Создавайте и проверяйте код
Ваша команда и AI-агенты используют одну модель Glages. Требования, тесты и проверка реализации опираются на одну и ту же бизнес-логику.
Для команд разработки и автоматизации
Создавайте приложения и автоматизацию с AI-агентами на основе готовых моделей бизнес-процессов Glages.
Не разрабатывайте типовую бизнес-логику с нуля. Используйте модель выбранного процесса: его правила, данные, действия и результаты описаны в форме, которую может проверить программа.
Ваша команда и AI-агенты используют одну модель Glages. Требования, тесты и проверка реализации опираются на одну и ту же бизнес-логику.
Приложение применяет ту же модель к текущим данным: проверяет действия перед выполнением и останавливается, если условия не соблюдены.
Раскройте логику выбранного процесса:
Объекты процесса и отношения между ними
Какие переходы возможны и при каких условиях
Какие факты нужны и откуда их можно получить
Что разрешено, что запрещено и кому
Какие операции существуют и чем они могут завершиться
Когда нельзя продолжать и что нужно зафиксировать
AI помогает понять запрос и подготовить действие. Приложение проверяет его по модели Glages и текущим данным до выполнения. Предложение агента само по себе не разрешает переводить деньги или изменять заказ.
Приложение блокирует действия, нарушающие правила модели, до выполнения — вместо того чтобы исправлять последствия.
Нет обязательных данных — нет операции. Система сообщает, что нужно уточнить, а не выбирает наиболее вероятный ответ.
Данные, проверки и причины решений сохраняются. Команда видит, почему действие разрешено или остановлено.
Например, вернуть деньги
Модель Glages + текущие данные
Условия выполнены — можно выполнять операцию
Операция блокируется, причина фиксируется
Операция ждёт уточнения или достоверного статуса
Сбой внешнего сервиса фиксируется отдельно: это не отказ по правилам процесса.
Чтобы действия AI оставались под контролем, разработчики встраивают проверку в приложение. Все операции, на которые распространяется контроль, проходят через неё. Передать модель агенту в сообщении — не то же самое, что обеспечить соблюдение правил программно.
Заказ оплачен на $2 000. Согласован частичный возврат $800. Повторные $800 могут не превысить сумму платежа — но продублируют один и тот же возврат.
Первый агент уже отправил запрос, но не получил ответ. Клиент написал в другой канал — и второй агент готов повторить выплату.
Приложение сначала проверяет исходную операцию. Пока её результат неизвестен, новая выплата не разрешается.
Не платим повторно
Сверяем статус, не повторяем выплату
Новая попытка — только после проверки условий
Модель Glages задаёт общие правила для обоих агентов — при разработке и в работающей автоматизации.
Один идентификатор бизнес-возврата и общее устойчивое состояние для всех каналов. Проверка условий и регистрация новой попытки должны быть атомарными, иначе два агента могут одновременно пройти одну и ту же проверку.
Повтор сетевого запроса относится к исходной операции, а не создаёт новую выплату. Ключ идемпотентности и параметры сохраняются до отправки; повторы учитывают контракт провайдера и срок действия ключа.
Приложение сверяет исходный результат через API или проверенные события провайдера, учитывая дубликаты и запоздавшие сообщения. Подтверждённая обработка и неизвестный результат — разные состояния, хотя оба не разрешают новую выплату. Неустранённую неопределённость передают на разбор, а не компенсируют повторным переводом.
Это иллюстрация архитектуры, не работающая платёжная интеграция. Модель не заменяет согласованное хранение состояния, права доступа, идемпотентность провайдера или сверку операций и сама по себе не гарантирует exactly-once.
Используйте модели Glages для создания и проверки кода с AI-агентами. После запуска исполняйте типовую бизнес-логику обычным кодом — без лишних обращений к нейросети.
Правила, необходимые данные и предусмотренные варианты процесса уже описаны в модели Glages. Используйте эту основу в приложении или автоматизации, а затем повторно — в других совместимых проектах.
Код, требования и тесты опираются на одну модель. Проверка реализации относительно этой модели помогает находить несоответствия бизнес-правилам до запуска.
