Pulse Espacio para revelar
Sistema de IA
explicable
Confiar exige verificar.
Cada decisión. Explicada. Verificada.
Por qué la explicabilidad
es crítica
En entornos críticos y regulados, la opacidad no es aceptable.
Paradigma X·AIS
una capa nativa de explicabilidad
En Devana, los sistemas de IA producen resultados inspeccionables en profundidad, auditables en el tiempo, y nunca reconstituidos a posteriori.
Esto responde a una elección arquitectónica:
la explicabilidad no es un módulo añadido, ni una herramienta externa, sino una capa nativa integrada en el núcleo del sistema.
Paradigma X·AIS
Sistemas de IA explicables por diseño
En Devana, los sistemas de IA producen resultados inspeccionables en profundidad, auditables en el tiempo, y nunca reconstituidos a posteriori.
Esto responde a una elección arquitectónica:
la explicabilidad no es un módulo añadido, ni una herramienta externa, sino una capa nativa integrada en el núcleo del sistema.
Transparencia
en tiempo real
Trazabilidad
de extremo a extremo
Fiabilidad
detección de alucinaciones
Conformidad
pista de auditoría continua
Confianza
resultados medidos y verificables
Cuando la IA se vuelve operativa,
la confianza debe convertirse en una propiedad del sistema.
Por eso, cada capa de Devana está diseñada para hacer que esa confianza sea medible, verificable y demostrable.
RAG Score™
La confianza por la medición.
RAG Score™
La confianza por la medición.
≥ 80%
50-79%
< 50%
RAG Score™ mide la fiabilidad de cada respuesta en contextos críticos y regulados.
Cada respuesta se verifica contra lo que el sistema recupera, interpreta y genera. Según umbrales de confianza predefinidos, las respuestas pueden ser autorizadas, filtradas, bloqueadas o derivadas para revisión.
Génesis
Nacido del trabajo pionero de Devana en IA generativa.
Innovación protegida
Fundamentado en la patente francesa FR3136298 (INPI).
ODIN
Observational Document
Intelligence Network
Una tecnología IDP AI-native que transforma documentos no estructurados en datos verificados, estructurados y directamente utilizables por los sistemas de IA.
RECLAMACIÓN DE SEGURO
Póliza AUTO-2024-07832
Documento oficial
Información del asegurado
Evaluación de daños
Parachoques delantero, faro, realineación del capó. Responsabilidad civil en evaluación.
P. Moreau
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Salida estructurada
Más allá del IDP tradicional
Donde las soluciones clásicas se detienen en el OCR y la extracción, ODIN interpreta, estructura y comprende, gracias a su tecnología híbrida única que combina el rigor del OCR con la potencia de la Computer Vision.
ODIN es la base documental trazable de los sistemas de IA explicables de Devana.
Capacidades clave
ODIN transforma documentos en conocimiento confiable y accionable para los sistemas de IA.
Gestiona más de 20 formatos, incluyendo PPT, DOC, PDF, XLSX, STL, EML, HEIC, AI, video y audio.
ODIN
Observational Document
Intelligence Network
Una tecnología IDP AI-native que transforma documentos no estructurados en datos verificados, estructurados y directamente utilizables por los sistemas de IA.
RECLAMACIÓN DE SEGURO
Póliza AUTO-2024-07832
Documento oficial
Información del asegurado
Evaluación de daños
Más allá del IDP tradicional
Donde las soluciones clásicas se detienen en el OCR y la extracción, ODIN interpreta, estructura y comprende, gracias a su tecnología híbrida única que combina el rigor del OCR con la potencia de la Computer Vision.
ODIN es la base documental trazable de los sistemas de IA explicables de Devana.
Capacidades clave
ODIN transforma documentos en conocimiento confiable y accionable para los sistemas de IA.
Interfaz de trazabilidad completa
Sus resultados, listos para ser auditados. Nada queda oculto.
Cada decisión IA, desglosada en tiempo real.
Desde una sesión de depuración hasta un despliegue a escala empresarial, Devana expone cada etapa de la ejecución IA. Llamadas LLM, fuentes recuperadas, herramientas invocadas: todo visible, medible y auditable.
