De los datos multilingües a la infraestructura de IA soberana
Fundada en Valencia en el año 2000, Pangeanic ha evolucionado a través de distintas generaciones de tecnología lingüística: corpus multilingües, traducción automática estadística y neuronal, anonimización, evaluación de modelos y, hoy, operaciones de datos para IA y sistemas de inteligencia artificial bajo control de las organizaciones.
Mucho antes de la IA generativa, ya construíamos los datos y sistemas que la hacen posible
Nuestra historia no comienza con los LLM. Comienza con datos lingüísticos, alineamiento de corpus, adaptación de dominio y sistemas capaces de operar entre idiomas. Esa experiencia acumulada explica por qué hoy trabajamos en datos de entrenamiento, evaluación, privacidad e infraestructura soberana.
Datos multilingües y modelos estadísticos
Pangeanic desarrolló experiencia en corpus paralelos, memorias de traducción, alineamiento y sistemas de traducción automática estadística. El rendimiento del modelo dependía ya entonces de la calidad y estructura de los datos.
Redes neuronales e infraestructura digital
La llegada de los sistemas neuronales amplió nuestro trabajo hacia adaptación de dominio, modelos de mayor escala e infraestructuras digitales multilingües para empresas y administraciones.
Adaptación, anonimización y evaluación
Deep Adaptive NMT, MTQE y el proyecto MAPA conectaron la tecnología lingüística con nuevas necesidades: proteger información sensible, medir la calidad de los sistemas y procesar datos reales de forma segura.
Datos para IA e infraestructura soberana
Pangeanic opera hoy en recopilación y preparación de datos para IA, evaluación, alineamiento, anonimización, personalización de modelos y despliegues de IA bajo control de empresas e instituciones.
El principal obstáculo para usar IA no siempre es el modelo
Para muchas organizaciones, el problema real es poder utilizar sus propios datos sin comprometer privacidad, confidencialidad o cumplimiento normativo.
Datos sensibles antes de llegar al modelo
Pangeanic desarrolla tecnología de anonimización multilingüe para detectar y proteger información personal y sensible antes de que los datos sean compartidos, traducidos, recuperados o procesados por sistemas de IA.
Esta capacidad conecta privacidad, preparación de datos, gobierno del dato e IA soberana dentro de una misma arquitectura operativa.
Ver capacidades de anonimizaciónUna cadena de operaciones para convertir información en activos utilizables por IA
Antes de entrenar, adaptar o evaluar un sistema de IA, los datos deben pasar por una serie de decisiones técnicas y humanas.
Recopilación y adquisición
Texto, documentos, voz, audio, imágenes, vídeo y datos multimodales obtenidos según requisitos de idioma, dominio, modalidad, derechos y calidad.
Preparación y anotación
Limpieza, clasificación, etiquetado, metadatos, revisión humana y preparación de conjuntos de datos listos para entrenamiento, grounding o evaluación.
Protección de información sensible
Detección de PII, anonimización, enmascaramiento y tratamiento multilingüe de información personal o confidencial.
Evaluación y alineamiento
Gold standards, evaluación humana, datos de preferencias, análisis de errores y controles de calidad para comparar y mejorar el comportamiento del modelo.
Del acceso a modelos al control del sistema
Empresas, administraciones y sectores regulados necesitan conocer dónde permanecen sus datos, qué modelos los procesan, cómo se evalúan los resultados y quién controla la infraestructura.
Datos bajo control
Arquitecturas preparadas para requisitos de privacidad, residencia del dato y control de acceso.
Modelos adaptados a la tarea
Selección, grounding, adaptación de dominio, evaluación y control del comportamiento para usos concretos.
Infraestructura privada
Opciones de despliegue en nube privada, on premises y entornos controlados para organizaciones con requisitos estrictos.
El lenguaje sigue siendo una ventaja acumulada
La traducción automática ya no define por sí sola a Pangeanic, pero nuestra experiencia en terminología, adaptación de dominio, evaluación y procesamiento multilingüe sigue siendo una ventaja diferencial para construir sistemas de IA que deben funcionar entre idiomas.
Deep Adaptive AI Translation
Adaptación a terminología, memorias de traducción, estilo y conocimiento del cliente para flujos empresariales multilingües.
Machine Translation Quality Estimation
Evaluación automática sin referencia para decidir qué contenido puede publicarse, qué debe corregirse y qué requiere revisión humana.
Investigación, infraestructura pública y sistemas reales
Nuestra capacidad actual se ha construido a través de proyectos en los que datos, evaluación humana, privacidad, adaptación de modelos y tecnología lingüística tuvieron que funcionar fuera del laboratorio.
Barcelona Supercomputing Center
Colaboración en datos multilingües, recursos lingüísticos y trabajo relacionado con modelos de lenguaje en español, catalán y otros idiomas.
MAPA
Multilingual Anonymisation for Public Administrations conectó anonimización, reconocimiento de entidades, privacidad y tratamiento multilingüe de información sensible.
Los datos, la evaluación y la gobernanza forman parte del mismo sistema
Definir la tarea
Qué debe hacer el sistema, en qué idiomas, con qué tipos de datos y bajo qué restricciones.
Preparar la evidencia
Datos de entrenamiento, evaluación, conocimiento, anotaciones y criterios de aceptación.
Proteger la información
Determinar qué datos pueden utilizarse, cuáles deben anonimizarse y dónde deben procesarse.
Evaluar antes de desplegar
Medir calidad, riesgos, comportamiento, errores y necesidades de revisión humana.
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