Типовые правила обрабатывает обычный код. Там, где это заменяет вызовы LLM, снижается расход токенов. AI остаётся для интерпретации и генерации, а не повторного определения правил.
Правила и ограничения сохраняются в модели. Следующий разработчик или агент получает код вместе с контекстом — без необходимости заново выяснять, как и почему устроен процесс.
Начните с отдельной задачи или свяжите несколько процессов в вашем приложении. Выберите близкий пример — обсудим состав модели и её доступность.
Модель бизнес-области связывает несколько процессов и правила их совместной работы.
Модель отдельного процесса — основа для одной задачи и её повторного использования в совместимых проектах.
Свяжите заказ, оплату, доставку и обслуживание покупателя.
Отгруженная часть заказа меняет доступные действия: простую отмену заменяет предусмотренный процесс возврата.
Объедините бронирование, оплату и готовность номера.
Бронь сама по себе не разрешает заселение: важны даты, оплата, идентификация гостя и готовность номера.
Согласуйте передачу груза, доставку и разбор исключений.
Созданная этикетка ещё не подтверждает передачу груза перевозчику: для смены статуса нужны соответствующие данные.
Свяжите договоры, доступ и обслуживание объектов.
Продление или завершение договора должно согласованно менять права доступа и связанные обязательства.
От диагностики и сметы до согласованных работ и выдачи автомобиля.
Новая неисправность не даёт разрешения увеличить смету: дополнительные работы требуют отдельного согласования.
Для выбранного вида страхования, условий покрытия и применимых правил.
Выплата связана с подтверждённым покрытием, документами и решением по случаю — не только с суммой требования.
Согласуйте этапы работ, изменения и расчёты по проекту.
Основанием для оплаты этапа служит предусмотренное подтверждение приёмки, а не только отчёт о завершении.
Организуйте запись, документы и расчёты — без принятия медицинских решений.
Запись на приём не заменяет необходимые документы и согласия: это отдельные условия процесса.
Свяжите документы, согласования и расчёты по выбранным правилам учёта.
Оплаченный счёт и закрытые обязательства — разные состояния: расхождение при сверке требует отдельного разбора.
Управляйте заявками, согласованными работами и подтверждением результата.
Завершение задания исполнителем и приёмка заказчиком — разные события с разными последствиями.
Свяжите платёж с обязательством и подтверждением из нужного источника.
Сообщение «я оплатил» не заменяет подтверждения платёжного сервиса.
Проверяйте право на возврат, допустимую сумму и предыдущие операции.
Неизвестный результат первого возврата не разрешает повторную выплату по тому же обязательству.
Определяйте допустимые действия по текущему состоянию отправления.
Изменение адреса после передачи перевозчику требует другого сценария, чем изменение до отправки.
Учитывайте доступность ресурса, удержание и срок резерва.
Одновременные заявки должны учитывать уже удержанный ресурс, а не только его исходную доступность.
Свяжите решение с уполномоченным лицом и конкретной версией заявки.
Согласование старой сметы не означает согласия на новую сумму или другой объём работ.
Определяйте комплектность, допустимые источники и сроки действия.
Наличие файла ещё не означает, что документ действителен и относится к нужному случаю.
Сохраняйте связь между обращениями, доказательствами и компенсацией.
Два обращения по одной претензии не должны автоматически создавать две компенсации.
Свяжите диагностику, разрешённый объём работ и приёмку.
Работа за пределами согласованной сметы требует нового разрешения, а не предположения AI.
Связывайте основание для счёта, сумму и исполнение обязательств.
Повторное сообщение о выполнении работ не должно само по себе создавать второй счёт за тот же этап.
Учитывайте, какие условия действуют после согласованного изменения.
Новые даты или суммы должны согласованно заменить прежние в связанных процессах.
Оплата, бронирование и проверка документов встречаются в разных отраслях. Фабрика Glages использует совместимые модели процессов при создании моделей бизнес-областей — без повторной разработки одной и той же логики.
Используйте модели Glages как основу бизнес-логики отраслевых приложений, AI-продуктов, CRM, ERP и систем самообслуживания.
