STACK TECNOLÓGICO • INGENIERÍA DE SOFTWARE & MODELOS COGNITIVOS

Arquitectura Híbrida: Razonamiento con IA, Ejecución Determinista

Separamos la capa probabilística de la capa contable. La inteligencia artificial interpreta intenciones y lenguaje natural; el software determinista calcula importes, valida catálogos del SAT y ejecuta transacciones ACID.

CONVERGENCIA DETERMINISTA

Los 3 Ejes de la Ingeniería de Algoritmo Binario

Haz clic en cada componente para auditar sus contratos de datos y especificación técnica:

Eje 01: Automatización y Middleware Transaccional
LATENCIA < 24ms • PROTOCOLO SEGURO

Microservicios desacoplados que orquestan llamadas entre APIs REST, webhooks de mensajería empresarial (WhatsApp Cloud API) y el Event Bus central. Manejo estricto de idempotencia para evitar dobles registros o ejecuciones redundantes en cobros o facturación.

FastAPI / Node.js RabbitMQ / Redis Docker & Microservicios Webhooks Cifrados HMAC
FRAMEWORK DE PRODUCCIÓN

Las 4 Capas de la Infraestructura Agéntica

Cómo viaja una orden desde una conversación o PDF hasta la base de datos fiscal sin error.

CAPA 01

Ingesta & Parsing Multimodal

Modelos de visión computacional y OCR contextual que extraen tablas, partidas y sellos digitales de facturas o cotizaciones sin depender de plantillas rígidas.

Extracción estructurada JSON Schema
CAPA 02

Ontologías & Capa Semántica

Grafo de conocimiento corporativo que modela las relaciones reales del negocio: equivalencias de SKU, políticas de crédito, listas de precios y catálogos Anexo 20.

Knowledge Graphs & Data Contracts
CAPA 03

Test Harness & Guardrails

Bancos de prueba automatizados que simulan edge cases. Si un cálculo discrepa 1 centavo o un RFC no existe en la lista LCO del SAT, la compuerta detiene el flujo.

Evaluación Pydantic + Human-in-the-Loop
CAPA 04

Conectores ACID Deterministas

Escritura atómica en bases de datos contables (PostgreSQL, SQL Server). Si ocurre cualquier excepción en el timbrado o stock, se dispara un auto-rollback inmediato.

Transacciones ACID & SDKs ERP
DEMO EN TIEMPO REAL

Traducción de Lenguaje Natural a SQL Parametrizado

PROTECCIÓN CONTRA INYECCIÓN SQL

Selecciona una consulta de negocio habitual para ver cómo el modelo semántico traduce la solicitud en una consulta SQL parametrizada de sólo lectura:

> Solicitud: "Muéstrame los clientes con saldo vencido mayor a 30 días y facturas sin complemento de pago"
-- Analizando Ontología de Cartera y Catálogo CONTPAQi Comercial...
SELECT c.razon_social, f.folio, f.total, DATEDIFF(day, f.fecha_vencimiento, GETDATE()) AS días_mora
FROM tbl_facturas f
JOIN tbl_clientes c ON f.cliente_id = c.id
WHERE f.estatus_pago = @estatus AND f.fecha_vencimiento < DATEADD(day, -30, GETDATE())
ORDER BY días_mora DESC;
✓ Parámetros sanitizados. Plan de ejecución indexado (Tiempo: 8.2ms). Cero mutaciones.
TOPOLOGÍA NEURONAL • SISTEMA DISTRIBUIDO

Visualización en Tiempo Real: Cómo un Agente de IA Construye y Orquesta Sistemas

Inspecciona el grafo dinámico de toma de decisiones. Nuestros agentes expanden nodos de validación en tiempo real para enlazar catálogos, pólizas contables y contratos con verificación matemática estricta.

RED AGÉNTICA // 60 FPS
Grafo Conectivo // 24 Nodos 🖱️ Arrastra con el cursor para rotar 360°
Orquestación de ontología empresarial: los agentes enlazan catálogos contables, clientes y pólizas con validación matemática.
TOPOLOGÍA EN VIVO

Topología Transaccional: ERP, SAT CFDI 4.0 & Bancos

Nodos Activos en el Grafo:
Arquitectura determinista: Cada ramificación respeta contratos JSON tipados antes de escribir en base de datos.
⚡ Agendar Sesión de Arquitectura por WhatsApp → Solicitar Evaluación de Viabilidad

Preguntas Frecuentes Técnicas para CTOs y Líderes de TI

¿Qué es un Test Harness y por qué evita que los agentes fallen en producción?

Un Test Harness es un entorno de evaluación automatizado compuesto por cientos de pruebas unitarias y escenarios extremos (edge cases). Antes de que un agente de IA interactúe con el ERP o los clientes, se somete a evaluaciones rigurosas de contratos JSON, precisión aritmética y cumplimiento de políticas corporativas. Si una respuesta alucina o discrepa de las reglas contables, el harness reprueba el agente y bloquea su despliegue a producción.

¿Por qué utilizan una ontología de datos en lugar de simplemente hacer RAG vectorial básico?

El RAG vectorial estándar busca similitud semántica en texto, pero es ciego a las relaciones formales de una empresa (por ejemplo, entender que un cliente tiene un límite de crédito congelado o que un artículo requiere lote y pedimento aduanal). Una ontología modela la estructura lógica del negocio en un grafo formal, asegurando que el modelo entienda jerarquías, dependencias y restricciones contables sin confusiones.

¿Qué modelos de lenguaje utilizan y cómo seleccionan entre Claude, GPT o modelos locales?

Utilizamos un enrutador inteligente de inferencia según la criticidad de la tarea. Para razonamiento complejo sobre contratos o reglas fiscales mexicanas, orquestamos modelos de frontera como Claude 3.5 Sonnet o familias de razonamiento profundo (o1); para clasificación rápida de correos o tickets rutinarios, empleamos modelos ligeros optimizados (Haiku o GPT-4o-mini); y para información confidencial on-premise, desplegamos modelos de código abierto (Llama 3 / Mistral) en hardware perimetral.

¿Cómo se conectan con sistemas locales (On-Premise) que no tienen APIs modernas?

Desplegamos un agente middleware ligero (conector local) en tu servidor que se comunica de forma bidireccional mediante túneles seguros TLS y colas de mensajes encriptadas. Este conector interactúa directamente con las bases de datos relacionales (vistas indexadas y stored procedures) o a través de los SDKs nativos de los fabricantes (como el SDK de CONTPAQi o la API DI de SAP Business One), sin abrir puertos inseguros hacia internet.