PAOS Intelligence, inteligencia que aprende de ti

IA propia: un especialista, no un generalista

PAOS Intelligence construye un modelo experto en tu dominio mediante destilación: aprende de respuestas maestras generadas a partir de fuentes de conocimiento reales, cacheadas y trazables por su huella de origen. El resultado se exporta en formato de entrenamiento estándar y se afina sobre Vertex AI.

Antes de que nada entre al modelo, una capa de pseudonimización y un guardián anti-PHI garantizan que no se incorporan datos personales. Y para saber si de verdad mejora, cada versión se mide contra un banco de preguntas con un juez automático.

Aprendizaje federado: mejorar juntos sin compartir datos

Cuando una organización tiene varios centros, cada uno guarda un tesoro de aprendizaje que no puede —ni debe— compartir en crudo. El aprendizaje federado resuelve esa paradoja: cada centro entrena localmente y solo se combinan los parámetros del modelo, nunca los datos.

• Modelos de regresión logística entrenados con FedAvg para casos como la predicción de ausencias (no-show) o el seguimiento posoperatorio.
• Máscaras por pares con HMAC: las aportaciones se enmascaran de forma que solo el agregado tiene sentido.
• Privacidad diferencial gaussiana (ε): ruido calibrado que hace imposible reconstruir la contribución de un centro o una persona.
• Nodos externos autenticados por token, para federar entre organizaciones con confianza.

Por qué es difícil (y por qué importa)

Muy pocas plataformas combinan un modelo propio destilado con aprendizaje federado y privacidad diferencial en producto real. Es tecnología de investigación aplicada, no un adjetivo de marketing. Para una organización significa una IA que entiende de verdad su terreno y que mejora con el tiempo sin poner en riesgo lo más sensible que tiene: sus datos.