Empiezo donde tu equipo
pierde tiempo.
Una tarea repetitiva, una decisión detenida o una oportunidad que nadie alcanza a atender.
proceso → objetivo mediblePuedo recibir solicitudes, revisar documentos, separar excepciones y dejarte sólo las decisiones que necesitan tu criterio.
Una tarea repetitiva, una decisión detenida o una oportunidad que nadie alcanza a atender.
proceso → objetivo medibleDocumentos, CRM, catálogo o APIs entran como conexiones declaradas. Cada una conserva su permiso.
datos + herramientas → contextoReglas, permisos y compuertas separan lo automático de lo que necesita juicio humano.
criterio → acción o escalamientoEl agente atiende, investiga, clasifica o revisa. Cada paso deja una traza y una medida para corregirlo.
Entiende lo que busca, consulta catálogo y disponibilidad, responde en su canal y prepara el siguiente paso. Lo excepcional llega a tu equipo.
lead → herramientas → agenda o escalamientoLee el archivo autorizado, localiza evidencia y prepara un resultado verificable. Si el documento no alcanza, lo dice.
pregunta → documentos → evidencia + citaCompara cada intento con una línea base, conserva lo aprendido y abre otra familia cuando repetir ya no mejora el resultado.
hipótesis → prueba → memoria → siguiente movimientoSigue la señal: entra tu proceso, se aplica un criterio, tu equipo conserva el control y queda una acción trazable.
RUTA PROPUESTATú decides cuándo actúa y cuándo escala.
Cada escena traduce experiencia de sistemas que ya construimos. Mira qué recibe el agente, qué herramientas usa, cuándo escala y qué resultado deja.
Entiende la intención, consulta catálogo y disponibilidad, responde en el canal de entrada y escala lo excepcional. Si la operación lo permite, agenda o prepara el cierre.
ResultadoUna oportunidad atendida y registrada, aun cuando tu equipo no estaba disponible.
acciónagenda / prepara cierre
excepciónescala a tu equipo
Explora estrategias, mide cada intento contra una línea base y conserva lo aprendido. Si una familia deja de prometer, abre otra ruta en vez de repetir el mismo experimento.
Decisión del cicloCambiar de familia y conservar la mejor ruta.
Localiza el fragmento relevante, contrasta el requisito y prepara un borrador con su cita. La aprobación queda, de forma visible, en manos del especialista.
ResultadoMenos búsqueda. Más tiempo para decidir.
01 · evidenciaFragmento localizado
02 · requisitoNorma conectada
03 · borradorHallazgo sustentado
Decide el auditorPropone relaciones por significado, genera la transformación y separa lo ambiguo para revisión. Una duda visible cuesta menos que un dato mal migrado.
ResultadoLo seguro fluye. Lo ambiguo se detiene.
Estas escenas explican capacidades; no son interfaces literales de los sistemas.
Trae un proceso de tu empresa ↗Consulta cómo una señal se abre en responsabilidades y vuelve como una respuesta. Los grafos completos permanecen visibles en la sección de sistemas.
Vista estática de responsabilidades coordinadas. Ver los tres grafos y sus fuentes ↓
También puedes abrir los grafos y sus fuentes en 2D ↓.
Arrastra para girar. Toca un punto para conocerlo.
Escribe un caso real. El agente propone, explica su límite y te deja decidir dónde ejecutar.
Un dato aislado no basta: primero hay que entender su significado y su contexto.
Si la relación no es clara, la decisión correcta puede ser detenerse y pedir contexto.
La prueba usa un ejemplo de mapeo para que puedas inspeccionar el criterio. Una persona valida el significado antes de migrar datos.
Escribe una columna de tu base — de esas que nadie sabe qué significan. La prueba corre en tu navegador. Antes de ejecutar te explico qué se descarga y qué permanece en tu equipo.
Hugging FaceXenova / MiniLMq8 · privado
o prueba:
Corre en tu equipo. La columna se clasifica en tu navegador y no se envía al servidor. La decisión conserva su umbral y puede rechazar o escalar.
Y a veces dice «no sé». Es lo más caro de construir y lo que más vale: un campo mal traducido contamina todo lo que va encima.
Sobre 53 columnas etiquetadas: 23 resueltas bien · 1 mal · 15 escaladas · 14 rechazadas de más · 16 de 16 basuras contenidas
python3 apps/weasy-site/clasificador/calibrar.py
Los umbrales no los elegí: los barrió ese comando sobre el conjunto etiquetado, con resolver-mal pesando el doble que escalar. Mi primera versión los puso a ojo y rechazaba respuestas correctas.
Cuéntame qué proceso te cuesta trabajo. Te propongo por dónde empezar y dónde tengo límites. Corre en tu navegador.
Hugging Facecorre en tu navegadortu caso no se envía
De 25 casos dentro de alcance: 13 resueltos y 12 con dos opciones, sin errores dentro del conjunto. De 15 casos fuera de alcance: 14 contenidos y 1 respuesta equivocada.
