Ningún proveedor global va a ordenar tu dominio por ti. No porque no pueda técnicamente, sino porque no es suyo.
Quien usa IA todos los días ya conoce la paradoja: puede leer en segundos lo que a ti te tomaría una tarde y, cuando algo importa de verdad, muchas veces terminas comprobándolo tú. El problema no es solo que la IA pueda equivocarse: es que necesitas saber cuándo puedes confiar y por qué.
Llevamos años construyendo sistemas de IA y analítica para organizaciones, en Chile y fuera. Una y otra vez hemos visto lo mismo: el modelo rara vez es el único problema. El conocimiento que sostiene las decisiones suele estar disperso, tener distintas autoridades, cambiar con el tiempo y depender del criterio de personas que saben cosas que nunca se escribieron.
Un gran modelo sobre conocimiento desordenado sigue siendo frágil. De todos los frentes posibles de la IA elegimos ese: la carrera por modelos cada vez mayores no es la nuestra, nos interesa el lugar donde se decide si toda esa capacidad termina siendo útil para alguien.
José Luis Melo
Co-fundador
Mientras más entraba en los fierros de la IA, en cómo se construye y en qué mueve realmente sus resultados, más claro veía que buena parte de su valor se quedaba en potencia.
Ese valor solo se vuelve disponible cuando alguien trabaja el nivel que existe entre las fuentes de conocimiento de una organización y el modelo. Ese nivel es lo que hoy llamamos infraestructura de contexto.
Ingeniero Civil de Industrias, PUC. Antes dirigió el desarrollo de Canal 13, lideró la gestión del Centro de Estudios Científicos y cofundó Humano10.
Ernesto Laval
Co-fundador
Durante años trabajé ayudando a organizaciones a convertir datos en conocimiento para decidir mejor. Con la IA generativa vi abrirse una posibilidad enorme, pero también entendí algo esencial: su verdadero valor aparece cuando puede apoyarse en nuestros datos, nuestros criterios y nuestra experiencia.
Me entusiasma construir ese contexto porque es ahí donde la IA deja de ser genérica y empieza a amplificar lo que una organización realmente sabe.
Ingeniero Civil de Industrias, PUC, y Doctor en Educación, Universidad de Bristol. Ha trabajado en consultoría y en empresas internacionales aplicando machine learning e IA para transformar datos en conocimiento útil.