Plataforma de Inteligencia Operacional
Toda tu información.Un solo contexto.
Acuario convierte información fragmentada en contexto operativo para investigar, detectar riesgos, descubrir relaciones y tomar decisiones.
Dentro de tu infraestructura
Tus fuentes
- SAP
- Salesforce
- Excel
- Expedientes
- Bases de datos
- Google Drive
Acuario
Resuelve entidades, construye relaciones y controla quién ve qué
Quien decide
- Claude
- ChatGPT
- Gemini
Construido para
- Gobierno y ciudades
- Servicios financieros
- Seguros
- Energía y utilities
- Logística y suministro
- Operaciones empresariales
La plataforma
Los datos ya están. El contexto se construye.
Lo que ningún sistema guarda por completo es la relación entre ellos: quién es realmente quién, con quién se conecta y qué pasó antes. Acuario construye esa capa en tres movimientos.
01Unify
La misma entidad, una sola vez.
Una persona, un proveedor o un activo figuran de varias formas distintas en varios sistemas, y ninguno sabe que hablan de lo mismo. Acuario reconoce cuándo registros diferentes representan a la misma entidad y los unifica con toda su historia detrás.
Ingesta de datosData Ingestion
Conexión a las fuentes existentes —sistemas, expedientes y documentos— sin mover tu operación a un sistema nuevo.
Entity Resolution
Vistas 360° de personas, empresas, proveedores y activos, actualizadas de forma continua.
Calidad y enriquecimientoData Quality
Normaliza, completa y concilia lo que cada sistema escribe distinto.
Generación del grafoGraph Generation
Construye la red de entidades y relaciones sobre la que se apoya todo lo demás.
Entity Resolution
Ejemplo ilustrativo
La vista no se calcula una vez: se mantiene mientras los sistemas siguen escribiendo.
Umbral de unificación 0.90 · por debajo, el caso se deriva a revisión humana
02Contextualize
Las relaciones que ningún sistema tiene declaradas.
Sobre esas entidades se construye la red: quién se relaciona con quién, a través de qué contrato, en qué fecha, con qué transacción y bajo qué documento. El vínculo que importa casi nunca está escrito en una tabla; aparece al cruzar varias.
Capa de contextoContextual Fabric
Datos de origen, entidades resueltas, relaciones, eventos y transacciones, accesibles como una sola cosa.
Contexto externoExternal Context
Registros públicos y fuentes de mercado dentro del mismo modelo, no en un informe aparte.
Base confiable para IATrusted Data for AI
Un cimiento explicable: el modelo responde sobre evidencia trazable y no sobre lo que suena plausible.
Trazabilidad y linajeData Lineage
Cada afirmación conserva el registro, la fuente y el momento del que salió.
Knowledge Graph
Ejemplo ilustrativo
Ninguna base contiene la línea roja. Aparece al cruzar las otras cuatro.
- Entidad resuelta
- Relación declarada
- Relación inferida
03Decide & Act
Para tus equipos y para tus agentes.
El contexto llega donde se trabaja, con el origen de cada dato a la vista. El mismo que hace útil a un analista es el que le falta a un agente de IA para operar sobre una organización con evidencia y no con suposiciones.
Analítica contextualContextual Analytics
Análisis sobre entidades, relaciones y eventos, no sobre filas sueltas de una tabla.
Detección y señalesDetection
Anomalías, concentración y comportamientos que se apartan de lo habitual, sin que nadie los pida.
Exploración e investigaciónData Exploration
Búsqueda, recorrido y visualización para seguir cualquier situación hasta su evidencia.
ActivaciónDecision Workflows
Alertas y entrega a personas, aplicaciones y agentes, con los mismos permisos para los tres.
Activación
Ejemplo ilustrativo
Un solo modelo de contexto, tres formas de consumirlo y un único juego de permisos.
Investigar · Descubrir · Detectar · Monitorear · Decidir
Nuestra tesis
Toda tecnología nueva se apoya en un cimiento que no se ve. El de esta es el contexto.
Los modelos ya razonan. Lo que no tienen es la representación de la organización sobre la que se les pide decidir: qué entidades existen de verdad, cómo se relacionan y qué pasó antes. Eso no lo resuelve solo más cómputo ni un modelo mejor. Hay que construirlo.
La prueba
Así se ve una investigación.
