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Plataforma de orquestación de IA para contenido empresarial
ioAI es la capa de orquestación de IA que extrae significado, genera metadatos e impulsa flujos de trabajo inteligentes en activos digitales, coordinando agentes de IA empresariales en ingesta, etiquetado, transcripción, cumplimiento y entrega. Diseño independiente del modelo: utilice su propio modelo LLM comercial (OpenAI, Anthropic, Google, Azure), modelo de código abierto (LLaMA), modelo de visión/multimodal (YOLO, BioCLIP, Segment Anything) o implemente Sovereign en NVIDIA DGX Spark. Compatible con MCP. Coordinado por A2A.
Arquitectura BYO-AI
NVIDIA DGX Spark local
Integración de MCP
Despliegues soberanos
Límite controlado por RAG
Por qué los equipos eligen ioAI
Independiente del modelo
Comercial, de código abierto, multimodal/visión, soberana: usted elige, su infraestructura.
Calidad de producción
Etiquetado automático, transcripción, OCR, búsqueda semántica, RAG, agentes de IA: hoy, no en la hoja de ruta.
Inteligencia artificial en el borde de la red con NVIDIA DGX Spark
IA de alto rendimiento en las instalaciones del cliente para implementaciones soberanas.
Arquitectura MCP + A2A
Una plataforma de orquestación de agentes de IA que coordina los agentes de IA empresariales a lo largo de su canalización de contenido, basada en estándares, sin dependencia de sistemas propietarios.
¿Qué hace ioAI?
ioAI es la capa de orquestación de IA que impulsa las capacidades inteligentes de la plataforma ioMoVo. Extrae información relevante del contenido, genera metadatos a gran escala y ejecuta flujos de trabajo inteligentes, todo ello utilizando los modelos de IA que usted elija, en la infraestructura que usted prefiera.
Etiquetado y clasificación automáticos
Aplica automáticamente taxonomías y clasificaciones a contenido de vídeo, imagen, audio y documentos. Admite taxonomías personalizadas y modelos de clasificación optimizados. Clasificación específica para cada sector (médico, legal, de marca, normativo) mediante modelos de dominio optimizados.
Transcripción, OCR, resumen
Conversión automática de voz a texto para audio y vídeo mediante Whisper u otros modelos ASR. Reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para documentos escaneados y texto de imágenes. Resumen de contenido extenso mediante el modelo LLM seleccionado. Todo el procesamiento respeta los límites de datos de su implementación: las implementaciones soberanas mantienen la transcripción y el resumen completamente en sus propias instalaciones.
Búsqueda semántica y RAG
Búsqueda semántica basada en incrustaciones en todo el contenido conectado a ioCloud e ioHub. La generación aumentada por recuperación (RAG) basa las respuestas LLM en su contenido real, no en datos de entrenamiento. RAG opera dentro de los límites de sus datos en implementaciones soberanas: ningún contenido sale de la infraestructura del cliente para su recuperación, incrustación o generación.
agentes de IA
Seis agentes especializados en la arquitectura A2A de ioMoVo se coordinan para ejecutar flujos de contenido de extremo a extremo: ingesta (maneja la llegada de contenido), metadatos (etiquetado automático y enriquecimiento), transcripción (voz a texto y OCR), cumplimiento (escaneo de datos confidenciales y aplicación de políticas), flujo de trabajo (coordinación de aprobación de ioFlow) y publicación en el portal (entrega de ioPortal).
RAG multimodal y visión
Compatibilidad con modelos de visión y multimodales: YOLO para detección de objetos, BioCLIP para comprensión del lenguaje visual, Segment Anything para segmentación de imágenes, modelos de lenguaje visual personalizados para casos de uso específicos del dominio. La función RAG multimodal combina texto, imagen, vídeo y metadatos en una recuperación unificada.
BYO-AI: Traiga su propio modelo Arquitectura
ioMoVo es independiente del modelo. Implemente ioAI con la infraestructura de IA que se ajuste a su postura de cumplimiento, su sensibilidad de datos y sus relaciones existentes en la nube.
Proveedores de LLM comerciales
OpenAI (modelos ChatGPT/GPT), Anthropic (Claude), Google (Gemini/Vertex AI), Microsoft Azure OpenAI, XAI (Grok). Utilice modelos LLM fiables y de nivel de producción a través de su ecosistema de nube existente.
Másteres en Derecho de código abierto
Modelos de lógica descriptiva (LLM) de código abierto: LLaMA (Meta), además de modelos de dominio optimizados de código abierto. Implemente en su infraestructura para controlar costos, garantizar la soberanía de los datos o cumplir con las normativas.
