INVESTIGACIÓN
IA on-premise, datos y agentes
Qué investigamos en cada línea, qué está ya desplegado y dónde lo hemos publicado. Lo que las une es la soberanía del dato; empezamos por la sanidad.
IA on-premise
Qué investigamos
Cómo llevar un modelo entrenado a escala de centro de datos a un equipo que cabe en la recepción de una clínica, sin perder calidad ni velocidad de respuesta.
Qué está desplegado
Dental Brain funciona en el servidor de una clínica con dos sedes desde enero de 2026. Su modelo de visión, entrenado con el grant de NVIDIA Innovation Lab, está en validación clínica.
Dónde lo contamos
Cómo colaborar
Un piloto con tus datos y en tu servidor: un modelo propio que funcione dentro de tu infraestructura.
Datos
Qué investigamos
Cómo tratar datos clínicos bajo el art. 9 del RGPD: seudonimización de imágenes DICOM y curación de datasets para entrenar modelos propios.
Qué está desplegado
Con este proceso preparamos los 142 GB de imágenes clínicas seudonimizadas con los que se entrenó el modelo de visión de Dental Brain en una GPU en la nube, y un corpus clínico que revisaron odontólogas en consulta.
Dónde lo contamos
Cómo colaborar
Un piloto para preparar tus datos antes de entrenar un modelo: seudonimización y curación del dataset.
Agentes
Qué investigamos
Agentes de IA que trabajan sobre los sistemas de una organización desde su propio servidor: cada uno con su función, su presupuesto y aprobación humana en lo crítico.
Qué está desplegado
Neural Fabrik está en producción en las marcas del grupo Quantum Howl y a la venta para empresas con varias marcas.
Dónde lo contamos
Cómo colaborar
Un piloto con agentes sobre tus sistemas, empezando por una tarea concreta y medible.
Lo que cruza las tres: sectores regulados
Trabajamos donde los datos tienen reglas, empezando por la sanidad. Cada línea parte del RGPD, y nada con finalidad clínica se ofrece antes del marcado CE: el módulo radiográfico de Dental Brain sigue en validación clínica.
Informes y análisis
Lo que hemos publicado fuera de la serie Sprint DGX.
- AnálisisEl Mercado de Datos de Entrenamiento para IA: Por Qué el Conocimiento Experto es el Nuevo Petróleo
- InformeEl Veterinario Aumentado: Por Qué los LLMs Especializados Superan a los Modelos Generalistas en Diagnóstico Clínico
- AnálisisIA que Se Modifica Sin Intervención Humana: El Futuro de los Sistemas Multi-Agente Autónomos
- AnálisisLLMs Locales para Veterinaria: Cómo Howl Vision Asiste el Diagnóstico con IA Especializada por Disciplina
- InformeAgentes de Doble Sombrero: Cómo Neural Fabrik Crea IAs que Se Reparan y Evolucionan Solas
- AnálisisDatasets de Conocimiento Experto vs. Datos Sintéticos: Por Qué la Calidad Supera a la Cantidad en el Entrenamiento de IA
- AnálisisLa Crisis Silenciosa: 1.2M de Profesionales Se Jubilan al Año en España y Su Conocimiento Se Pierde
- InformeCaptura y Estructuración de Conocimiento Tácito: Metodología de IA Conversacional para Datasets Expertos
- InformeFramework de Deep Learning Multiagéntico para Sistemas Distribuidos
¿Quieres probar una de estas líneas con tus datos?
Empezamos con un piloto de alcance cerrado, en tu servidor.
Cuéntanos tu caso