Para que cada decisión IA sea comprendida, verificada y justificada.
Ver nuestro marco de gobernanza y SLALo que puede ver
1,247
89%
3.2s
[INFO] LLM Call → mistral-large (prompt: 1,247 tokens)
[INFO] ✓ Vector search completed (189ms) — 8 sources found
[INFO] Tool Decision → extract_clauses(doc="contract_v3.pdf")
[INFO] ✓ RAG Score: 91% — Grade A
[INFO] ✓ Response generated (1.2s) — 892 tokens
1,247
3.2s
89%
2.4M
0.3%
[INFO] LLM Call → mistral-large (prompt: 1,247 tokens)
[INFO] ✓ Vector search completed (189ms) — 8 sources found
[INFO] Tool Decision → extract_clauses(doc="contract_v3.pdf")
[INFO] ✓ RAG Score: 91% — Grade A
[INFO] ✓ Response generated (1.2s) — 892 tokens
Actividad por hora
Lo que esto permite
Depuración técnica
Rastree cada error hasta su origen. Identifique los cuellos de botella, paso a paso.
Auditorías regulatorias
Justifique cada decisión y genere automáticamente la pista de auditoría esperada por los reguladores.
Gobernanza y responsabilidad
Supervise el comportamiento de la IA, aplique sus políticas, garantice un despliegue responsable.
Supervisión continua
Monitorice sus sistemas IA en tiempo real. Detecte las anomalías antes de que impacten a sus usuarios.
Nada queda oculto. Todo queda explicado.
Transparencia total en cada capa del stack IA
La confianza no se decreta.
Se construye.
Una métrica de confianza se prueba en continuo. Nunca se sacraliza.
×
Devana prueba y desafía continuamente sus sistemas de puntuación, especialmente en el marco de un programa de investigación aplicada realizado con el LIST Luxemburgo.
Desde 2025, Tom Lucas dirige una tesis doctoral dedicada al diseño y la validación de protocolos de evaluación para una información de confianza.
Tom Lucas
Investigador de IA en Devana
"IA explicable para modelos generativos en contexto RAG"
Devana × LIST Luxemburgo
Esta investigación avanza en cuatro frentes:
Evaluación multi-métrica
Más allá de las evaluaciones de puntuación única
Análisis a nivel de token
Inspección granular de cada paso de generación
Enfoques LLM-as-judge
Evaluación cruzada por modelos de lenguaje, bajo protocolo transparente
Benchmarking transparente
Protocolos de evaluación reproducibles y abiertos
Nuestro objetivo no es promover un score,
sino garantizar su validez metodológica.
De la explicabilidad
a la soberanía
La explicabilidad de los sistemas de IA en Devana es la culminación de una trayectoria a largo plazo. No una respuesta tardía a la presión regulatoria.
Fundamentos
Primeros sistemas RAG construidos para análisis documental y verificación de hechos, antes de que las alucinaciones y el XAI se convirtieran en temas principales.
Patente y scoring de confianza
Presentación de la patente FR3136298 e introducción del RAG Score para medir la fiabilidad de la IA en lugar de asumirla.
Pruebas en el mundo real
Colaboración con periodistas de investigación para confrontar sistemas de IA con información adversarial y escenarios complejos del mundo real.
ODIN y entornos regulados
Desarrollo de ODIN en colaboración con una autoridad de regulación de telecomunicaciones, llevando la inteligencia documental hacia una robustez de nivel de cumplimiento.
Validación científica
Asociación académica con LIST Luxemburgo para validar marcos de evaluación de IA explicable en contextos RAG.
Despliegue multi-escala
Despliegue de entornos Sandbox soberanos con LuxProvide, e introducción de DIWY, una IA soberana miniaturizada que hace la explicabilidad accesible a toda escala.
XAI se vuelve desplegable a toda escala:
desde HPC soberano hasta IA miniaturizada.
¿Listo para inspeccionar las decisiones de IA,
en tiempo real?
Descubra los sistemas de IA explicables de Devana.