Brainframe AI
Arquitectura de IA corporativa construida por ex-ingenieros de Uber, Google, LATAM Airlines y Amazon.

¿Qué pasaría si tu empresa pudiera... consultar datos con 0.0% de error de cálculo?

Conectamos agentes de IA a tus bases de datos y ERPs para automatizar operaciones complejas y responder consultas con 0% de error matemático. Sin inventar datos, integrados a tu infraestructura.

Evaluación confidencial de arquitectura de 30 minutos. Sin costo ni llamadas genéricas de ventas.

Caso de éxito real comprobado: 100,000 transacciones analizadas
100,000
Transacciones reales
E-commerce complejo en Brasil
0.0%
Alucinaciones de cálculo
Ejecución determinista en BD
96.0%
Exactitud de ejecución
vs 16.0% en RAG tradicional
-91.7%
Ahorro en costo de tokens
Protocolo MCP en dos fases
Soluciones de Negocio

Agentes de IA diseñados para procesos y personas reales.

Construimos agentes de IA que ejecutan trabajo real de punta a punta, conectados a tu infraestructura y validados por tu propio equipo.

Núcleo Técnico
01 / ARQUITECTURA DETERMINISTA

Capa Semántica & Gobernanza de Datos

Reglas de negocio certificadas que desacoplan la IA de tus datos en crudo. El modelo nunca calcula: tu base de datos lo hace con 0% error.

Evita que la IA invente o duplique cifras al cruzar información
Conectado de forma segura a tus bases de datos mediante estándares abiertos (MCP)
02 / AUTOMATIZACIÓN OPERATIVA

Agentes de Operaciones & Backoffice

Conciliaciones bancarias, validación de facturas, sincronización SAP-Salesforce. Tu equipo deja de hacer trabajo manual repetitivo.

Libera a tu equipo del trabajo manual repetitivo
Conexión directa vía APIs seguras y Webhooks
03 / ANALÍTICA & DECISIÓN

Copilotos Analíticos & de Negocio

Directores y analistas consultan métricas en lenguaje natural con cálculos auditados sobre Snowflake, BigQuery o Postgres.

Vencer barreras humanas y asegurar que tu equipo confíe en la IA
Integrado a las herramientas de trabajo y comunicación de tu empresa
Experiencia de nuestros colaboradores
Uber
Cursor
Google
LATAM Airlines
nielsen
amazon
INTEROPERABILIDAD CORPORATIVA & PROTOCOLO MCP

Funciona con los sistemas que tu empresa ya utiliza.

Conecta tu ERP, Data Warehouse, CRM, pagos y canales operativos. Cualquier API o base de datos corporativa se convierte en una herramienta determinista para el agente.

Snowflake Snowflake Data Cloud
SAP SAP S/4HANA ERP
PostgreSQL PostgreSQL SQL DB
Salesforce Salesforce CRM Enterprise
Databricks Databricks Lakehouse
BigQuery Google BigQuery Cloud DW
Oracle Oracle DB Core DB
Microsoft SQL Server / Azure Enterprise SQL
Amazon Amazon Redshift AWS Analytics
MongoDB MongoDB Document DB
Slack Slack Copilot Channel
Teams Microsoft Teams Ops Channel
WhatsApp WhatsApp Business Direct Agent
Stripe Stripe Payments & Billing
HubSpot HubSpot Inbound Pipeline
Notion Notion Knowledge Base
Jira Jira Software Ticketing
Zendesk Zendesk Support
Linear Linear Engineering
API REST / GraphQL Custom MCP Tool
La Realidad de la IA Corporativa

El 95% de los proyectos de IA en las empresas no generan un ROI > 0.

Las empresas gastan fortunas en IA pero chocan con dos muros: la IA inventa números y los equipos no la adoptan.

01 / INTEGRIDAD DE DATOS

El Error de los Datos en Crudo

Los LLMs no saben sumar. Optimizan para que suene lógico, no para que cuadre contablemente. Resultado: cifras falsas con 100% de confianza.

P(Resultado Exacto) < 1.0
02 / CRUCE DE DATOS

Duplicación y Error en Cruce de Datos

Al cruzar órdenes con pagos múltiples, el modelo duplica filas en silencio. Tus ventas aparecen multiplicadas por 3 sin error visible.

3 productos × 2 pagos = 6 filas duplicadas
03 / EL FACTOR HUMANO

Resistencia y Ocultamiento de Reglas

Si la IA se impone sin involucrar al equipo, los analistas ocultan las excepciones del negocio. El piloto colapsa en semanas.

H → 0 ⇒ El ROI real colapsa
La Ley de Productividad Aumentada (Paper APA)
P(AI) = α × T × O × H

La inversión tecnológica (T) rinde cero si falta gobernanza de datos (O) o si la adopción de las personas cae a cero (H → 0).

Umbral de Viabilidad θ ≥ 0.750
El Núcleo Tecnológico

El Cerebro Empresarial: arquitectura de gobernanza en flujo.

Orquestación en tiempo real entre tus bases de datos, el protocolo federado MCP, la capa semántica y los copilotos de trabajo. Interactúa directamente con el grafo dinámico:

RED DE ARQUITECTURA COGNITIVA DETERMINISTA
Datos Base (Snowflake/SAP) Capa Semántica Guardrail AST Interfaces (Cursor/Teams)
• Arrastra los nodos con el cursor para explorar las capas de gobernanza en 3D Flujo bidireccional certificado

1. Capa de Interfaz & Copilotos

Ambiente de Trabajo

Integrado donde los equipos técnicos y de negocio ya operan: Cursor IDE, Slack, Microsoft Teams y portales analíticos internos.

