Crea y verifica el código
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.
a partir de modelos de
procesos de negocio 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.
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.