Создавайте решения для разных заказчиков на общей основе. Сосредоточьтесь на интеграциях и особенностях клиента, а не на повторной формализации процессов.
Связывайте существующие системы в управляемые процессы — с понятными условиями выполнения, ограничениями и причинами остановки.
Расскажите о своём проекте. Определим подходящую модель, какие сценарии она должна охватывать и что доступно для начала работы.
Выберите один процесс в приложении или автоматизации. На нём можно проверить, какую работу модель помогает сократить и какие операции — взять под контроль.
Какие системы и AI-инструменты используете? Что хотите улучшить — скорость разработки, расходы на AI или надёжность? Для начала достаточно краткого описания.
Определим, подходит ли модель задаче и что нужно для подключения. Согласуем доступность, условия и объём первого проекта.
Ваша команда применяет модель на выбранном процессе. Заранее определяем, что сравнивать: время разработки, переделки, токены или соблюдение правил.
Сначала — результат на одной задаче. Затем — решение о более широком использовании.
Обсудить задачуВы получаете лицензию на конкретную модель Glages и используете её как основу для разработки и работы своих приложений и автоматизации.
Модель может охватывать отдельный процесс — например, возврат средств — или связанную систему процессов: оформление заказа, оплату, доставку и возвраты.
Подбираем модель под задачи проекта. Если подходящей модели нет, обсуждаем возможность, объём и сроки выпуска новой.
Glages Model Factory — собственная фабрика моделей Glages. Подход объединяет многократно используемые компоненты, формальные проверки и оценку охвата заявленных сценариев. Новые модели создаются на основе накопленных компонентов, тестов и исправлений.
Годовая лицензия на выбранную модель
Лицензия на встраивание в приложение или платформу
Использование модели в разных продуктах или решениях для заказчиков
Модель, разрешённые способы использования, стоимость, обновления и сопровождение согласуем заранее.
Нет. Модели Glages задают структуру и правила бизнес-процессов в машинно-проверяемой форме. Они не заменяют агента: они определяют процесс и границы, внутри которых он может работать.
Документ нужно интерпретировать. Модель выражает правила и условия в форме, пригодной для программной проверки. В режиме контролируемого исполнения допустимость операции проверяет приложение, а не только агент, который её предложил.
Нет. Контроль относится к формализованным правилам и подключённым операциям. Ошибки в модели, данных, интеграциях и внешних сервисах возможны. Цель — блокировать нарушения правил модели и различать бизнес-результат, нехватку данных и технический сбой.
Подход предусматривает поэтапное внедрение и подключение систем через интерфейс модели. Совместимость конкретных языков, агентов и инструментов проверяем для выбранной модели и способа использования.
Приложение подключает собственные данные, системы и предусмотренные моделью параметры. Если процесс выходит за границы модели, оцениваем необходимость другой модели или новой версии. Агент не должен сам дописывать недостающие бизнес-правила во время работы.
Не обязательно. AI может помогать только при разработке. После запуска процесс могут выполнять обычные программы, внешние сервисы, люди или агенты — в соответствии с моделью.
Сейчас можно обсудить задачу и возможный пилот. Glages находится в разработке; доступность конкретной модели, инструменты и сроки определяем отдельно.
Карточки показывают сценарии применения. Для вашей задачи мы отдельно определяем, есть ли подходящая выпущенная модель, каков её охват и что потребуется для использования.
Расскажите, какое приложение или автоматизацию вы создаёте и где используете AI. Обсудим подходящий сценарий, необходимые интеграции и результат, по которому можно оценить пользу пилота.
Для первого обращения достаточно краткого описания. Конфиденциальные данные присылать не нужно.
For software and automation teams
Build applications and automate business processes with AI agents, using reusable Glages business process models.
Don’t rebuild standard business logic from scratch. Start with a process model that defines its rules, data, actions, and outcomes in a form software can check.
Your team and AI agents work from the same Glages model. Requirements, tests, and implementation checks share the same business logic.
Your application applies that model to current data, checks actions before execution, and stops when the required conditions are not met.
