CentraAI
Características de CentraAI
Casos de Uso de CentraAI
Preguntas Frecuentes sobre CentraAI
Q¿Qué es CentraAI?
CentraAI es una solución AI-First para empresas que combina arquitectura de conocimiento y razonamiento, controles de gobernanza e ingeniería de modelos para escenarios de documentos, servicio de campo e investigación de inteligencia.
Q¿Qué módulos principales incluye CentraAI?
Incluye CentrAIscape (DocAssist, DocForge AI, Audit & Compliance Agent, AutoRAG), CentraOne (servicio de campo), CentraAssist (gemelo digital personal), plataforma Agentic AI y Voice AI.
Q¿Cómo funcionan el RAG y la trazabilidad de CentraAI?
Utiliza Knowledge Graph RAG, Agentic RAG y auto-corrección para vincular entidades entre documentos, razonar en varios pasos, invocar herramientas y anclar evidencias, aumentando la trazabilidad de las respuestas.
Q¿Admite despliegue on-premise e integración con sistemas existentes?
Sí, se adapta a la infraestructura actual y permite estrategias de despliegue privado o híbrido; el alcance exacto se define con el equipo comercial.
Q¿Cómo gestiona CentraAI seguridad y privacidad?
Incluye protección contra inyección de prompts, filtrado de PII, moderación de contenido, logs de auditoría y controles de cumplimiento para escalar con trazabilidad y control.
Q¿Cuál es el modelo de precios? ¿Es de pago?
No hay precios públicos; se ofrece bajo modelo personalizado para empresas. Contacta con ventas para una propuesta adaptada.
Q¿En qué sectores o casos de uso encaja CentraAI?
Documentación y gestión del conocimiento, automatización de servicio de campo, utilities/energía, investigación e inteligencia, call centers y auditoría de cumplimiento.
Q¿Qué capacidades de entrenamiento y MLOps proporciona?
Preparación y aumento de datos, destilación, aprendizaje activo, revisión humana, fine-tuning PEFT (LoRA/QLoRA), despliegue, monitorización de drift y re-entrenamiento continuo.
Q¿Son reales los beneficios ejemplificados en la web?
Los números mostrados son ejemplos; los resultados reales dependen del escenario, calidad de datos y forma de implementación.
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