Dropp Cortex despliega modelos privados, agentes gobernados, sistemas de conocimiento seguros y operaciones de IA dentro de su nube o centro de datos — para que sus datos sigan siendo suyos y la IA entregue resultados operativos medibles.
La infraestructura de IA soberana solo es útil cuando pasa a formar parte de operaciones de negocio reales. Cortex conecta la infraestructura de IA privada con agentes gobernados, flujos de trabajo, conocimiento, monitoreo y resultados medibles.
«IA soberana» significa más que dónde se ejecuta un modelo. Diseñamos el control en cada capa.
Sus documentos, prompts y resultados permanecen dentro del límite que usted define — y nunca entrenan un modelo compartido o de terceros.
Modelos de código abierto o personalizados que puede inspeccionar, ajustar, versionar y reemplazar — sin depender de un único proveedor externo.
Se ejecuta en su cuenta de nube, su centro de datos o un entorno air-gapped — el límite de infraestructura lo define usted.
Su equipo puede operar, auditar y ampliar la plataforma tras la entrega — sin quedar atado a una dependencia continua de caja negra.
La IA soberana es la vía correcta cuando el control de datos, la auditabilidad o la jurisdicción no son negociables.
Restricciones de negocio y regulatorias que diseñamos desde el primer día.
Una plataforma por capas, no un único endpoint de modelo — cada capa desplegada dentro de su límite.
Ingesta de documentos, almacenamiento vectorial seguro y recuperación — todo indexado dentro de su entorno.
Servicio y ajuste fino de LLM privados, con control de versiones sobre cada modelo desplegado.
Agentes gobernados que ejecutan acciones autorizadas sobre sus sistemas, con límites definidos.
Registro, evaluación, control de acceso y trazas de auditoría en cada solicitud.
Desplegada como un conjunto de servicios dentro de su infraestructura — no como una llamada a una caja negra externa.
El límite correcto depende de sus restricciones, no de una propuesta única para todos. Cada modelo tiene su propio flujo de datos — nunca una mezcla de «totalmente on-premise» y «llama a una API externa».
Las mismas capacidades de plataforma, donde sea que se trace su límite.
Despliegue y ajuste fino de modelos de código abierto o personalizados, con control total de versiones y sin inferencia multiinquilino compartida.
Búsqueda y recuperación empresarial sobre sus propios documentos, totalmente aislada de redes públicas cuando se requiere.
Agentes que actúan sobre sus sistemas dentro de permisos explícitos, pasos de aprobación y registro de auditoría — no autonomía abierta.
Escalado de inferencia, gestión de memoria y monitoreo de modelos, construidos sobre la experiencia en infraestructura de Dropp Technologies.
Acceso basado en roles, integración SSO y trazas de auditoría completas a nivel de solicitud en modelos y agentes.
Evaluación continua de los resultados del modelo, detección de deriva y registro diseñado para cumplimiento y revisión de calidad.
Cada proyecto incluye documentación y transferencia práctica de conocimiento a su equipo — para que la plataforma siga siendo operable, auditable y ampliable sin una dependencia continua de Cortex.
Un camino por etapas que demuestra el valor antes de comprometerse con el despliegue a gran escala.
Definimos el límite, el flujo de datos y los criterios de éxito para un piloto acotado.
Semana 1–2Un despliegue funcional sobre un caso de uso real, dentro del límite que usted eligió.
Semanas 3–8Fortalecimiento, controles de acceso y monitoreo para el uso operativo completo.
Semanas 9–14Soporte continuo, o transferencia completa de conocimiento a su equipo interno.
ContinuoSignifica que el control de datos, modelo, despliegue y operación permanece dentro de un límite que usted define — no solo dónde está físicamente un servidor.
Sí. En un despliegue air-gapped no existe en ningún momento una ruta de red hacia internet público — las actualizaciones se entregan mediante un proceso offline controlado.
No. Habitualmente desplegamos modelos de código abierto para lograr control e inspeccionabilidad total, pero la arquitectura también admite modelos con licencia o personalizados cuando se ajusta a sus requisitos.
La mayoría de los pilotos se acotan a 6–8 semanas sobre un caso de uso único y bien definido, para que pueda evaluar resultados reales antes de comprometerse con producción.
El flujo de datos se define explícitamente para el modelo de despliegue elegido antes de comenzar el trabajo — consulte los modelos de despliegue arriba para saber exactamente qué sale y qué no sale de su límite.
Usted es propietario de los modelos desplegados, los datos y la infraestructura. La documentación y la transferencia de conocimiento forman parte de cada proyecto para que su equipo pueda operar de forma independiente.