The structure behind a process:
The objects in a process and how they relate
What can change, and under which conditions
Required facts and acceptable sources
What is allowed, what is blocked, and for whom
Available operations and their possible results
When to stop, and what evidence to record
AI interprets a request and proposes an action. Your application checks it against the Glages model and current data before execution. An agent’s suggestion is not permission to move money or change an order.
Your application blocks actions that violate the model’s rules before they happen—not after the damage is done.
Missing a required fact? The operation stops. The system identifies what is missing instead of choosing the most likely answer.
Recorded data, checks, and decision reasons help your team understand why an action was allowed or stopped.
For example, issue a refund
Glages model + current data
Required conditions are met. The operation may proceed.
The operation does not run. The reason is recorded.
Execution waits for missing facts or a reliable status.
An external service failure is recorded separately. It is not a business-rule rejection.
To keep AI actions under control, developers make model checks a required part of the application’s execution path. Every governed operation must pass through them. Putting a model in a prompt is not the same as enforcing its rules in software.
The customer paid $2,000. A partial refund of $800 was approved. Another $800 may stay below the original payment—but would pay the same refund twice.
One agent already submitted the refund but received no response. The customer follows up through another channel—and a second agent is ready to send it again.
The application checks the original operation first. It won’t authorize a new payout while the outcome is unknown.
Don’t pay it again
Resolve the status. Don’t create a new payout
Recheck eligibility before another attempt
One Glages model defines the rules for both agents—from development through runtime.
Use one business-refund ID and durable shared state across channels. Check eligibility and register an attempt atomically, so two agents cannot both pass the same check.
A network retry belongs to the original operation; it is not a new payout. Persist the idempotency key and parameters before sending, and respect the provider’s contract and key-retention window.
Reconcile the original result through the API or authenticated provider events, handling duplicates and late arrivals. Confirmed pending and unknown are distinct states, though neither permits a new payout. Escalate unresolved outcomes rather than sending another payment.
This illustrates an architecture, not a working payment integration. A model does not replace consistent state, access controls, provider idempotency, or reconciliation, and cannot guarantee exactly-once behavior on its own.
Use Glages models to build and check code with AI agents. After launch, run routine business logic in conventional software—not through unnecessary LLM calls.
Rules, required data, and modeled process variations are defined in Glages. Use that foundation in an application or workflow, then reuse it in other compatible projects.
Code, requirements, and tests share one model. Checking an implementation against it helps identify violations of business rules before launch.
Conventional code handles routine rules. Where that replaces LLM calls, token usage falls. Keep AI for interpretation and generation—not for reconstructing the rules.
The model preserves process rules and constraints. The next developer or agent gets code with its context, without having to rediscover how the process works.
Start with a single task or connect multiple workflows in your application. Choose a relevant example, then talk with us about model scope and availability.
A business-domain model connects multiple workflows and the rules that keep them in sync.
A process model covers an individual workflow and can be reused across compatible projects.
Connect orders, payments, fulfillment, and customer service.
Once an item has shipped, the available actions change: a return workflow replaces a simple cancellation.
Connect reservations, payments, and room readiness.
A reservation alone does not authorize check-in: dates, payment, guest identity, and room readiness also matter.
Coordinate handoffs, delivery, and exception handling.
Creating a label does not confirm a carrier handoff: the status change needs the appropriate evidence.
Connect agreements, access, and property maintenance.
Renewing or ending an agreement needs coordinated changes to access rights and related obligations.
Connect diagnosis, estimates, approved work, and vehicle handover.
Finding another fault does not authorize a higher bill: additional work requires its own approval.
For a defined insurance line, coverage scope, and applicable rules.
A payout depends on confirmed coverage, evidence, and the claim decision—not just the amount requested.
Coordinate project milestones, changes, and payments.
A milestone payment depends on the required acceptance evidence, not just a report that the work is complete.
Coordinate appointments, documents, and billing—not clinical decisions.
An appointment does not establish that required documents and consent are in place; these remain separate conditions.
Connect records, approvals, and settlement under a defined accounting scope.
A paid invoice and a settled obligation are different states: a reconciliation mismatch requires its own resolution.
Coordinate requests, approved work, and completion evidence.
