De datos fragmentados a mejores decisiones.

Dos productos sobre una capa de IA especializada. Foundation construye el contexto. Decisions lo pone a trabajar.

El símbolo de Far: dos capas, Far Foundation y Far Decisions. Donde se solapan, en azul, está la capa de inteligencia.

Una capa, por encima de tus sistemas.

1Datos

2Contexto

Far Foundation

Contexto de negocio estructurado y fiable.

3Decisiones

Far Decisions

Modelos de pesos abiertos especializados, ML predictivo, recuperación de información y reglas de negocio, por decisión.

4Resultados

Convierte información fragmentada en un contexto de negocio estructurado y fiable.

Conecta: ERP, CRM, TPV, documentos, hojas de cálculo, imágenes, vídeo, señales externas
Produce: Entidades, relaciones, reglas e índices semánticos, trazables
Agentes: Resuelven incoherencias preguntando a la persona adecuada

Convierte ese contexto en inteligencia especializada, decisión a decisión.

Combina: Modelos de lenguaje, ML predictivo, optimización y reglas de negocio
Modelos: De pesos abiertos, adaptados a cada tarea, desplegados en privado
Las personas deciden: Primero apoyo a la decisión; automatización solo cuando está probada y aprobada

¿Far sustituye nuestro ERP o plataforma de datos?: No. Far se conecta a ellos y trabaja por encima.
¿Por qué modelos de pesos abiertos y no un modelo cerrado por API?: Porque tus datos no deben salir de tu control. Un modelo de pesos cerrados funciona en los servidores de su proveedor, fuera de tus sistemas, así que usarlo implica enviarle los datos de tu empresa. Far solo usa modelos de pesos abiertos, desplegados en privado junto a tus datos, y para cada tarea el modelo más eficiente en coste que mejor rinde. Lo que importa es que los pesos sean abiertos, no que sea un modelo frontera.
¿Far entrena un modelo por empresa?: No por defecto. Reutiliza modelos de tarea y los adapta solo donde ayuda.
¿Se comparten nuestros datos?: No, y nunca entrenan modelos de terceros sin tu acuerdo.

En una primera conversación vemos el problema, la información que ya tienes y si hay un buen primer caso de uso que medir.