Visión y modelos multimodales
Modelos de visión y multimodales: YOLO (detección de objetos), BioCLIP (visión-lenguaje), Segment Anything (Meta) y VLM personalizados. La compatibilidad con RAG y VLM multimodales es una capacidad actual: ioAI los aplica a imágenes médicas, vídeos de consejos asesores, grabaciones de líderes de opinión, activos de marca y otros contenidos visuales.
Implementación de NVIDIA DGX Spark / Edge AI
ioMoVo implementa y orquesta modelos de IA de código abierto directamente en sistemas NVIDIA DGX Spark para un procesamiento de IA local de alto rendimiento. Ejecute modelos LLM (LLaMA, modelos optimizados) y modelos de visión (YOLO, BioCLIP, Segment Anything) localmente. Procese vídeo e imágenes en el borde de la red. Mantenga los datos completamente en las instalaciones o aislados de la red, sin necesidad de transferencias a la nube. Inferencia de baja latencia para flujos de trabajo de contenido en tiempo real.
Despliegue de IA soberana/privada
Implementación de LLM en las instalaciones del cliente, entornos aislados de la red, modelos soberanos específicos para cada región (Arabia Saudita para la región MENA; otros bajo petición) y modelos empresariales optimizados y entrenados con su contenido propietario.
Límite controlado por RAG
En implementaciones soberanas, los LLM operan únicamente dentro de los límites de sus datos. El contenido nunca sale de la infraestructura controlada por el cliente, ni para inferencia, ni para entrenamiento, ni para telemetría de ninguna plataforma.
MCP y A2A Arquitectura
MCP — Protocolo de contexto modelo
La arquitectura habilitada para MCP de ioMoVo conecta los modelos de IA con herramientas y datos a través del protocolo abierto Model Context Protocol. Los modelos LLM y de código abierto pueden acceder de forma segura a los activos de ioCloud, los repositorios conectados a ioHub, los metadatos, los índices de búsqueda, los flujos de trabajo de ioFlow y los sistemas externos. Integración estandarizada frente a integración propietaria: los clientes que utilizan Claude (que usa MCP de forma nativa) u otros sistemas LLM compatibles con MCP se conectan a ioMoVo a través de sus configuraciones MCP existentes. Preparado para el futuro en el ecosistema de IA agente, donde MCP se está convirtiendo en el protocolo estándar.
A2A — Arquitectura de agente a agente
Seis agentes especializados se coordinan para ejecutar flujos de contenido de principio a fin sin intervención humana en cada paso:
Agente de ingestión
Gestiona el contenido procedente de cualquier fuente (repositorios de ioHub, capa de captura, carga directa, ingesta mediante API). Clasifica el tipo de contenido y aplica el enrutamiento inicial.
Agente de metadatos
Genera y enriquece metadatos. Etiquetado automático, clasificación, mapeo taxonómico, relleno de campos personalizados.
Agente de transcripción
Gestiona la conversión de voz a texto y el reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Aplica funciones de resumen y detección de momentos clave.
Agente de cumplimiento
Analiza en busca de datos sensibles (información de identificación personal, información de salud protegida, contenido regulado). Aplica políticas de gobernanza. Señala los problemas de cumplimiento para su revisión humana.
Agente de flujo de trabajo
Se coordina con ioFlow para dirigir el contenido a través de los ciclos de aprobación. Activa los siguientes pasos en función de los resultados de la revisión.
Agente de publicación del portal
Gestiona la entrega a ioPortal una vez aprobada. Aplica plantillas de marca, gestiona permisos de acceso y realiza un seguimiento de la interacción.
Diseñado para la IA empresarial en entornos reales. Iniciar prueba gratuita
Lo que escuchamos de los equipos que intentan aplicar la IA al contenido empresarial:
Las herramientas de IA restringidas a un proveedor específico obligan a que el contenido se almacene en nubes concretas; las organizaciones reguladas y con información confidencial sobre propiedad intelectual no pueden utilizarlas.
Las funciones de IA que se anuncian como "integradas" son soluciones puntuales que no se coordinan a lo largo del ciclo de vida del contenido.
Los programas de maestría en derecho (LLM) alojados en la nube envían contenido fuera del entorno del cliente, lo que viola las normas de cumplimiento para las industrias farmacéutica, sanitaria, de servicios financieros y del sector público.
El hardware de IA de borde (DGX, A100s) está infrautilizado porque el software de gestión de contenido no lo orquesta.
Los proveedores de IA agenica ofrecen demostraciones, pero no coordinan de forma segura a varios agentes en todo el contenido empresarial.
Cómo lo resuelve ioAI:
Arquitectura BYO-AI: comercial, de código abierto, de visión/multimodal o soberana. El cliente elige el modelo y la infraestructura.