A technician finishing the job and a customer accepting it are separate events with different consequences.
Link a payment to an obligation and confirmation from the required source.
A message saying “I paid” does not replace confirmation from the payment service.
Check eligibility, the permitted amount, and prior refund attempts.
An unknown result from the first attempt does not authorize a second payout for the same obligation.
Determine available actions from the current shipment state.
Changing an address after carrier handoff needs a different workflow from a change before shipping.
Track resource availability, holds, and expiration.
Concurrent requests must account for active holds, not just the resource’s original availability.
Tie approval to an authorized person and a specific request version.
Approval of an earlier estimate does not authorize a new amount or a different scope of work.
Define required records, accepted sources, and validity conditions.
Having a file does not establish that the document is valid or applies to this case.
Keep requests, evidence, and compensation tied to the same case.
Two contacts about the same claim must not automatically create two compensation payments.
Connect diagnosis, authorized work, and acceptance.
Work outside the approved estimate requires new authorization—not an AI assumption.
Connect the basis for an invoice, its amount, and the underlying obligation.
A repeated completion message must not, by itself, create a second invoice for the same milestone.
Track which terms apply after an agreed change.
New dates or amounts must consistently replace earlier terms across the affected workflows.
Payments, reservations, and document checks recur across industries. The Glages factory reuses compatible process models to build business-domain models, rather than rebuilding the same logic.
Build vertical software, AI products, CRM, ERP, and self-service applications on shared business logic.
Build solutions for different clients on a reusable foundation. Focus on integrations and client needs rather than formalizing the same processes again.
Connect existing systems into governed workflows with explicit execution conditions, constraints, and reasons to stop.
Tell us about your project. We’ll discuss the right model, the scenarios it needs to cover, and what’s available to get started.
Choose one workflow in your application or automation. Use it to evaluate the work a model can reduce and the operations it can help control.
Which systems and AI tools do you use? What matters most: development time, AI costs, or operational reliability? A short description is enough to start.
We’ll assess fit and integration requirements, then agree on availability, terms, and the scope of the first project.
Your team applies the model to the chosen workflow. Agree on the comparison upfront: development time, rework, token usage, or rule compliance.
Evaluate one workflow first. Expand based on evidence.
Let’s talkLicense a specific Glages model as a foundation for developing and running your applications and automation.
A model can cover one process, such as a refund, or a connected set of processes: ordering, payment, fulfillment, and returns.
We’ll identify a model for your project. If no suitable model is available, we can discuss the feasibility, scope, and timing of a new release.
Glages Model Factory is our system for producing reusable models. The approach combines reusable components, formal checks, and an assessment of coverage for the declared scope. New models build on existing components, tests, and fixes.
An annual license for the selected model
An OEM license to embed a model in your application or platform
Use a model across products or client solutions
Agree upfront on the model, permitted uses, pricing, updates, and support.
Glages models are not neural networks. They define business processes and their rules in a machine-checkable form. They do not replace your agent; they define the process and boundaries it can work within.
A document needs interpretation. A model expresses rules and conditions in a form software can check. With controlled execution, the application checks whether an operation is allowed—not just the agent that proposed it.
No. Control applies to the formalized rules and integrated operations. Models, data, integrations, and external services can still have defects. The goal is to block actions that violate the model and distinguish business outcomes, missing information, and execution failures.
The approach supports incremental adoption and integration through the model’s interface. Compatibility with specific languages, agents, and tools must be checked for the selected model and usage mode.
Your application connects its own data, systems, and model-supported parameters. If a process falls outside the model’s scope, we assess whether another model or version is needed. Agents must not invent missing business rules at runtime.
Not necessarily. You can use AI only during development. At runtime, conventional software, external services, people, or agents can carry out the process within the model’s requirements.
We can discuss your project and a potential pilot. Glages is in development; availability, tooling, and timelines are determined for each model.
The cards illustrate potential applications. We assess whether a suitable released model exists, what it covers, and what your implementation would require.
Tell us what you’re building and where you use AI. We’ll discuss a suitable use case, integration requirements, and how to evaluate a pilot.
A short description is enough. Please don’t include confidential information.
