Inteligencia autónoma.
Datos bajo tu control.

Del lenguaje
a la acción.

El lenguaje expresa cómo trabaja una organización: sus reglas, su experiencia y sus objetivos. Por eso ocupa un lugar central en los sistemas de MDNA. No basta con generar una respuesta: necesitamos interpretar el contexto y actuar dentro de límites definidos.

Los grandes modelos lingüísticos —LLM— son una base de nuestros sistemas. La inteligencia artificial abarca también otras tecnologías; no toda la IA se basa en modelos de lenguaje.

Modelos abiertos.
Criterio especializado.

Utilizamos modelos abiertos con licencias open source verificables. Revisamos las condiciones de uso de cada modelo y sus componentes. La apertura facilita la inspección y la evaluación; no garantiza por sí sola que todas las respuestas o acciones sean correctas.

Los componentes verticales se especializan con habilidades propias de cada ámbito y fuentes oficiales como referencia. Distinguimos el entrenamiento del modelo de la consulta de documentación: incorporar una fuente a una base de conocimiento no equivale a reentrenarlo.

El objetivo es poder contrastar las respuestas con sus fuentes y evaluar el comportamiento del sistema en las tareas para las que se ha diseñado.

Más inteligencia.
Menor impacto.

La eficiencia económica y la responsabilidad ambiental forman parte del mismo enfoque. Aplicamos soluciones orientadas a reducir el consumo de recursos y el impacto ambiental de nuestros sistemas.

Nuestro objetivo es construir un ecosistema que opere con impacto ambiental cero. Es una ambición que guía nuestro trabajo, no un resultado alcanzado ni una declaración de neutralidad certificada.

Avanzar hacia ella requiere medir el impacto, reducirlo y evaluar los resultados. La optimización tecnológica es una parte de ese recorrido.