KintuAI ayuda a organizaciones a gobernar, explicar, evaluar y asegurar sus sistemas de inteligencia artificial antes y después de ponerlos en producción.
La precisión de un modelo no basta para construir confianza.
Un sistema de IA confiable también necesita propósito claro, datos adecuados, explicaciones comprensibles, evaluación de riesgos y responsables definidos. Diseñamos esa arquitectura para que las personas afectadas por decisiones automatizadas no queden frente a una caja negra.
Integramos gobierno, riesgo, explicabilidad y operación para acompañar el ciclo de vida completo de sistemas de IA en bancos, fintechs, aseguradoras y equipos regulados.
No somos una consultoría genérica de datos. Trabajamos en las decisiones, controles y pruebas que hacen que un sistema de IA sea confiable en operación.
Mapeamos casos de uso, propósito, roles, datos, riesgos y controles para establecer una línea base accionable.
Diseñamos explicaciones globales y por caso, con XAI, lenguaje claro y evidencia adecuada para equipos técnicos, negocio y personas afectadas.
Probamos desempeño, robustez, sesgos, límites y controles; documentamos resultados sin prometer cumplimiento automático.
Diseñamos puntos de intervención, revisión, corrección y canales para que una persona pueda cuestionar una decisión automatizada.
Definimos señales, umbrales, registros y protocolos para detectar cambios, responder a incidentes y aprender de la operación.
La explicabilidad se conecta con datos, riesgos, decisiones y operación. Esa integración es la diferencia entre una demo y un sistema asegurable.
Explora prototipos funcionales que muestran cómo llevamos la explicabilidad, la evaluación y la trazabilidad desde el modelo hasta una interfaz comprensible.
Comparación visual de SHAP, LIME, feature importance y partial dependence plots para explicar un modelo de predicción de riesgo.
Una referencia práctica para evaluar claridad, consistencia y fidelidad de distintas técnicas de explicabilidad.
Dashboard de scoring donde cada solicitud incluye los factores que impulsaron la decisión y un registro trazable.
Explicaciones por caso y alertas para activar revisión humana cerca de umbrales de decisión.
Clasificación de sentimiento sobre reseñas públicas con explicaciones LIME palabra por palabra.
Cómo extender la explicabilidad a modelos de lenguaje usados en atención, reclamos y análisis de comunicaciones.
Extracción y validación automática de comprobantes, con detección de inconsistencias y duplicados.
Explicación puntual de qué campo o regla gatilló cada rechazo, en vez de un resultado opaco.
Demos construidos como prototipos exploratorios para ilustrar metodología; no representan datos de producción.
Definimos propósito, alcance, personas afectadas, datos, decisiones y responsables.
Analizamos impacto, desempeño, explicabilidad, sesgos, seguridad y controles existentes.
Construimos gobernanza, supervisión humana, mecanismos de impugnación y trazabilidad útiles para la operación.
Acompañamos la puesta en producción con monitoreo, gestión de incidentes y documentación revisable.
Gobiernen modelos de crédito, fraude, tarificación o siniestros con explicaciones, controles y evidencia.
Integramos gobierno y explicabilidad en productos que crecen rápido y toman decisiones sobre clientes.
Conectamos equipos técnicos, negocio, cumplimiento, auditoría y dirección alrededor del mismo sistema.
Diseñamos explicaciones comprensibles, revisión humana y vías de impugnación para decisiones automatizadas.
Conversemos sobre un caso de uso, un sistema en producción o la preparación de tu organización. Podemos comenzar con un diagnóstico acotado y una hoja de ruta accionable.
También puedes escribirnos a contacto@kintuai.com