natomía de una plataforma de IA Generativa

para industrias reguladas

Por Walter Milstein

Introducción: Por qué construimos nuestra propia arquitectura

Cuando empezamos a trabajar con IA generativa en industrias reguladas (salud, legal, finanzas, gobierno), rápidamente descubrimos que los modelos genéricos no alcanzaban. No por falta de inteligencia, sino por tres problemas estructurales:

1. Las alucinaciones son inaceptables cuando un error puede costar millones o afectar la vida de personas.

2. El procesamiento masivo es obligatorio cuando hay que analizar miles de documentos diarios.

3. La trazabilidad es un requisito legal, no un nice-to-have.

Así nació MIKA: una plataforma de IA Generativa diseñada desde cero para resolver estos problemas. Este artículo explica su arquitectura técnica organizada en 5 capas.

Visión General: Arquitectura XGen-AI

MIKA está construida sobre una arquitectura de 5 capas que van desde la interacción con el usuario hasta el hardware bare metal:

Capa 1: Interface Multimodal (ReactJS 18+)

La capa de interface es el punto de entrada donde usuarios y sistemas interactúan con MIKA.

Capa 2: Middleware de Procesamiento (Java 11+)

El middleware es el cerebro orquestador que coordina todos los componentes y garantiza la calidad de los resultados.

Validación Anti-Alucinaciones

El componente de Control de Calidad implementa verificación cruzada LLM-OCR:

1. El OCR extrae el texto crudo del documento.

2. El LLM interpreta y estructura esa información.

3. El validador verifica que todo lo que el LLM afirma aparezca efectivamente en el texto OCR.

Si el LLM genera algo que no puede rastrearse al documento original, se marca como potencial alucinación.

Capa 3: Módulos Especializados MIKA

Esta es la capa de diferenciación. En lugar de un modelo genérico, MIKA tiene módulos especializados organizados en tres categorías.

12 Modelos de Razonamiento

Cada modelo incorpora Deep Think + RAG con criterios específicos del dominio:

Módulos Activos

Componentes operativos listos para producción:

Módulos Disponibles

Capacidades adicionales activables según necesidad:

Capa 4: Motor IA Gen-AI Microsystem

El núcleo de procesamiento de inteligencia artificial, construido sobre Python 3.8+, RAY Framework y aceleración GPU.

Orquestación Multi-LLM

MIKA no depende de un solo proveedor. El sistema selecciona automáticamente el modelo óptimo para cada tarea:

• MIKA LLM Propio: Optimizado para documentos, validación anti-alucinaciones

• OpenAI (GPT-4): Razonamiento complejo, análisis extenso

• Google (Gemini): Multimodal, contextos largos

• Anthropic (Claude): Análisis detallado, seguimiento de instrucciones

Capa 5: Infraestructura Bare Metal

La base de hardware que permite procesar 10 millones de documentos por año con una inversión de ~$5,000 USD.

Configuración de Nodos

Tres Niveles de Paralelismo con RAY

Servicios IA Integrados

El módulo de Servicios IA permite usar cuentas propias de los clientes para:

• OpenAI

• Google Cloud AI

• Anthropic Claude

• MIKA LLM (modelo propietario)

Incluye un Comparador de Costos que optimiza automáticamente qué modelo usar según precio/rendimiento.

Métricas de Rendimiento

Integraciones Nativas

Almacenamiento Documental

• SharePoint

• Google Drive

• Azure Blob Storage

• OneDrive

• Confluence

• Notion

Bases de Datos

• Oracle

• SQL Server

• MySQL

• PostgreSQL

• CSV / Excel

APIs

• REST completo

• SOAP para sistemas legacy

• Webhooks para eventos

• SSO empresarial

Seguridad y Compliance

Conclusión

MIKA no es "un chatbot con OCR" ni "un wrapper de ChatGPT". Es una plataforma de infraestructura de IA a escala industrial diseñada específicamente para industrias reguladas.

Diferenciadores clave:

• 5 capas de arquitectura desde interface hasta bare metal

• 12 modelos de razonamiento especializados con Deep Think + RAG

• Validación anti-alucinaciones en cada paso del pipeline

• 98.5% precisión en OCR, incluyendo manuscritos

• 10M documentos/año con $5K de infraestructura

• Multi-LLM con comparador de costos automático

• 80 idiomas con procesamiento nativo

• Trazabilidad completa para auditorías regulatorias

Esta arquitectura nació de necesidades reales trabajando con hospitales, bufetes legales, entidades financieras y organismos gubernamentales. Cada componente existe porque resuelve un problema concreto que encontramos en producción.

Próximos artículos: Profundizaremos en cada módulo especializado, explicando casos de uso, métricas de rendimiento y ejemplos de implementación.

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