Para equipos de desarrollo y automatización
Crea aplicaciones y automatiza procesos de negocio con agentes de IA a partir de modelos reutilizables de Glages.
No desarrolles la misma lógica de negocio desde cero. Empieza con un modelo que define las reglas, los datos, las acciones y los resultados del proceso en una forma verificable por software.
Tu equipo y los agentes de IA trabajan con el mismo modelo Glages. Los requisitos, las pruebas y las verificaciones de la implementación comparten la misma lógica de negocio.
La aplicación utiliza el mismo modelo con los datos actuales: comprueba cada acción antes de ejecutarla y se detiene si no se cumplen las condiciones necesarias.
La estructura de un proceso:
Los objetos del proceso y cómo se relacionan
Qué puede cambiar y bajo qué condiciones
Los hechos necesarios y las fuentes aceptables
Qué se permite, qué se bloquea y a quién
Las operaciones disponibles y sus posibles resultados
Cuándo detenerse y qué evidencias registrar
La IA interpreta una solicitud y propone una acción. La aplicación la verifica con el modelo Glages y los datos actuales antes de ejecutarla. La propuesta de un agente no es un permiso para mover dinero ni modificar un pedido.
La aplicación bloquea las acciones que incumplen las reglas del modelo antes de ejecutarlas, en lugar de corregir las consecuencias.
Si falta un dato obligatorio, la operación se detiene. El sistema indica qué falta en lugar de elegir la respuesta más probable.
Los datos, las comprobaciones y los motivos quedan registrados para saber por qué se permitió o se detuvo una acción.
Por ejemplo, realizar un reembolso
Modelo Glages + datos actuales
Se cumplen las condiciones y la operación puede continuar
La operación no se ejecuta y el motivo queda registrado
La ejecución espera los datos o un estado fiable
Un fallo de un servicio externo se registra por separado: no equivale a un rechazo por las reglas del proceso.
Para mantener las acciones de IA bajo control, el equipo integra comprobaciones obligatorias en la aplicación. Todas las operaciones controladas deben pasar por ellas. Incluir el modelo en un mensaje no equivale a aplicar sus reglas mediante software.
El cliente pagó $2.000 y se aprobó un reembolso parcial de $800. Otros $800 podrían no superar el pago original, pero duplicarían el mismo reembolso.
Un agente ya solicitó el reembolso, pero no recibió respuesta. El cliente vuelve a contactar por otro canal y un segundo agente está listo para repetir el pago.
La aplicación verifica primero la operación original. No autoriza otro pago mientras se desconozca el resultado.
No volver a pagarlo
Aclarar el estado, sin crear otro pago
Verificar las condiciones antes de otro intento
Un modelo Glages define las reglas para ambos agentes, desde el desarrollo hasta la ejecución.
Usa un identificador de reembolso y un estado compartido persistente para todos los canales. Verifica las condiciones y registra cada intento de forma atómica, para que dos agentes no puedan superar la misma comprobación.
Un reintento de red pertenece a la operación original; no es un nuevo pago. Guarda la clave de idempotencia y los parámetros antes del envío y respeta el contrato del proveedor y el plazo de conservación de la clave.
Concilia el resultado original mediante la API o eventos autenticados, gestionando duplicados y mensajes tardíos. Pendiente confirmado y resultado desconocido son estados distintos, aunque ninguno permite otro pago. Escala los casos sin resolver en lugar de repetir el pago.
Es una ilustración de la arquitectura, no una integración de pagos operativa. El modelo no sustituye el estado coherente, el control de acceso, la idempotencia ni la conciliación, y no garantiza por sí solo una ejecución exactamente una vez.
Usa modelos Glages para crear y verificar código con agentes de IA. Tras el lanzamiento, ejecuta la lógica habitual mediante software, sin llamadas innecesarias al modelo de lenguaje.
Glages define las reglas, los datos necesarios y las variantes previstas del proceso. Usa esa base en una aplicación o automatización y reutilízala en otros proyectos compatibles.
El código, los requisitos y las pruebas comparten un modelo. Verificar la implementación frente a ese modelo ayuda a detectar incumplimientos de las reglas antes del lanzamiento.
