por diseño
Mantenga el control de la capa de conocimiento mientras los modelos de IA siguen evolucionando
Los modelos seguirán mejorando. El conocimiento corporativo, los permisos, la terminología, los flujos de trabajo y la gobernanza seguirán siendo activos de su organización. Una arquitectura de IA privada debe preservar el control sobre dichos activos al tiempo que permite que la capa de inteligencia evolucione.
Asistentes de IA privada · Preguntas frecuentes
Preguntas que se hacen las empresas antes de desplegar un asistente de IA privada
La IA privada no es un modelo de despliegue único. La arquitectura adecuada depende de sus fuentes de conocimiento, usuarios, idiomas, requisitos de seguridad y entorno tecnológico existente.
¿Qué hace que un asistente de IA sea privado?
La privacidad proviene de controlar dónde se procesa la información, qué modelos pueden acceder a ella, quién puede recuperar un conocimiento determinado y qué datos pueden salir de la organización. Según los requisitos, esto puede implicar una infraestructura de nube dedicada, un despliegue local (*on-premises*), modelos locales o entornos aislados.
¿Puede un asistente de IA privada utilizar nuestros documentos y repositorios existentes?
Sí. El RAG corporativo puede conectar documentos aprobados, sitios web, repositorios, información estructurada y servicios internos a una capa de recuperación gobernada. El objetivo es hacer que el conocimiento organizacional existente sea utilizable por la IA en lugar de crear otro silo de información desconectado.
¿Tenemos que utilizar un modelo de lenguaje específico?
No. La arquitectura se puede diseñar en torno a modelos desplegados localmente, modelos pequeños especializados, modelos externos aprobados o combinaciones de ellos. La elección del modelo debe seguir la tarea, la infraestructura, los requisitos de rendimiento y el nivel de control exigido por su organización.
¿Puede el asistente trabajar con conocimiento corporativo en varios idiomas?
Sí. La arquitectura multilingüe de Pangeanic puede recuperar conocimiento relevante en distintos idiomas y generar respuestas en el idioma de trabajo del usuario. La terminología del dominio y la conexión con la fuente original pueden seguir formando parte del flujo de trabajo.
¿Cómo reducen las respuestas imprecisas o sin sustento?
La fundamentación mediante recuperación, las fuentes controladas, las instrucciones del sistema, la trazabilidad de las fuentes y la evaluación se pueden utilizar para reducir las respuestas sin respaldo. Las pruebas en producción deben medir la calidad de recuperación y la precisión de la respuesta fundamentada en lugar de asumir que un modelo se comportará correctamente porque rinde bien en pruebas de referencia generales.
¿Cómo se inicia un proyecto de asistente de IA privada?
Normalmente comenzamos identificando a los usuarios, las tareas de negocio, las fuentes de conocimiento, los idiomas, los permisos, las restricciones de despliegue y los criterios de éxito medibles. A continuación, una implementación focalizada permite validar la recuperación y el comportamiento del asistente antes de expandir la arquitectura a nuevos conocimientos, usuarios o asistentes especializados.
Construya su asistente de IA privada
Empiece por el conocimiento que su organización ya posee
Indíquenos quién necesita el asistente, a qué conocimiento debe acceder, qué idiomas debe comprender y dónde debe operar el sistema. Podemos ayudarle a definir una arquitectura de IA privada en torno a su información existente, sus requisitos de seguridad y sus flujos de trabajo de negocio.
RAG corporativo Nube privada On-premises IA multilingüe Flexibilidad de modelos
Hable con Pangeanic
Hable sobre su caso de uso con nuestro equipo de IA
Comparta su entorno de conocimiento, sus restricciones de despliegue y sus usuarios previstos. Le ayudaremos a identificar la ruta más práctica desde su información corporativa hasta un asistente en producción bajo control.