
El Mapa del Sistema IA es una plataforma impulsada por IA de interés público, diseñada para construir el primer modelo de sistema global interconectado, al integrar y vincular una vasta cantidad de conocimiento de múltiples disciplinas para comprender y abordar desafíos globales complejos.
Las funciones centrales incluyen extraer e integrar conocimiento de la literatura científica, realizar inferencias causales y análisis de modelado, y ofrecer una visión de sistema interpretable y dinámicamente actualizable, con soporte para consultas mediante API o lenguaje natural.
Principalmente dirigido a investigadores, responsables de políticas, organizaciones sin fines de lucro y desarrolladores que requieren modelos sistemáticos y cuantitativos para investigar problemas complejos o para obtener soporte en la toma de decisiones.
Las fuentes de datos provienen de literatura científica, bases de datos de expertos y otras fuentes validadas, con actualizaciones dinámicas; actualmente se han incorporado más de 4.65 millones de hallazgos de investigación, 37 mil conceptos y 1.4 millones de relaciones.
Dado su estatus de empresa con fines sociales, la plataforma busca impulsar el intercambio de conocimiento para afrontar desafíos globales; consulte la información oficial para conocer métodos de acceso y términos.
La plataforma ofrece trazabilidad completa del conocimiento; los nodos de variables clave pueden interoperar con ontologías estándar, y mediante un sistema de IA compuesta patentado se enlazan y estandarizan para garantizar la interpretabilidad y la transparencia.

Glean AI es una plataforma de trabajo con IA de nivel empresarial que, al integrar el conocimiento interno disperso de la empresa, ofrece búsqueda inteligente, asistentes de IA y agentes de automatización, para mejorar la colaboración del equipo y la gestión de la información.

Open Knowledge Maps es una plataforma de descubrimiento de literatura científica basada en IA que visualiza la investigación. Genera mapas de conocimiento interactivos al agrupar la literatura por temas, ayudando a los investigadores a explorar rápidamente la estructura general del campo, identificar temas centrales y referencias clave, y así mejorar la eficiencia de la revisión de literatura y el descubrimiento de conocimiento.