Sistemas aplicados: nuestra arquitectura, probada en operaciones reales.
Nuestra investigación describe cómo una empresa puede funcionar con agentes de IA coordinados, con cada acción relevante comprobada mediante reglas fijas y aprobada por una persona. En los sistemas aplicados construimos esa arquitectura para operaciones reales. Cada uno parte de un problema operativo, utiliza un diseño multiagente gobernado y se mide frente a límites explícitos. El cliente obtiene un sistema que funciona. Nosotros obtenemos pruebas de qué resiste en producción y qué no.
Si ya sabe qué sistema necesita, podemos definir su alcance directamente. No hace falta un Audit.
Por qué el trabajo aplicado forma parte de la investigación.
| Marco | Qué ponen a prueba los sistemas aplicados |
|---|---|
| AMEA (arquitectura) | Si los agentes pueden preparar, encaminar y comprobar trabajo real, con controles deterministas antes de que se confirme nada |
| AMES (seguridad) | Si los agentes pueden actuar sobre los sistemas de la empresa sin tener credenciales, y ante entradas maliciosas |
| AMEG (gobernanza) | Si se puede demostrar que cada acción cumple las normas y queda registrada en una pista de auditoría |
| AMEE (economía) | Si el coste operativo pasa realmente de la plantilla a la computación una vez automatizada la coordinación |
Los resultados del trabajo aplicado se incorporan a los marcos, incluidos sus límites explícitos.
Qué construimos y qué demuestra cada sistema.
| Área de capacidad | Problema operativo | Sistema y arquitectura | Relevante técnicamente porque | Demuestra | Evidencias |
|---|---|---|---|---|---|
| Coordinación multiagente gobernada | El trabajo pasa entre personas, herramientas y controles, y la mayor parte del coste está en esa coordinación | Orquestación multiagente con contratos tipados, bucles de validación y circuitos de aprobación para los pasos relevantes | Nunca se confía directamente en la salida de un agente: se valida, se reintenta y, si sigue fallando, se escala a una persona | El patrón AMEA: la IA prepara, controles fijos verifican y una persona aprueba | Plataforma de operaciones agénticas con MCP; procesos que se autocorrigen; planificación multiagente |
| Acceso seguro de los agentes a herramientas (MCP) | Los agentes necesitan bases de datos, API y documentos, pero no deben tener sus claves | Servidores MCP a medida con entradas tipadas y permisos acotados. Los cálculos se ejecutan de forma determinista en la base de datos, no en el modelo | El modelo nunca ve credenciales, y las cifras proceden de código determinista, no de texto generado | El principio AMES de aislamiento de credenciales, en sistemas que funcionan | Asistente de datos sanitarios; flujos de trabajo financieros multilingües |
| Sistemas de conocimiento fundamentados | Las respuestas basadas en documentos internos deben ser trazables y de una exactitud medible | Recuperación híbrida por vectores densos y palabras clave, con las fuentes visibles y evaluada antes del lanzamiento | La calidad de las respuestas se mide, no se da por supuesta | Que la recuperación puede someterse a un estándar de evaluación antes de que las personas confíen en ella | Búsqueda en documentos financieros; asistente de procedimientos (SOP); copiloto financiero |
| Procesamiento de documentos, voz e imagen | Entradas no estructuradas (facturas, llamadas, imágenes) entran en las operaciones sin comprobarse | Extracción que tiene en cuenta la maquetación, diarización de hablantes e inspección visual, cada una seguida de validación | Los casos de baja confianza pasan a una cola de revisión, y se indican los límites de precisión | Dónde debe detenerse la automatización y tomar el relevo una persona | IA para facturas; diarización de voz; detección visual de defectos; recepcionista de voz |
| Evaluación y observabilidad | La IA que ya está en producción suele funcionar sin medición ni trazas | Evaluación reproducible en contenedores, trazabilidad y detección de anomalías con resúmenes de causa raíz redactados por el modelo | El comportamiento puede reproducirse, compararse y auditarse | El requisito AMEG de que las acciones queden registradas y puedan revisarse | Marco de evaluación comparativa de agentes; detección predictiva de fallos |
| Infraestructura de IA autoalojada | Los datos y el control deben permanecer en el entorno del cliente | Modelos de pesos abiertos en servidores GPU dedicados, orquestación independiente del modelo | El sistema funciona sin depender de un único proveedor | La independencia operativa como propiedad de diseño. Vea IA de código abierto | Asistente de ERP/CRM con modelos autoalojados |
| AdTech: compensación autónoma en un ámbito real | Las decisiones publicitarias en tiempo real se toman a velocidad de máquina, con dinero en juego | La arquitectura del estudio aplicado sobre compensación, y cinco plugins de IA en producción en AdTech | Es un ámbito de producción en el que la verificación tiene que seguir el ritmo de la máquina | AMEA en un ámbito donde ya funciona. La referencia del estudio es una carga de trabajo sintética | Estudio aplicado sobre compensación; reviveadservermod.com |
Aplicado a flujos de trabajo sectoriales como siniestros, cobros, suscripción de riesgos y tramitación de expedientes en nuestras páginas de sectores. Desarrollado por nuestro equipo de ingeniería y nuestra red de entrega; los nombres y las cifras de los clientes son confidenciales.