Acuario no devuelve una frase: devuelve el recorrido. Qué entidades atravesó, qué encontró al cruzarlas y de qué registro salió cada afirmación.
Investigación · INV-2481
Ejemplo ilustrativo · datos ficticios
Pregunta
Antes de adjudicar: ¿qué hay realmente detrás de este proveedor?
Recorrido
- 1Proveedor
- 7Personas
- 4Empresas
- 12Contratos
- 38Pagos
- 9Expedientes
Posible anomalía de contratación
Riesgo alto12
contratos adjudicados
4
proveedores vinculados
3
directores compartidos
2
domicilios en común
4,8 M
USD de exposición
Evidencia
Constructora Delta y Servicios Vega comparten director
Registro mercantil · 14 mar 2023Confianza altaAmbas declaran el mismo domicilio fiscal
Registro fiscal · 02 ago 2022Confianza altaCompitieron entre sí en la licitación 4471/24
Expediente de contrataciones · 09 feb 2024Confianza altaDos de los pagos se liquidaron contra la misma cuenta
Tesorería · 21 may 2024Confianza mediaUn tercer proveedor comparte apoderado con Servicios Vega
Legajo de proveedores · 07 oct 2023Confianza media
Cada relación puede abrirse hasta el registro, la fuente y el momento del que salió. Si la evidencia no se puede recorrer hacia atrás, no es evidencia.
Sectores
Donde el contexto cambia la decisión.
En todos ellos la información ya existe y está repartida. Lo que cambia de un sector a otro es qué relación importa encontrar.
Gobierno y ciudades
Alcaldías, gobernaciones y ministerios
Obra, contrataciones, catastro, programas y atención viven en áreas distintas. Acuario las lee juntas y devuelve la situación completa.
Lo que deja ver
- Obras pagadas que siguen sin ejecutarse, con su expediente y su pago al lado
- Proveedores distintos que comparten dueño, domicilio o apoderado
- Ayudas duplicadas entre programas que no comparten padrón
- Reclamos que se repiten en una zona, y la causa común detrás
Se despliega como
- Risk Intelligence
- Financial Integrity
- Third-Party Intelligence
- Operational Intelligence
- Regulatory Intelligence
Trusted Intelligence
Cada respuesta tiene contexto, origen y evidencia.
Una respuesta que no se puede recorrer hacia atrás no sirve para decidir, y en un entorno regulado directamente no se puede usar. Acuario está construido para que esa cadena esté disponible.
Despliegue privado
Private deployment
Dentro de tu infraestructura o de tu nube privada. La plataforma va donde están los datos, no al revés.
Arquitectura de solo lectura
Read-only architecture
Diseñada para operar en modo de solo lectura: se conecta con credenciales de lectura y tus sistemas siguen siendo la fuente de verdad.
Permisos por rol
Role-based access control
Los permisos de origen se respetan: cada persona y cada agente ven lo que su rol ya tenía habilitado.
Registro de auditoría
Audit trails
Queda constancia de cada consulta: quién preguntó, qué preguntó, cuándo y sobre qué información.
Trazabilidad del dato
Data lineage
Las respuestas se entregan con el registro, la fuente y el momento del que salieron. Es lo que las vuelve auditables.
Sin entrenamiento
No model training
Tu información no se usa para entrenar modelos, ni los nuestros ni los de terceros.
Despliegue soberano
Sovereign deployment
Operación dentro de la jurisdicción que exijan tus normas, con el modelo de IA que elijas o con uno propio.
Aislamiento por organización
Tenant isolation
Los datos y el modelo de contexto de cada organización quedan separados de los del resto.
Empiezas por un dominio
Un área, un proceso o un conjunto de fuentes. El modelo se amplía después sin rehacer lo ya construido.
El modelado no es un proyecto aparte
La resolución de entidades y la construcción del grafo las hace la plataforma, no un proyecto de consultoría en paralelo.
Tus sistemas no cambian
Siguen siendo el origen: Acuario se conecta a ellos. Equipo asignado en ocho ciudades y cuatro países, en tu franja horaria y en tu idioma.
Veámoslo con tus datos.
Una demostración sobre un dominio real de tu organización, con las fuentes que ya tienes conectadas.
- Elegimos un dominio y un conjunto de fuentes con tu equipo.
- Trabajamos sobre tus datos reales, no sobre un entorno de ejemplo.
- Recibes el resultado con su evidencia y el origen de cada afirmación.