LLM Lucid AI
De generar a confiar, cada respuesta verificada, explicada y auditable.
Más allá del output. Dentro del razonamiento.
Confianza verificada, no asumida
Triple capa de verificación: fact-checking automatizado claim por claim, self-consistency pairwise y pipeline CoVe que elimina el sesgo de confirmación. Cada afirmación recibe veredicto, severidad y nivel de evidencia.
Explainability nativa, no un add-on
6 métodos complementarios integrados en la generación: logprobs token a token, atribución de prompt, análisis contrastivo, cadena de razonamiento, grafos de conocimiento y matriz de atención con clustering jerárquico.
Detección proactiva de riesgos
Alucinaciones en 6 capas, 8 sesgos cognitivos con severidad y relevancia para el EU AI Act, testing What-If con 8 variaciones adversariales. Los problemas se detectan antes de llegar a producción.
¿Quién se beneficia?
Data Scientists y ML Engineers
Debugging de outputs, evaluación de calidad y selección de modelos con métricas objetivas. Detectan exactamente dónde y cuándo falla el modelo antes de que llegue a producción.
Auditores, Compliance, Legal y Riesgo
Explainability documentada con evidencia auditable alineada al EU AI Act. Trazabilidad completa por respuesta y sesión, exportable para auditoría sin trabajo manual adicional del equipo.
Equipos de negocio
Los usuarios del proceso sobre el que se ha desplegado la IA generativa o agéntica: gestores, analistas, operadores. Reciben cada output del LLM con el contexto de confianza que necesitan para actuar con seguridad.
De la generación al análisis en tiempo real
Conecta
Integra AyGLOO LLM Lucid AI en tu infraestructura vía API. Compatible con los principales LLM (OpenAI, Gemini, etc). SaaS o self-hosted.
Analiza
Cada respuesta del modelo pasa por los módulos de análisis: verificación de claims, logprobs token a token, detección de sesgos, testing adversarial y scoring GEO. Todo en tiempo real.
Documenta
Explainability auditable, métricas exportables por respuesta y sesión, trazabilidad regulatoria y panel de análisis que empodera al equipo para validar o rechazar cada output.
Casos de uso por sector
Chatbots de asesoramiento financiero
El ciclo completo: de la consulta a la confianza
Un cliente pregunta a un chatbot de asesoramiento financiero sobre hipotecas. Así funciona LLM Lucid AI de extremo a extremo.
La consulta combina un dato factual verificable con una pregunta de previsión: exactamente el tipo de input donde los LLMs alucinan o introducen sesgo sin que nadie lo detecte.
✓ Identifica intención factual vs. predictiva
✓ Prepara verificación independiente
✓ Activa análisis de sesgo sobre la respuesta
El equipo recibe texto generado. Sin score de confianza. Sin verificación de claims. Sin saber si el dato es real, fabricado o desactualizado.
✗ “Expertos prevén”: sin fuente, claim fabricado
✗ “Próximos meses”: ambigüedad temporal no marcada
✗ Respuesta muy diferente si se reformula la pregunta
Verificación de afirmaciones
El 3,2% no coincide con fuentes BCE actuales. "Expertos prevén 2,8%" sin fuente identificada: claim fabricado.
Tres señales de alerta adicionales
28% de confianza en la cifra exacta. Sesgo de servilismo detectado. Respuesta inestable ante reformulaciones.
Revisión manual antes de mostrar al cliente
Borrador de explicación regulatoria generado automáticamente. Exportable.
Ejemplo ilustrativo. Cada despliegue se adapta a los modelos, datos y operativa de cada entidad.
Construida sobre I+D propio.
LLM Lucid AI incorpora metodologías desarrolladas internamente en explainability, alineamiento semántico y análisis probabilístico de modelos generativos, respaldadas por líneas de investigación formalizadas y actualmente en proceso de publicación.
Dos caminos. Una plataforma.
Tanto si ya tienes LLMs en producción como si estás empezando a evaluarlos, AyGLOO se adapta a ti.
Ya tienes LLMs desplegados
AyGLOO se conecta como una capa de observabilidad sobre tus modelos existentes. Sin cambios en la arquitectura, sin interrupciones en producción.
- Integración vía API con cualquier proveedor
- SaaS o self-hosted según tus requisitos
- Configuración específica por caso de uso
- Interrupción mínima, sin tocar el modelo
Estás evaluando qué LLM usar
AyGLOO te ayuda a comparar modelos, temperaturas y configuraciones con datos objetivos antes de comprometerte con un proveedor.
- Comparación multi-modelo con métricas iguales
- Testing en 3 temperaturas por caso de uso
- Score de calidad objetivo por dimensión
- Decisión informada, sin vendor lock-in
Evaluación de alcance
Análisis de casos de uso, modelos actuales y requisitos de compliance. Definición del piloto.
Piloto en funcionamiento
Integración API, configuración de módulos según vertical y primeras métricas sobre tus propios outputs.
Lanzamiento en producción
Despliegue completo, documentación de compliance lista y formación del equipo en el panel de análisis.
Los cronogramas se basan en implementaciones estándar de un solo caso de uso. Programas multi-caso siguen una hoja de ruta por fases.
Pon un número concreto a la fiabilidad de tu IA.
Un workshop de 45–60 minutos con Ops + IT para identificar casos de uso de alto valor y definir un piloto concreto.