Diagnóstico de vínculos
Para la dirección que necesita saber qué preguntas responder y con qué datos antes de invertir. Termina con una hoja de ruta lista para ejecutar.
Inteligencia institucional
Vea los vínculos que otros no ven.
Conectamos datos, conocimiento y agentes de IA para que las instituciones entiendan lo que pasa y actúen a tiempo. Construimos sistemas agénticos sobre grafos de conocimiento, bases de datos, modelos de IA y MCP.
El contexto
La inteligencia ya no está en los datos. Está en sus vínculos.
~40%
del empleo mundial está expuesto a la IA; cerca del 60% en economías avanzadas.
FMI, 2024
4,4
billones de dólares al año: valor económico potencial de la IA generativa (rango 2,6–4,4).
McKinsey, 2023
15%
de las decisiones laborales cotidianas las tomará la IA agéntica de forma autónoma en 2028 (0% en 2024).
Gartner, 2024Hoy
Datos aislados
- Sistemas que guardan registros pero no los relacionan.
- Búsquedas por palabra clave, no por contexto.
- Análisis de redes hecho a mano, que toma semanas.
- Asistentes de IA que responden sin mostrar su evidencia.
Con PRAVIA Lab
Conocimiento conectado
- Grafos que muestran quién se relaciona con quién, cómo y cuándo.
- Agentes que recorren esas relaciones y proponen hipótesis.
- Modelos de IA conectados a las fuentes mediante MCP.
- Cada respuesta acompañada de su camino de evidencia.
Una transacción, un contrato o un expediente dicen poco por separado. Conectados, cuentan la historia completa.
Por qué vínculos
Los problemas más difíciles son problemas de relaciones
| Lavado de activos | De transacciones revisadas una a una a redes de personas, empresas y cuentas. | Detectar estructuras, no solo operaciones inusuales. |
|---|---|---|
| Corrupción | De contratos aislados a tramas de contratistas, funcionarios y beneficiarios. | Ver concentraciones y conflictos de interés antes de que escalen. |
| Salud | De registros por prestador a trayectorias de pacientes y servicios. | Anticipar riesgos y detectar anomalías en la prestación y el pago. |
| Gobierno | De normas y trámites dispersos a un mapa vivo de la gestión pública. | Responder con contexto, evidencia y trazabilidad. |
+40%
de los proyectos de IA agéntica se cancelarán antes de terminar 2027.
Por costos crecientes, valor poco claro o riesgos mal controlados, según Gartner (2025). La diferencia la hace que los agentes trabajen sobre conocimiento conectado y gobernado, no sobre datos sueltos.
La pregunta que importa
No es cuántos datos tiene su institución, sino qué vínculos no está viendo.
Qué hacemos
Tres tramos de un mismo camino
Como las tres esferas de nuestra espiral: cada tramo se apoya en el anterior y lleva al siguiente.
-
Mapear los vínculos
Resultado: la institución sabe qué preguntas responder, con qué datos y en qué orden.
Entregamos
- Preguntas clave y casos de uso priorizados.
- Inventario de fuentes y calidad de los datos.
- Ontología y modelo de conocimiento inicial.
- Hoja de ruta y reglas de gobierno de agentes.
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Tejer el sistema
Grafo de conocimiento, agentes y MCP
Resultado: el conocimiento de la institución queda conectado y al servicio de personas y agentes.
Entregamos
- Grafo de conocimiento sobre sus bases actuales.
- Búsqueda semántica y modelos de IA integrados.
- Servidores MCP con permisos y registro de uso.
- Agentes especializados en producción.
-
Recorrer y evolucionar
Resultado: el sistema crece con cada caso y los equipos lo dirigen con autonomía.
Entregamos
- Nuevas fuentes y agentes en cada ciclo.
- Formación de analistas para dirigir agentes.
- Trazabilidad, monitoreo y auditoría.
- Tablero de impacto y ajuste de la hoja de ruta.
Cada tramo se contrata por separado o como un programa integral de 12 a 18 meses.
El motor de vínculos
Arquitectura PRAVIA
Integramos la información de la institución en un grafo de conocimiento, la ponemos al alcance de agentes especializados mediante MCP y dejamos que las personas dirijan la investigación. Lo que se valida vuelve al grafo como un vínculo nuevo.
Fuentes
Capa de conocimiento
MCP
Bases operativas
Expedientes
Registros públicos
Fuentes abiertas
Relacionalfiltra
Grafovincula
Vectorialrecupera
Modelos de IArazonan
Filtrar, vincular, recuperar, razonarCada motor hace lo que mejor sabe; el modelo interpreta con evidencia.
Servidores MCPExponen datos y herramientas a los agentes, con permisos y registro de uso.
Agentes
Agentes especializadosInvestigan, cruzan, redactan y explican el camino que siguieron.
Personas
Analistas en diálogoCuestionan, validan, deciden.
Hallazgos con evidenciaInformes, alertas, decisiones.
Lo que los agentes proponen y las personas validan vuelve al grafo como vínculo nuevo.
1. Mapear
Preguntas clave, fuentes y ontología.
2. Integrar
Bases relacionales, grafo y vectores.
3. Conectar
Servidores MCP y agentes especializados.
4. Evolucionar
Operación, gobierno y vínculos nuevos.
Diseñado para desplegarse en la infraestructura de la institución: los datos sensibles no salen de su perímetro.
Cómo empezar
Tres puntos de partida, un mismo camino
Prueba de concepto
Un caso real funcionando sobre grafo, agentes y MCP, con los datos de la institución y en su infraestructura.
Programa integral PRAVIA
Los tres tramos: mapear los vínculos, tejer el sistema y recorrerlo con los equipos.
Vincular
Conectar datos, personas y hechos en un solo grafo.
Recorrer
Agentes que siguen los caminos y muestran su evidencia.
Comprender
Personas que deciden con contexto y trazabilidad.
Para quién trabajamos
- Justicia y fiscalías
- Inteligencia financiera y cumplimiento
- Control y lucha contra la corrupción
- Salud y aseguramiento
- Gobierno nacional y territorial
- Cooperación internacional
- Empresas y gremios