2. Capa Semántica Corporativa

Reglas de Negocio

Centraliza las fórmulas canónicas de EBITDA, margen y KPIs en un glosario inmutable para que todas las áreas consulten la misma verdad.

3. Compilador AST & Guardrail de Seguridad

Anti-Alucinación & RBAC

Verifica la sintaxis matemática antes de tocar la base de datos. Bloquea joins no indexados, previene duplicaciones y fuerza aislamiento multi-tenant RBAC.

4. Gateway Federado MCP & Bases de Datos

Infraestructura

Conexión estandarizada y segura con Snowflake, BigQuery, Postgres y SAP sin necesidad de migraciones costosas.

PIPELINE DETERMINISTA EJECUCIÓN AUDITABLE
// 1. Capturar intención humana (Capa 1: Interfaz)
intencion = interpretar("¿Margen bruto de clientes recurrentes en Q3?")
// 2. Consultar definición canónica en Glosario Semántico (Capa 2: Semántica)
reglas = mcp.obtener_glosario(metrica="Margen_Bruto", periodo="Q3")
// 3. Compilación AST & validación matemática estricta (Capa 3: Guardrail)
arbol_sql = compilar_consulta(intencion, reglas)
guardrail.assert_no_cross_join(arbol_sql) ✓ OK
guardrail.assert_grain_match(arbol_sql) ✓ OK
guardrail.assert_tenant_rbac(arbol_sql, tenant_id) ✓ OK
// 4. Ejecución en base de datos nativa (Capa 4: Bases de Datos / DW)
resultado = snowflake.ejecutar(arbol_sql.to_sql())
// 5. Trazabilidad criptográfica de auditoría (Paso 5: Entrega)
entregar_respuesta(resultado, hash_auditoria="0x9f4a...81")
• Exactitud Matemática 100%: La IA no realiza sumas de memoria (donde suele equivocarse); traduce tu pregunta en una consulta certificada que tu motor de base de datos calcula con total exactitud.
Evidencia Empírica

Validado en Uber y 100,000 transacciones reales. Resultados auditados.

100,000 órdenes de e-commerce real en Brasil. 50 consultas críticas. 3 niveles de complejidad. Cero afirmaciones teóricas.

Arquitectura Nivel 1 (Filtros) Nivel 2 (Uniones/Joins) Nivel 3 (Casos Complejos) Exactitud Total Error Silencioso Costo Tokens
RAG Directo Tradicional 33.3% 10.0% 6.7% 16.0% 68.0% 7,420 tk
Text-to-SQL Sin Control 73.3% 50.0% 33.3% 52.0% 34.0% 1,850 tk
Brainframe Governed Core 100.0% 95.0% 93.3% 96.0% 0.0% 615 tk (-91.7%)
¿Cómo se logró el 0.0% de error silencioso y 96% de precisión?

1. La base de datos calcula, no el modelo: El LLM nunca realiza sumas o agrupaciones en su contexto volátil; su único rol es generar el SQL exacto que el motor relacional procesa de forma nativa.

2. Intercepción del AST (Abstract Syntax Tree): Antes de tocar datos, el compilador verifica que no existan uniones que inflen filas ni accesos a esquemas no autorizados.

3. Reducción drástica de tokens (-91.7%): Mediante el protocolo Model Context Protocol (MCP), solo se suministran los esquemas pertinentes a cada subagente, reduciendo costos y eliminando ruido en el prompt.

Liderazgo & Autoría Científica

Conoce a nuestro Fundador & Arquitecto Principal.

FD

Felipe I. Dabed A.

Fundador & Arquitecto Principal
Ingeniero Civil Industrial • Magíster en Inteligencia Artificial • Master of Business Administration (MBA)

Trayectoria profesional en grandes empresas como Uber, Nielsen, LATAM Airlines pero también una fuerte experiencia creando startups desde 0.

En nuestro equipo también se cuenta con personas con experiencia en otros gigantes de la industria como Google, Google Cloud y Amazon Web Services (AWS).
Paper 1 (CERN/Zenodo) DataCite Indexed • DOI: 10.5281/zenodo.22771826

Beyond the Imitation Game: The Blueprint for Corporate AI Success

Publicación técnica que formaliza la Ley de Productividad Aumentada ($P(\mathrm{AI}) = \alpha \times T \times O \times H$) y modela por qué los pilotos corporativos fallan sin gobernanza semántica estricta y sin asegurar el factor humano.

Cita Académica

Dabed A., F. I. (2026). "Beyond the Imitation Game: The Blueprint for Corporate AI Success." Technical Report, CERN/Zenodo.

DOCUMENTACIÓN & ESPECIFICACIONES TÉCNICAS

Arquitectura abierta, esquemas canónicos y transparencia radical.

Diseñado para ser auditado por directores de ingeniería y líderes de datos. Explora nuestras guías de implementación, el compilador AST anti-fanout, manifiestos MCP y los papers científicos publicados en CERN / Zenodo.

SESIÓN DE ARQUITECTURA DE IA

Agenda una sesión técnica para tu empresa.

Reunión confidencial de 30 minutos con un Arquitecto de Soluciones de Brainframe. Selecciona directamente el día y horario que mejor te acomode a continuación:

| Sesión de Arquitectura • Brainframe AI
Google Meet / Zoom 30 min • 1-a-1 Confidencial
Disponibilidad en tiempo real sincronizada
Reserva cifrada y privada Confirmación inmediata por correo con enlace de reunión

¿Prefieres coordinar directamente sin agendador o tienes otras preguntas? Háblanos por WhatsApp o envíanos un correo corporativo.

WhatsApp