Prescriptive Decision AI

Convertir los resultados de la IA en decisiones explicables y accionables.

AyGLOO hace que la IA predictiva sea tan accionable y accesible como Power BI hizo la analítica.

Modelos soportados

ClasificaciónRegresiónForecastingComputer VisionNLP/LLMBasados en grafosClasificaciónRegresiónForecastingComputer VisionNLP/LLMBasados en grafos

Una capa de decisión transversal

Más allá de la analítica prescriptiva tradicional y la IA explicable.

01DECIDIR

Recomendaciones priorizadas

Prescripciones accionables con trade-offs cuantificados de impacto, coste y riesgo.

02EXPLICAR

Transparencia para negocio

Transparencia lista para negocio gracias a modelos interpretables de alta fidelidad y análisis por segmentos.

03GOBERNAR

Informes listos para auditoría

Monitorización de equidad, detección de drift y trazabilidad decisional completa.

Tecnologías basadas en investigación

Construida sobre I+D NEOTEC y CERVERA: fondos Next Generation EU gestionados por CDTI.

Twin Models (≥95% fidelidad)Intelligent Segment Analysis (ISA)Graph XAIIA Explicable en LLMs

A diferencia de las explicaciones post-hoc genéricas, nuestros Twin Models replican estructuralmente el comportamiento de tu modelo original con ≥95% de fidelidad manteniendo total transparencia. Obtienes la lógica decisional completa: no solo importancias de features.

Esto permite:

  • Explicaciones globales: cómo funciona el modelo en conjunto
  • Explicaciones locales: por qué esta predicción concreta
  • Análisis contrafactual: qué cambiar para un resultado distinto
  • Trazas de auditoría de grado regulatorio

Detecta automáticamente segmentos de datos críticos donde el modelo tiene errores sistemáticos, sesgo oculto, incertidumbre anormalmente alta o rendimiento excepcionalmente fuerte.

Te pasa de reactivo (esperando fallos) a proactivo (detectando problemas antes del impacto en producción).

Investigación pionera en explicación de modelos basados en redes: la única solución Graph XAI lista para producción en Europa.

Esencial para:

  • Detección de fraude en redes
  • Riesgo en cadena de suministro
  • Cualquier dominio donde las relaciones entre entidades importan

Prompting para la Transparencia

  • Chain-of-Thought (CoT): el LLM razona en voz alta con pasos lógicos (método AyGLOO)
  • Tree / Graph-of-Thought: diagramas de flujo del razonamiento del modelo (método AyGLOO)

Auditoría y Confianza Post-hoc

  • Atribución: identifica frases y palabras influyentes del prompt
  • Detectar regiones de imagen influyentes mediante perturbaciones controladas
  • Verificación de hechos para reducir alucinaciones
  • Métricas de incertidumbre

¿Quién se beneficia de nuestra solución?

Equipos de negocio

Acciones concretas y priorizadas con visibilidad clara sobre impacto, coste y riesgo.

Equipos de Data Scientist

Identifican errores del modelo, inconsistencias y anomalías por segmento para impulsar mejoras de precisión.

Equipos de compliance

Explicabilidad trazable, razonamiento decisional claro e informes regulatorios estructurados.

circulo explicable

¿Quién se beneficia de nuestra solución?

Equipos de negocio

Acciones concretas y priorizadas con visibilidad clara sobre impacto, coste y riesgo.

Equipos de Data Scientist

Identifican errores del modelo, inconsistencias y anomalías por segmento para impulsar mejoras de precisión.

Equipos de compliance

Explicabilidad trazable, razonamiento decisional claro e informes regulatorios estructurados.

Cómo funciona

1

Conecta

Conecta AyGLOO a tus modelos de IA/ML existentes vía API o batch: SaaS o self-hosted, cualquier framework.

2

Prescribir

AyGLOO genera recomendaciones priorizadas, escenarios de simulación y alertas conscientes del riesgo: no solo puntuaciones.

3

Demostrar

Explicabilidad completa, monitorización de equidad, detección de drift y trazabilidad de nivel regulatorio para cada decisión.

Casos de uso en diferentes industrias

BANCA

Anti-Money Laundering

Hacer las investigaciones AML explicables, priorizadas y listas para auditoría a escala.

  • → Explicar y priorizar alertas
  • → Segmentar riesgo automáticamente (ISA)
  • → Detectar señales de red para clusters

Impacto típico: Reducir tiempo de investigación y escalar sin aumentar plantilla.

SECURITY SERVICES

Detección de amenazas en servicios de seguridad

Los sistemas de vigilancia marcan comportamientos sospechosos: AyGLOO explica por qué se activó cada alerta, valida que el modelo mira las señales correctas y detecta sesgos antes de que sean un problema.

  • → Mapas de atención visual mostrando lo que el modelo "ve"
  • → Explicaciones en lenguaje natural para gerentes y equipos de seguridad
  • → Detección de sesgos para evitar perfiles injustos (global, segmento, individual)

Impacto típico: Triaje más rápido y comprensión profunda de causas de falsos positivos y negativos.

UTILITIES

Predicción de demanda y generación renovable

Entender por qué el modelo predice lo que predice, detectar patrones de error y optimizar pujas y despacho.

  • → Explicar previsiones por variable (meteorología, estacionalidad, carga)
  • → Detectar segmentos de sobre/sub-previsión (ISA)
  • → Simular cambios de input para optimizar pujas

Impacto típico: Menores costes de desequilibrio, menos sesgo en previsiones, mejor puja en mercados DA/ID.

Product snapshot: Alerta AML

Ejemplo ilustrativo de lo que AyGLOO ofrece para un caso de uso en prevención de blanqueo de capitales.

