Predecir · Fligoo SharpAI
SharpAI
La fundación predictiva.
Modelos fundacionales pre-entrenados a lo largo de verticales regulados, con cabezas downstream tuneadas al esquema y la política de cada cliente. Credit scoring, atrición, propensión, default, churn, rentabilidad — cada score lleva explicabilidad y trazabilidad.
- Arquitectura fundacional + downstream
- Federated learning donde el dato no puede salir
- Explicabilidad SHAP / LIME / counterfactual en cada output
- MLflow + model registry + lineage del dataset
→ Alimenta a AUTONOMY con el score y el porqué.
Actuar · AUTONOMY
AUTONOMY
La capa de ejecución autónoma.
Agentes especializados — no un asistente genérico — toman cada score y ejecutan. Abren tickets, redactan outreach en SMS/email/WhatsApp/voz, rutean por CRM, escalan en umbrales de política, registran el audit trail. Orquestación multi-agente donde el trabajo cruza funciones.
- Agentes con scope acotado, tools y canales en allow-list
- Thresholds human-in-the-loop + modos dry-run
- Orquestación multi-agente con handoff y audit
- KPIs por agente en términos de negocio, no en tokens
→ Alimenta a FDE con telemetría que los ingenieros tunean.
Entregar · Forward-Deployed Engineering
FDE
Los ingenieros senior que lo entregan.
Ingenieros forward-deployed embebidos con tu equipo — responsables desde el scope a la producción y la operación que sigue. Traducen problemas de negocio en modelos shipeados, gobiernan la data por debajo y quedan en operación. Sin equipos capa-en-capa. Sin handoffs por encima del muro.
- Ingenieros senior, no juniors subcontratados
- Embebidos con el equipo cliente hasta producción
- Track record por industria en entornos regulados
- Mismo equipo de punta a punta — scope, ship, operate
→ Cierra el loop hacia SharpAI con data nueva, señal nueva, modelos nuevos.