.venv/bin/python apps/weasy-site/clasificador/calibrar_arquetipos.py
Prefiere darte dos opciones antes que arriesgarse: eso es una decisión, no una limitación — equivocarse cuesta la credibilidad, dudar sólo cuesta una pregunta más en la llamada. Otras dos sesiones midieron con SUS casos y sacaron 8 de 15 y 4 de 10, peor que mi propio conjunto: lo que encontraron no fue vocabulario, fue la FORMA. Yo probé con un dolor por frase, limpio; la gente escribe «facturas» a secas o mete dos problemas en uno.
Arquitecturas, decisiones y mediciones de los sistemas que construimos. Explora cada caso sin salir de esta página.
Agentes · sistemas que leen, deciden y responden — cada uno, por dentro
Patrón de agente · arquitectura pública
Recibe una pregunta, abre únicamente las fuentes autorizadas, localiza evidencia y prepara una respuesta con citas. Si el material no alcanza o la acción exige autorización, se detiene y escala a una persona.
Una señal abre capacidades de contexto, criterio y control; al usuario vuelve una sola respuesta trazable. Patrón público de Weasy.
Cada solicitud se contrasta con el inventario de capacidades antes de abrir una herramienta
contrato público · ninguna herramienta se deduce sólo por el texto del modelo
Una afirmación documental debe regresar acompañada de su fuente o declararse insuficiente
contrato público · el patrón separa respuesta, evidencia y límite
Arquitectura de referencia · responsabilidades coordinadas
Vista completa. Usa + para leer responsabilidades y arrastra para recorrerlas.
Una señal entra, abre capacidades de contexto y criterio, consulta sus límites y devuelve una respuesta o un escalamiento. Cada punto representa una responsabilidad del patrón. Pasa el cursor por un punto para leerla, o acércate para recorrer el sistema.
Procedencia: arquitectura de referencia diseñada por Weasy para explicar cómo coordinamos capacidades. No representa la topología, el tamaño ni el estado de despliegue de un cliente.
Agente · laboratorio propio, no es un cliente
Recibe una misión —un conjunto de datos, el costo de equivocarse en cada dirección, el mínimo de detección exigido— y arma su propia tubería de aprendizaje: prueba estrategias, se mide, registra cada corrida y se descarta a sí mismo cuando una familia de estrategias se agota.
714 aprobadas · 8 fallidas · 5 omitidas · 5 errores
Fuente: pytest tests/fraud_agent -q. Errores y fallos conservados en el registro de medición.
203 archivos de código fuente
fuente · find src/fraud_agent -name '*.py' | wc -l
Exploración de estrategias · recorrido ilustrativo
Así busca: abre familias de estrategias, las mide, y poda las que se agotan. En ámbar, la única que sobrevivió. Casi todo lo que prueba un agente de este tipo se descarta — y eso es el trabajo, no el desperdicio. Cada rama dice qué se intentó y por qué murió; puedes acercarte y arrastrar para verlo de cerca.
Las familias y los tres veredictos —CONTINUE, SWITCH_FAMILY, TERMINATE— son el vocabulario real del agente. La trayectoria concreta del dibujo es ilustrativa, no una corrida medida.
Sin cifras de desempeño aquí, y es a propósito: las que tiene están por debajo de sus propios objetivos. Cuando pasen, las publico con su fecha y su n como todo lo demás de esta página. No tiene URL pública: es un laboratorio, no un producto.
En la frontera · decide de verdad, pero dentro de una tubería
Agente · prototipo de laboratorio
Propone cómo transformar datos de origen hacia un esquema clínico de destino. Su flujo genera expresiones y revisa errores básicos antes de decidir si vuelve a intentarlo.
Relaciona campos de origen con elementos del esquema de destino.
Construye expresiones para llevar los datos al formato esperado.
Detecta errores básicos y puede volver a generar la propuesta.
Prototipo implementado. No publicamos una tasa de acierto ni afirmamos despliegue en un cliente. Sus validaciones básicas no certifican conformidad clínica.
La demostración de esta página utiliza un componente semántico. No ejecuta este agente completo ni valida expedientes clínicos.
Conocer el componente semántico ↓Componente semántico · demostración disponible
Un campo como pat_dob puede referirse a una fecha de nacimiento. Este componente compara nombres y descripciones para proponer correspondencias por significado. Expone la similitud de los candidatos para ayudar a revisarlos; no certifica por sí solo una transformación clínica.
Vecindario semántico · medición documentada
Busca por significado, no por nombre. En el centro, la columna consultada; alrededor, los 24 campos del catálogo FHIR a su distancia real. De los 24, uno solo pasa el umbral — lo de fuera no se responde a la fuerza: se rechaza y se escala a una persona.
Cosenos medidos el 10 sep 2026 con el modelo local fijado para esta página, para la consulta peso_kg; el umbral 0.24 está calibrado en clasificador/nucleo.py. El radio es la distancia, no una composición.
