Laboratorio de Investigación NiNo AI Autonomous

Avanzando en la frontera de la Inteligencia Empresarial Autónoma

Nuestro equipo investiga las intersecciones fundamentales entre el razonamiento multi-agente, las máquinas de estado deterministas y la síntesis formal de procesos de negocio.

Avanzando en la frontera de la

Líneas Principales de Investigación

Síntesis de Procesos Multi-Agente

Desarrollo de topologías de agentes capaces de descomponer operaciones SiOps complejas en transacciones demostrablemente correctas y reversibles.

RAG Empresarial Estructurado

Anclaje del razonamiento de modelos en esquemas relacionales estrictos, ontologías y libros contables temporales, anulando las alucinaciones.

Pronósticos Probabilísticos en Cadena de Suministro

Modelos híbridos neuro-simbólicos que combinan machine learning con satisfacción de restricciones para un MRP industrial ultra-resiliente.

Seguridad Verificable y Salvaguardas

Entornos de ejecución aislados y verificación formal que garantizan el estricto cumplimiento de los límites de auditoría corporativa.

Publicaciones Recientes y Libros Blancos

Artículos científicos e informes de investigación técnica abiertos de nuestros laboratorios.

Informe Técnico

Agentic SiOps: Hacia acciones autónomas demostrablemente seguras en libros contables

Marco de verificación formal que garantiza la coherencia del estado y la reversibilidad completa de asientos ejecutados por agentes autónomos.

Verificación FormalMulti-AgenteLibros Contables SiOps
Artículo Científico

Planificación probabilística de necesidades de materiales ante la incertidumbre global

Modelado probabilístico de plazos de entrega e interrupciones geopolíticas para superar las limitaciones del MRP estático tradicional.

FabricaciónCadena de SuministroModelado Probabilístico
Artículo con Revisión por Pares

Anclaje del conocimiento corporativo mediante decodificación restringida por esquemas

Eliminación matemática de falsedades en consultas financieras mediante la imposición de restricciones estrictas de sintaxis en el muestreo de tokens.

RAGRestricciones FormalesInferencia LLM

Colabore con Nuestro Equipo Científico

Financiamos investigaciones académicas conjuntas, programas de becas para doctores y proyectos de innovación abierta.