Introducción y beneficios

Los sistemas de AML generan un gran volumen de alertas que los equipos de cumplimiento tienen dificultades para investigar en profundidad. Cuando el modelo señala una alerta, el analista recibe una puntuación de riesgo, no una explicación. AyGLOO convierte ese proceso en cuatro beneficios concretos: las alertas con reglas de fiabilidad total se escalan automáticamente; el ISA detecta dónde el modelo tiene incertidumbre para que el analista centre su atención; el análisis de red detecta patrones invisibles por cliente individual; y la trazabilidad regulatoria se genera sin esfuerzo adicional del equipo.

1
Las reglas con 100% de fiabilidad permiten escalar alertas automáticamente. El analista solo interviene donde la fiabilidad es menor.
2
El análisis de red detecta patrones de blanqueo coordinado entre cuentas vinculadas, invisibles si se analiza cada cliente por separado.
3
El ISA detecta micro-segmentos donde el modelo tiene alta incertidumbre o genera falsos positivos sistemáticos, para ajustar umbrales y priorizar.
4
El borrador del informe regulatorio y la trazabilidad completa se generan automáticamente, cubriendo SEPBLAC, EBA y GDPR Art. 22.
Ejemplo ilustrativo
Hoy, lo que un analista de AML suele recibir
Alerta #AML-49271 Puntuación de riesgo: 0.94 15 transferencias marcadas · Sin contexto adicional
Con AyGLOO. Misma alerta, completamente enriquecida
Alerta #AML-49271 · Prioridad: Alta Puntuación de riesgo: 0.94
XAI Explicación de la alerta Twin Reglas con nivel de fiabilidad ISA Fiabilidad del modelo por segmento Graph Análisis de red What-if Análisis de simulación Action Acción recomendada PDF Trazabilidad regulatoria
1. Por qué se generó esta alerta. Twin model (profundidad 7 · fidelidad 96.3%)
100%IF fraccionamiento > 10 transacciones en 72h AND jurisdicción_alto_riesgo = true → Escalar inmediatamente. Fiabilidad total: actuar sin revisión manual.
81%IF cambios_KYC_30d ≥ 3 AND volumen_salidas > media_segmento × 3 → Posible cuenta instrumental. Verificar antes de escalar.
63%IF jurisdicción_alto_riesgo = true sin otros factores → Señal débil aislada. No escalar solo con esta regla.
Las reglas con 100% de fiabilidad permiten escalar automáticamente sin intervención del analista. Solo las reglas con fiabilidad menor requieren su criterio.
XAITwin
2. Análisis de red vinculada
7 cuentas vinculadas comparten 3 beneficiarios en 4 jurisdicciones · Patrón de envíos escalonados consistente con estratificación · 2 posibles cuentas instrumentales: inactivas 11 meses, reactivadas con salidas de alto volumen
Este patrón no es visible analizando cada cliente por separado. El análisis de red lo detecta porque conecta entidades por sus relaciones, no solo por sus valores individuales.
Graph
3. Doble check del modelo en este segmento (ISA)
Micro-segmento: "alto volumen de fraccionamiento, flujos UE hacia no-UE" · Tasa de conversión a informe regulatorio: 73% · Tasa de falsos positivos: 8% · Sin deriva detectada en las últimas 12 semanas · Alta fiabilidad: actuar con confianza.
El ISA evalúa si el modelo se comporta bien o mal en este segmento concreto. Si el semáforo fuera amarillo, el analista debería revisar antes de escalar aunque la puntuación sea alta.
ISA
4. Análisis de simulación. Qué señal impulsa la alerta
Eliminar señal de fraccionamiento: puntuación baja a Media (0.61) · Eliminar señal de jurisdicción: sigue siendo Alta (0.82) · La alerta se sostiene incluso sin el factor principal.
El análisis de simulación evalúa la sensibilidad de la alerta señal a señal: ayuda al analista a entender qué factor es determinante y cuáles son secundarios antes de escalar.
What-if
5. Acción recomendada
Escalar a analista de nivel 2 · Borrador de informe regulatorio (SAR) pre-rellenado con narrativa y evidencias · Trazabilidad completa exportable en PDF/CSV · Conforme a SEPBLAC, EBA y GDPR Art. 22
El tiempo de preparación del informe regulatorio se reduce de horas a minutos. El analista revisa y firma, no redacta desde cero.
ActionPDF

Ejemplo ilustrativo. Cada despliegue se adapta a los modelos, datos y operativa de cada entidad.

Dos caminos. Una plataforma.

Ya tengas modelos de IA/ML o estés empezando desde cero, AyGLOO se adapta a ti.

Ya tienes IA/ML desplegada▼

AyGLOO se conecta como una capa de decisión prescriptiva sobre tus modelos existentes: SaaS o local, cualquier modelo ML/IA vía API, configuración específica por caso de uso, interrupción mínima.

Todavía no tienes IA/ML▼

Construimos el modelo predictivo junto con la capa prescriptiva integrada desde el primer día: de principio a fin, desde los datos hasta decisiones accionables, con explicabilidad y gobernanza incorporadas.

Cronograma realista

FASE 1

2–3 semanas

Evaluación de alcance y datos

FASE 2

6–8 semanas

Piloto en funcionamiento

FASE 3

10–14 semanas

Lanzamiento en producción

Los cronogramas se basan en implementaciones estándar de un solo caso de uso. Los programas de múltiples casos de uso siguen una hoja de ruta por fases.

¿Listo para pasar de predicciones a prescripciones?

Un workshop de 45-60 minutos con Ops + IT para identificar casos de uso de alto valor y definir un piloto potencial.

info@aygloo.com · +34 659 692 729 · aygloo.com