El código convencional procesa las reglas habituales. Cuando sustituye llamadas al modelo de lenguaje, baja el consumo de tokens. La IA se usa para interpretar y generar, no para reconstruir las reglas.
El modelo conserva las reglas y restricciones. El siguiente desarrollador o agente recibe el código con su contexto, sin tener que redescubrir cómo funciona el proceso.
Empieza por una tarea o conecta varios procesos en tu aplicación. Elige un ejemplo cercano a tu proyecto y hablemos del alcance y la disponibilidad del modelo.
Un modelo de un área de negocio conecta varios procesos y las reglas que los mantienen coordinados.
Un modelo de proceso cubre una tarea concreta y puede reutilizarse en proyectos compatibles.
Conecta pedidos, pagos, entregas y atención al cliente.
Tras enviar un artículo, cambian las acciones disponibles: la devolución sustituye a la simple cancelación.
Conecta reservas, pagos y disponibilidad de habitaciones.
La reserva no basta para dar acceso: también importan las fechas, el pago, la identidad y que la habitación esté lista.
Coordina entregas entre operadores, transporte e incidencias.
Crear una etiqueta no confirma la entrega al transportista: el cambio de estado necesita la evidencia correspondiente.
Conecta contratos, acceso y mantenimiento de inmuebles.
Renovar o terminar un contrato requiere actualizar de forma coordinada los accesos y las obligaciones relacionadas.
Conecta diagnóstico, presupuesto, reparación y entrega.
Detectar otra avería no autoriza a aumentar el presupuesto: el trabajo adicional necesita aprobación.
Para un tipo de seguro, una cobertura y unas reglas definidos.
El pago depende de la cobertura confirmada, la documentación y la decisión, no solo del importe reclamado.
Coordina etapas, cambios y pagos del proyecto.
Pagar una etapa exige la aceptación prevista, no solo un informe de que el trabajo ha terminado.
Coordina citas, documentos y cobros, sin tomar decisiones clínicas.
Tener una cita no confirma que estén presentes los documentos y consentimientos necesarios: son condiciones distintas.
Conecta documentos, aprobaciones y liquidaciones según un alcance contable definido.
Una factura pagada y una obligación liquidada son estados distintos: una diferencia requiere revisión.
Coordina solicitudes, trabajo aprobado y confirmación del resultado.
La finalización del trabajo y su aceptación por el cliente son eventos distintos con consecuencias diferentes.
Vincula el pago a una obligación y a la confirmación de la fuente requerida.
El mensaje «ya he pagado» no sustituye la confirmación del servicio de pagos.
Comprueba el derecho al reembolso, el importe y los intentos anteriores.
Un resultado desconocido no autoriza otro pago por la misma obligación.
Determina las acciones disponibles según el estado del envío.
Cambiar la dirección después de la entrega al transportista requiere otro proceso que hacerlo antes del envío.
Controla la disponibilidad, las retenciones y su vencimiento.
Las solicitudes simultáneas deben considerar las retenciones activas, no solo la disponibilidad inicial.
Vincula la decisión a una persona autorizada y una versión de la solicitud.
Aprobar un presupuesto anterior no autoriza un importe nuevo ni un trabajo diferente.
Define los documentos necesarios, las fuentes aceptadas y su validez.
Tener un archivo no demuestra que sea válido ni que corresponda al caso.
Mantén vinculadas las solicitudes, las pruebas y la compensación.
Dos contactos sobre la misma reclamación no deben generar automáticamente dos compensaciones.
Conecta el diagnóstico, el trabajo autorizado y la aceptación.
El trabajo fuera del presupuesto aprobado necesita otra autorización, no una suposición de la IA.
Vincula el motivo de la factura, su importe y la obligación correspondiente.
Un aviso repetido de finalización no debe crear por sí solo otra factura por la misma etapa.
Controla qué condiciones se aplican tras un cambio acordado.
Las fechas o importes nuevos deben sustituir de forma coherente a los anteriores en los procesos afectados.
Los pagos, las reservas y las comprobaciones de documentos se repiten en distintos sectores. La fábrica Glages reutiliza modelos de procesos compatibles para crear modelos de áreas de negocio, sin reconstruir la misma lógica.