La orquestación de IA coordina el etiquetado automático, la transcripción, la búsqueda semántica, RAG y los flujos de trabajo basados en agentes en la misma capa de contenido (ioCloud).
Las implementaciones soberanas operan dentro de los límites controlados por RAG; el contenido permanece en las instalaciones para inferencia, entrenamiento y telemetría. Actualmente se admite la implementación soberana en Arabia Saudita y Oriente Medio y Norte de África.
Implementación de NVIDIA DGX Spark: ioMoVo orquesta modelos de código abierto en la infraestructura de GPU del cliente. El hardware se utiliza al máximo.
Arquitectura A2A: 6 agentes especializados coordinan flujos de contenido de extremo a extremo con registros de auditoría de cada acción. IA real con capacidad de gestión, no mera fantasía.
Donde las clientes usan ioAI
Industrias farmacéuticas, sanitarias y reguladas
Implementaciones de LLM soberanas para la confidencialidad de la propiedad intelectual y la información de salud protegida (PHI). Modelos de terminología médica optimizados. Agente de cumplimiento para el análisis de datos confidenciales. El límite controlado por RAG mantiene el contenido en las instalaciones, y cada acción del agente de IA empresarial se registra para su revisión de cumplimiento.
Gobierno y sector público
Despliegues aislados para entornos clasificados. Soberanía de Arabia Saudita/Oriente Medio y Norte de África para despliegues gubernamentales internacionales. Configuraciones alineadas con FedRAMP.
Medios de comunicación y radiodifusión
Visión y reconocimiento automático de voz a gran escala para el etiquetado editorial, la transcripción y la clasificación de contenido. Canalizaciones multimodales que combinan vídeo, audio y metadatos. NVIDIA DGX Spark para una gestión económica del procesamiento de vídeo local de alto volumen.
Fabricación e ingeniería
Modelos de visión (YOLO + VLM personalizados) para la detección de defectos en imágenes de fábrica. Modelos optimizados para taxonomías específicas del sector. Instalación local para contenido de ingeniería con propiedad intelectual protegida.
Dónde encaja ioAI en la plataforma ioMoVo
ioMoVo es una plataforma de contenido de IA nativa de la nube con seis módulos y una capa de captura. Cada uno aborda una capa específica.
del ciclo de vida del contenido.
Preguntas frecuentes
ioAI es independiente del modelo. LLM comerciales (OpenAI, Anthropic, Google Gemini y Vertex AI, Microsoft Azure OpenAI, Traiga sus propias claves, su propia infraestructura. Cada agente de IA empresarial en la canalización respeta el modelo elegido y los límites de datos.
Sí. ioMoVo implementa y orquesta modelos de IA de código abierto directamente en sistemas NVIDIA DGX Spark para un procesamiento de IA local de alto rendimiento. Dentro de la capa de ejecución de modelos de ioAI, ioMoVo orquesta la comunicación entre modelos en la nube (modelos LLM comerciales) y modelos de borde (DGX Spark / GPU locales). Compatible con DGX Spark: modelos LLM (LLaMA, optimizados), visión (YOLO, BioCLIP, Segment Anything), audio (Whisper) y pipelines multimodales.
MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) es el estándar abierto para conectar modelos de lógica de negocio (LLM) con herramientas y datos. La arquitectura de ioMoVo, compatible con MCP, permite que sus LLM (Claude, OpenAI, código abierto) accedan de forma segura a los recursos de ioCloud, los repositorios conectados a ioHub, los metadatos, los índices de búsqueda y los flujos de trabajo de ioFlow mediante MCP: una integración basada en estándares, no propietaria. Preparado para el futuro en el ecosistema de IA con agentes.
La arquitectura A2A (Agente a Agente) permite que agentes especializados se coordinen para ejecutar flujos de contenido sin intervención humana en cada paso. ioMoVo incluye 6 agentes especializados, desarrollados como agentes de IA para flujos de contenido empresariales: ingesta, metadatos, transcripción, cumplimiento normativo, flujo de trabajo y publicación en portales. Cada agente registra sus acciones mediante auditoría. Los humanos participan en las decisiones críticas (señalización de cumplimiento, aprobación de flujos de trabajo).
En implementaciones soberanas, los LLM operan únicamente dentro de los límites de sus datos (controlados por RAG), sin que ningún contenido salga de la infraestructura controlada por el cliente para inferencia, entrenamiento o telemetría de la plataforma. Se admiten implementaciones soberanas específicas de cada región, incluyendo Arabia Saudita para la región MENA; otras implementaciones soberanas regionales son compatibles bajo solicitud.
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