03 · Plataforma
Tres plataformas, una cadena de valor
REFLEX, XAORUS y XIGMA: diseñar una solución, actuar sobre lo que encuentra y mejorar los modelos que hay detrás.
REFLEX · XAORUS · XIGMA
Tres plataformas propias, cada una en una capa distinta del mismo problema: diseñar una solución, actuar sobre lo que encuentra y mejorar los modelos que hay detrás.
01 · Diseño y despliegue
REFLEX
Un entorno no-code y low-code para diseñar, orquestar y desplegar soluciones de detección y reconocimiento con IA.
REFLEX es donde se define una solución. Existe porque quien sabe qué hay que detectar en una instalación rara vez es quien tendría que escribir el software para detectarlo, y la distancia entre esas dos personas es donde se pierden la mayoría de los proyectos de IA industrial. Reunir diseño, orquestación y despliegue en un mismo entorno acorta esa distancia.
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Diseño de soluciones de detección y reconocimiento sin escribir la implementación.
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Orquestación de cómo esas detecciones se componen en algo con sentido operativo.
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Despliegue del resultado en el entorno de destino.
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El mismo entorno para las tres cosas, de modo que el diseño y lo que está en marcha no se separen.
02 · Eventos, alertas e incidentes
XAORUS
Una plataforma de inteligencia de eventos, alertas e incidentes que habilita flujos de decisión en tiempo real, trazabilidad y notificación multicanal.
XAORUS es donde un hallazgo se convierte en algo sobre lo que alguien actúa. Detectar es la mitad fácil del problema; la difícil es que el hallazgo tiene que llegar a la persona adecuada, por un canal que esa persona use de verdad, con la rapidez suficiente para que importe, y dejar un registro que se sostenga cuando el incidente se revise semanas después.
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Inteligencia de eventos, alertas e incidentes, y no un flujo crudo de detecciones.
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Flujos de decisión en tiempo real, para que un hallazgo lleve a algún sitio en lugar de acumularse.
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Trazabilidad, porque una revisión de incidente pregunta qué se sabía y cuándo.
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Notificación multicanal, llegando a las personas donde ya están.
03 · Entrenamiento y especialización
XIGMA
Un núcleo de aprendizaje neuronal profundo para entrenamiento avanzado, reentrenamiento y especialización de modelos.
XIGMA es la razón de que un modelo pueda especializarse para un entorno en lugar de configurarse de forma genérica. Es también lo que hace que la independencia sea operativa y no retórica: entrenar y reentrenar en casa es lo que permite que un modelo sea propio y que pueda volver a especializarse cuando el entorno que vigila cambia, como inevitablemente hacen una línea, un patio o una estación del año.
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Entrenamiento avanzado de modelos para un entorno operativo concreto.
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Reentrenamiento, a medida que cambia con el tiempo el entorno que el modelo vigila.
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Especialización, para que un modelo encaje en una instalación en vez de aproximar muchas.
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Un ciclo de vida interno, que es en lo que consiste realmente ser propietario de un modelo.
Cada descripción de abajo desarrolla la definición publicada de la propia plataforma y no va más allá. Aquí no hay arquitectura, ni topología, ni flujo de datos entre las tres, porque la descripción de un producto no es una arquitectura, y deducir una a partir de tres nombres de producto es la forma en que una página pública acaba afirmando algo que nadie verificó.
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Hablemos de un despliegue
Qué plataforma es relevante depende del entorno y del resultado. Eso es una conversación, no una configuración.
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