Nuestros principios
IA para conocimiento que importa
Datamachine construye sistemas de IA para organizaciones que gestionan con cuidado fuentes, colecciones y datos valiosos. Por eso la calidad, el contexto, la seguridad, el control de los datos y la supervisión humana son fundamentales.
La tecnología no solo debe ser inteligente. Tiene que ser correcta.
La IA solo aporta valor cuando los resultados son utilizables, verificables y responsables. Estos principios guían cómo diseñamos e implementamos nuestros sistemas.
Tiene que funcionar
Empezamos con una pregunta concreta y datos reales. El resultado debe encajar en los procesos existentes y poder utilizarse en la práctica.
Tiene que ser fiable
La velocidad sirve de poco si nombres, fechas, fuentes, campos o relaciones no son fiables. Trabajamos con criterios de calidad, conjuntos de prueba y resultados verificables.
Las personas mantienen el control
La IA procesa, compara y propone. Las personas revisan, corrigen y deciden qué se utiliza.
El contexto marca la diferencia
Una buena IA no depende solo de un modelo. Terminología, metadatos, estándares, información de fuente, ejemplos y conocimiento especializado determinan la calidad.
Los datos siguen bajo control de la organización
Fuentes, datos de colección y resultados permanecen bajo su control. Los datos de clientes no se utilizan para entrenar modelos externos o públicos.
Empezar de forma concreta y ampliar con criterio
Comenzamos con una tarea clara, un conjunto de datos real y un resultado definido. Cuando la calidad está demostrada, el sistema puede ampliarse de forma controlada.
Control sobre datos, acceso y procesamiento
Acordamos de antemano dónde se procesan los datos, quién tiene acceso, qué sistemas se utilizan y cómo se devuelven los resultados. Las soluciones pueden ejecutarse en infraestructura local controlada sin almacenamiento externo en la nube.
Construido alrededor de su conocimiento, no de un único modelo de IA
La IA evoluciona rápidamente. Por eso nuestras soluciones no dependen de un único modelo o proveedor. Se pueden usar distintos modelos por tarea y sustituirlos cuando aparezca una opción mejor. Las fuentes, metadatos, relaciones, derechos, terminología y reglas de calidad siguen siendo la base.
Nuestro nombre está en nuestro trabajo
Datamachine es una empresa familiar con más de treinta años de experiencia en el sector cultural a través de Courante. Pensamos a largo plazo, seguimos siendo accesibles y respondemos por lo que entregamos.
Preparado para seguir avanzando
Cuando es apropiado, trabajamos con estándares como Persistent Identifiers, Linked Open Data, SKOS e IIIF. Nuestra infraestructura de IA funciona además, en la medida de lo posible, con energía solar generada localmente y almacenamiento en baterías.