7 reglas de decisión con nombre propio, no un umbral suelto
fuente · el enum DecisionRule en classification/pipeline/decision_policy.py
Lo digo como es: su compuerta de decisión es juicio real —siete reglas nombradas, umbrales explícitos, escalada sólo en empate y la opción de rechazar— pero vive dentro de una tubería de recuperación y ranking. Llamarlo «agente» sería inflarlo. Y no tiene métricas de acierto publicables: sus pruebas quedan fuera de la integración continua y sus dependencias no están instaladas. Arquitectura demostrable, resultado no demostrado.
El agente se encarga de lo repetitivo y te entrega el resultado. Si una decisión puede afectar a un cliente, un pago o una aprobación, te la consulta antes de actuar.
“Revisa estas solicitudes y prepara las que están completas.”
Separa los casos listos, explica las excepciones y deja todo preparado para decidir.
Apruebas, corriges o rechazas. El agente continúa sólo cuando se lo permites.
Los permisos viven fuera del agente. Aunque una instrucción le pida continuar, sólo puede preparar el resultado y solicitar la aprobación de una persona.
La acción sensible permanece bloqueada hasta recibir autorización humana.
Patrón público de referencia; no reproduce una implementación privada.
El problema de comprar un agente de IA es que no puedes evaluarlo. Todos se ven bien en la demo. Por eso mi entregable incluye el número, cómo se obtuvo, y con cuántos casos.
Una cifra sólo vale cuando puedes preguntar: ¿qué recorrió la prueba y bajo qué condiciones?
El recorrido se prueba en cuatro anchos, con movimiento reducido y con CPU restringida. Además se inspeccionan contraste, geometría, navegación, formularios y ausencia de envíos espontáneos.
Estas cifras certifican el comportamiento de esta experiencia web. No prueban el resultado de un agente futuro en tu operación. Ese resultado se define y se mide con tus casos, tu línea base y las personas que hoy hacen el trabajo.
Encaje, proceso, límites y uso de datos; todo disponible antes de empezar.
El agente se construye alrededor de tu proceso. El alcance, las pruebas y el uso de tus datos quedan a la vista.
Una semana dentro de tu operación, con gente mía. Salgo con el proceso concreto, quién lo sufre y cómo se vería el éxito en un número.
Con tus datos, tus reglas y tu vocabulario. Nada de plantillas: un agente que no habla tu idioma de negocio no lo usa nadie.
Casos reales resueltos por tu gente, y el agente contra ese criterio. Si el sistema anterior existe, lo mido también contra sí mismo: sin eso nadie sabe qué es «bueno».
En producción, con trazas de cada decisión. Y con tu gente entendiendo cómo se toca, porque un sistema que sólo yo puedo mantener es un sistema que te secuestra.
Cuéntanos una decisión que hoy frena tu operación. En una demo privada te mostramos el recorrido, los controles y el resultado que tendría sentido medir. Si no hay encaje, te lo decimos.
Una operación concreta, un volumen y la decisión que hoy absorbe tiempo.
Revisamos cómo Azyan conecta datos, modelos, herramientas y aprobación humana.
Si hay encaje, definimos un piloto acotado y la métrica de valor antes de construir.
Antes de confiarme un proceso mereces saber qué hago con lo poco que esta página ya toca. Todo esto se comprueba mirando: no hay nada que aceptar creyéndome.
Te pregunto antes de bajar nada. El modelo se descarga una vez y lo que escribes no sale de tu equipo: la prueba corre en tu navegador y no envía la columna al servidor.
Guarda tu nombre, empresa, correo y mensaje, junto con la fecha de envío y la página de origen cuando el navegador la proporciona. No guarda tu IP ni tu navegador. El servidor tampoco escribe el cuerpo de la petición en su registro de acceso.
No hay analítica, ni píxeles, ni cookies mías. Uso el almacenamiento del navegador para una sola cosa: recordar si dijiste que sí o que no a la descarga, para no volver a preguntártelo.
Las tipografías también viven aquí. Esta página carga sus recursos desde nuestro propio servidor, sin peticiones a Google Fonts ni a otros terceros. Los enlaces externos sólo se abren cuando tú los eliges.
No tengo SOC 2 ni ISO 27001, y no voy a insinuar que sí. Las condiciones de un trabajo real —dónde viven tus datos, cuánto se guardan, quién los toca, qué pasa al terminar— no son una sección de un sitio web: son un contrato, y se acuerdan contigo antes de que me pases un solo archivo. Si tu área de compras necesita ese documento para dejarte avanzar, pídemelo en la llamada y lo redactamos sobre tu política, no sobre una plantilla mía.
En una llamada con el equipo vemos qué agente necesitas, cómo medirlo y si algo más sencillo basta.
Sin presentación de ventas. Y en la llamada hay gente: no te atiende un chat.