Invariantes de diseño: iguales en todos los sistemas.
- La IA prepara, controles fijos verifican y una persona aprueba todo lo relevante. Vea AMEA.
- Los agentes nunca tienen credenciales de pagos ni de sistemas críticos. Vea AMES.
- Cada acción se registra en una pista de auditoría. Vea AMEG.
- Independiente del modelo y autoalojable, para que no dependa de un solo proveedor.
Tres formas de trabajar con nuestra tecnología.
| Si usted… | Empiece por |
|---|---|
| sabe qué sistema quiere construir | Un sistema aplicado (esta página) |
| quiere saber dónde compensaría la IA antes de construir | El diagnóstico gratuito y después el Audit |
| quiere probar primero un flujo de trabajo en producción | Un piloto |
Definido, construido por etapas y entregado.
| Paso | Qué ocurre |
|---|---|
| 01 Definición | Una llamada breve y después un alcance por escrito: qué hace el sistema, qué no debe hacer nunca, cómo se mide el éxito y el precio. |
| 02 Construcción por etapas | Demostraciones funcionales en cada etapa, para que vea los avances pronto y pueda cambiar de rumbo. |
| 03 Verificación | Pruebas, controles de calidad de las respuestas de la IA y puntos de aprobación para todo lo relevante, antes del lanzamiento. |
| 04 Entrega | Código, documentación y una presentación guiada. Los entregables específicos del flujo de trabajo que construimos para usted son de su propiedad. |
| 05 Soporte | Soporte opcional o una colaboración continua de ingeniería tras el lanzamiento. |
Tres formas de trabajar con nosotros.
| Modelo | Ideal para | Precio |
|---|---|---|
| Proyecto de alcance cerrado | Un sistema de IA claramente definido | Precio cerrado, acordado en el alcance por escrito |
| Colaboración continua de ingeniería | Una serie de sistemas sobre la misma arquitectura | Cuota mensual por una capacidad acordada |
| Piloto | Probar un flujo de trabajo antes de un despliegue más amplio | Desde 5200 € / 6000 $. Vea Servicios. |
Los proyectos se presupuestan tras una llamada de definición. No publicamos tarifas por día.
Si un proyecto revela una oportunidad operativa mayor, el Operational Leverage Audit es el siguiente paso natural, pero nunca es obligatorio.
Preguntas frecuentes
¿Por qué un laboratorio de investigación acepta proyectos de clientes?
Porque los marcos tienen que funcionar en operaciones reales. Los sistemas aplicados ponen a prueba la arquitectura con limitaciones reales, y lo que aprendemos vuelve a la investigación. Los clientes obtienen un sistema gobernado que funciona.
¿Tenemos que hacer antes el diagnóstico o el Audit?
No. Si sabe qué necesita construir, podemos definirlo directamente como proyecto.
¿De quién es el código?
Los entregables específicos del flujo de trabajo que construimos para usted son de su propiedad. Nosotros conservamos nuestros marcos y herramientas preexistentes. Las condiciones exactas figuran en el alcance por escrito.
¿Qué modelos de IA utilizan?
Somos independientes del modelo: modelos de frontera, modelos más pequeños o modelos de pesos abiertos autoalojados, elegidos según la tarea.
¿Puede funcionar en nuestros propios servidores?
Sí. Toda la pila tecnológica puede autoalojarse de principio a fin.
¿Desarrollan sitios web generales o aplicaciones móviles?
No. Secular Labs solo construye sistemas nativos de IA. El desarrollo de software general lo gestiona nuestra empresa hermana DJAX en djaxtech.com.
¿Cómo fijan los precios?
Tras una breve llamada de definición, enviamos un alcance por escrito con un precio cerrado, o una cuota mensual para el trabajo continuo.