Soluciones

Apoyo a la decisión

Siguientes pasos clasificados con una traza hasta la fuente. Los gráficos existen si los necesitan.

Una lista corta, con los registros detrás

La capa de decisión señala una desviación, nombra el riesgo y clasifica qué hacer después. Un dashboard de la semana pasada sigue disponible. No es el producto.

El Kinetic Graph se observa mientras se actualiza. Una persona sigue firmando la decisión.

Solicitar una demo
Detección de anomalías
Saca a la superficie las desviaciones de los patrones esperados
Identificación de riesgo
Identifica amenazas potenciales antes de que se materialicen
Recomendaciones de acción
Prescribe acciones concretas a partir del modelo

Antes de que se escriba el paquete

Una señal mientras aún hay tiempo para actuar. El informe de anoche es historia.

Anticipación en tiempo real

Los eventos se procesan al ocurrir, no después de recogerlos. El emparejamiento de patrones ocurre sobre secuencias parciales y permite predicciones antes de los resultados.

Latencia: <100 ms

Graph RAG

Pregunten en lenguaje contra el grafo. Las respuestas citan nodos y una cifra de confianza.

Inputless DB, luego un modelo de lenguaje sobre el subgrafo

Pronóstico basado en patrones

Reconoce secuencias que predicen resultados con más del 90% de exactitud

Detección temprana de señales

Identifica indicadores adelantados 30-60 segundos antes de los resultados

Puntuación predictiva

Cálculo continuo de probabilidad con alertas de umbral en tiempo real

Tipos de decisión

El sistema genera de forma autónoma varios tipos de decisiones accionables.

Alertas de anomalía

Alertas en tiempo real cuando el comportamiento se desvía de los patrones esperados. Incluye análisis de causa raíz y correcciones sugeridas.

Ejemplos:
Patrones de transacción inusuales
Degradación del rendimiento
Indicadores de frustración del usuario

Evaluaciones de riesgo

Identificación proactiva del riesgo antes de que los problemas se materialicen. Puntuaciones de confianza y recomendaciones basadas en evidencia.

Ejemplos:
Riesgo de abandono de carrito
Probabilidad de churn
Detección de amenazas de seguridad

Recomendaciones de optimización

Sugerencias accionables para mejorar resultados. Basadas en patrones aprendidos y modelos predictivos.

Ejemplos:
Recomendaciones de test A/B
Optimización de precios
Personalización de contenido

Disparadores de intervención

Recomendaciones automáticas de intervención cuando el comportamiento del usuario indica necesidad de asistencia.

Ejemplos:
Disparadores de chat de soporte
Ofertas de descuento
Asistencia en el checkout

Dónde operamos

Inteligencia para escritorios donde el retraso sale caro

Energía

Operaciones a escala planetaria e inteligencia de red

Modele generación, transmisión y señales de mercado en una vista continua para que los equipos vean desequilibrio y riesgo antes de que se propaguen.

Energía
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Explorar todos los sectores