Arquitectura abierta

En iAutomator construimos arquitecturas modulares y actualizables que se adaptan a las necesidades cambiantes de tu organización y a la permanente evolución de la IA.

A diferencia de los rígidos sistemas de serie, nuestras soluciones permiten integrar o reemplazar modelos IA, bases de datos, herramientas y conexiones a recursos sin tener que reconstruir todo el agente.

La IA evoluciona demasiado deprisa como para quedar atrapados en una caja negra:
No te interesan soluciones cerradas, opacas y difíciles de adaptar a la evolución de tu negocio.
Si te interesan arquitecturas modulares que puedas controlar, auditar y evolucionar

Con la arquitectura de iAutomator, si aparece algo mejor lo integramos en tu agente.
No permitas que tu agente se convierta en el rehen de un proveedor

Esta arquitectura tiene también importantes ventajas en terminos de continuidad de negocio (BCP), seguridad, privacidad y cumplimiento normativo.
Vuestro agente opera en una arquitectura segregada, separada de otros clientes y de vuestra red corporativa. Si el agente de IA deja de funcionar continuáis trabajando como antes.
Dado que el agente puede funcionar con total independencia de vuestros sistemas, si sufre un ciberataque, este queda aislado.

Esta arquitectura modular hace posible la privacidad-por-diseño (PbD). Podemos orquestar la cadena de procesamiento de tal manera que se mantiene separada de tus sistemas centrales para aplicar principios de seguridad y minimización de datos.
Bajo esta arquitectura iAutomator no almacena tus archivos originales; los agentes operan con un modelo de no-retención de archivos para poder ofrecer:
Acceso transitorio: Los documentos maestros permanecen en tus propios repositorios (ej. SharePoint, Google Drive).
Minimización de datos: Solo se conservan fragmentos de texto relevantes o representaciones vectoriales para la busqueda contextual. Los modelos de lenguaje (e.j. ChatGPT, Gemini, Grok) no ven tus documentos completos; solo ven los fragmentos relevantes a cada consulta del usuario.
Pre-procesamiento: Los campos de datos sensibles pueden anonimizarse o tacharse antes de ser enviados a un modelo de IA o incorporados a la infraestructura de busqueda.

Bajo esta arquitectura, la información derivada se almacena en infraestructura de nube ubicada en la Unión Europea. Para ver como esta arqutectura respalda el cumplimiento normativo, consulta la seccion de Protección de Datos y RGPD; consulta tambien la sección de ciberseguridad.

Ejemplo de arquitectura de privacidad-por-diseño:
diagrama de arquitectura segura para agente de IA con datos cifrados, base de datos vectorizada, ChatGPT y documentación del cliente en Azure, Google Cloud o SharePoint