Desarrolla software sectorial, productos de IA, CRM, ERP y aplicaciones de autoservicio sobre una lógica de negocio común.
Crea soluciones para distintos clientes sobre una base reutilizable. Céntrate en las integraciones y sus necesidades, no en formalizar otra vez los mismos procesos.
Conecta sistemas existentes en procesos controlados con condiciones de ejecución, restricciones y motivos de parada explícitos.
Cuéntanos qué necesitas. Hablaremos del modelo adecuado, los escenarios que debe cubrir y su disponibilidad para empezar.
Elige un proceso de tu aplicación o automatización. Úsalo para evaluar qué trabajo puede reducir el modelo y qué operaciones puede ayudar a controlar.
¿Qué sistemas y herramientas de IA usas? ¿Quieres mejorar los plazos, los costos de IA o la fiabilidad? Basta con una descripción breve.
Evaluaremos el encaje y los requisitos de integración. Acordaremos la disponibilidad, las condiciones y el alcance del primer proyecto.
Tu equipo aplica el modelo al proceso elegido. Definimos de antemano qué comparar: tiempo, retrabajo, tokens o cumplimiento de las reglas.
Evalúa primero un proceso. Amplía el uso a partir de los resultados.
Hablemos de tu proyectoObtén una licencia de un modelo Glages específico como base para desarrollar y ejecutar tus aplicaciones y automatizaciones.
Un modelo puede abarcar un proceso, como un reembolso, o un conjunto relacionado: pedidos, pagos, envíos y devoluciones.
Buscaremos un modelo para tu proyecto. Si no hay uno adecuado, podemos evaluar la viabilidad, el alcance y los plazos de uno nuevo.
Glages Model Factory es nuestro sistema de producción de modelos reutilizables. El enfoque combina componentes reutilizables, verificaciones formales y una evaluación de la cobertura del alcance declarado. Los nuevos modelos aprovechan componentes, pruebas y correcciones anteriores.
Licencia anual del modelo elegido
Licencia OEM para integrar el modelo en una aplicación o plataforma
Uso del modelo en distintos productos o soluciones para clientes
Acordamos de antemano el modelo, los usos permitidos, el precio, las actualizaciones y el soporte.
Los modelos Glages no son redes neuronales. Definen procesos de negocio y sus reglas en una forma verificable por software. No sustituyen al agente: definen el proceso y los límites dentro de los que puede trabajar.
Un documento requiere interpretación. El modelo expresa reglas y condiciones que el software puede verificar. En la ejecución controlada, la aplicación comprueba si se permite la operación, no solo el agente que la propuso.
No. El control se aplica a las reglas formalizadas y a las operaciones integradas. Puede haber errores en el modelo, los datos, las integraciones o los servicios externos. El objetivo es bloquear acciones que incumplan el modelo y distinguir entre resultados de negocio, datos ausentes y fallos técnicos.
El enfoque permite una adopción gradual y la integración mediante la interfaz del modelo. La compatibilidad con lenguajes, agentes y herramientas concretos se verifica para el modelo y el modo de uso elegidos.
La aplicación conecta sus propios datos, sistemas y parámetros admitidos por el modelo. Si un proceso queda fuera de su alcance, evaluamos si hace falta otro modelo o una nueva versión. El agente no debe inventar reglas de negocio durante la ejecución.
No necesariamente. Puedes usarla solo durante el desarrollo. Después, el proceso puede ejecutarse mediante software convencional, servicios externos, personas o agentes, según los requisitos del modelo.
Podemos hablar de tu proyecto y de un posible piloto. Glages está en desarrollo; la disponibilidad, las herramientas y los plazos se definen para cada modelo.
Las tarjetas ilustran posibles aplicaciones. Evaluamos si existe un modelo publicado adecuado, qué cubre y qué necesita tu implementación.
Cuéntanos qué estás creando y dónde utilizas IA. Evaluaremos un caso adecuado, los requisitos de integración y cómo medir el valor de un piloto.
Basta con una descripción breve. No incluyas información confidencial.