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Soluciones · Reporting generativo y multimodal

Reporting generativo y multimodal

De datos e información a reporting en texto, voz y vídeo.

En una página

Construimos sistemas que convierten datos, fuentes y conocimiento en reporting estructurado, explicaciones, narrativas y piezas multimodales adaptadas a diferentes audiencias, idiomas, duraciones y canales.

  1. 01De información estructurada a generación multimodal. La generación empieza antes de redactar.
  2. 03Una arquitectura que separa información, planificación y generación. No toda decisión dentro de un sistema generativo tiene que ser generativa.
  3. 05Principio de arquitectura. Datos, cálculos, entidades, contexto y restricciones se mantienen separados de la realización lingüística.

Combinamos procesamiento de información, cálculo, NLG, modelos generativos y validación dentro de una arquitectura donde cada componente asume aquello que puede hacer mejor.

De información estructurada a generación multimodal.

La generación empieza antes de redactar. El sistema reúne información, normaliza datos, identifica entidades y relaciones, calcula aquello que puede calcularse y construye una representación estructurada del contenido disponible.

A partir de esa representación puede decidir qué información resulta relevante, cómo organizarla, qué nivel de detalle necesita cada audiencia y qué restricciones debe conservar durante la generación.

Los modelos generativos intervienen dentro de esa arquitectura como componentes de realización lingüística, explicación y adaptación, no como sustitutos de las capas de datos, cálculo, conocimiento o validación.

Una misma base informativa puede producir un informe, un briefing, una alerta, una narración, subtítulos o una pieza de vídeo sin reconstruir todo el proceso desde cero para cada formato.

Qué construimos

Ingesta y normalización de información

Integrar fuentes heterogéneas en una representación utilizable. Conectamos datos estructurados, APIs, documentos, eventos, publicaciones y otras fuentes. Normalizamos formatos, entidades, fechas, unidades, relaciones y contexto para que el resto del sistema pueda trabajar sobre una base común.

Representación informacional

Separar la información disponible de la forma en que después será comunicada. Estructuramos hechos, métricas, entidades, eventos, relaciones, periodos, contexto y metadatos mediante esquemas tipados. Los cálculos y transformaciones deterministas se realizan antes de la generación lingüística cuando pueden resolverse de forma exacta en código.

Selección y planificación NLG

Decidir qué comunicar antes de decidir cómo expresarlo. El sistema selecciona información según objetivo, audiencia, contexto y momento. Puede establecer prioridades, profundidad, orden, relaciones narrativas, longitud y estructura antes de solicitar al modelo la realización lingüística. La planificación del contenido permanece separada de la redacción.

Generación controlada

Utilizar modelos generativos donde aportan flexibilidad lingüística. Los modelos transforman estructuras y planes de contenido en lenguaje natural condicionado por terminología, formato, audiencia, idioma, longitud y restricciones de contenido. La arquitectura evita delegar en el modelo tareas que pueden resolverse mejor mediante datos estructurados, lógica o cálculo determinista.

Adaptación por audiencia y contexto

Una misma información puede necesitar explicaciones diferentes. A partir de una representación común pueden generarse versiones con diferente profundidad, registro, idioma, duración, estructura o nivel de conocimiento previo. El sistema distingue entre información que debe conservarse y aspectos de la comunicación que pueden adaptarse.

Realización multimodal

Texto, voz y vídeo como distintas formas de expresar una misma base informativa. El sistema puede producir informes, guiones, narraciones, audio, subtítulos, gráficos y vídeo. Cada modalidad introduce restricciones propias de duración, ritmo, pronunciación, segmentación, sincronización y correspondencia entre lenguaje y elementos visuales.

Validación y evaluación

Comprobar datos, contenido y realización lingüística en capas diferentes. Podemos validar cifras, fechas, nombres, signos, unidades, periodos, entidades, relaciones y restricciones estructurales contra los datos utilizados por el sistema. Por separado, evaluamos propiedades como cobertura, coherencia, fidelidad semántica, terminología, naturalidad, adecuación a audiencia y correspondencia entre modalidades.

Una arquitectura que separa información, planificación y generación.

No toda decisión dentro de un sistema generativo tiene que ser generativa.

Determinista

Cálculos · cifras · fechas · unidades · identificadores · transformaciones exactas

Estructurado

Entidades · eventos · métricas · relaciones · contexto · metadatos · planes de contenido

Generativo

Redacción · explicación · síntesis · reformulación · adaptación · composición narrativa

Evaluado

Cobertura · consistencia · terminología · fidelidad semántica · naturalidad · adecuación multimodal

Arquitectura de reporting
  1. Fuentes
  2. Datos e información
  3. Representación estructurada
  4. Selección y planificación
  5. NLG
  6. Texto · voz · vídeo
  7. Validación

Un mismo sistema de información, múltiples formatos de reporting

  • Reporting automatizado y recurrente
  • Alertas y briefings basados en datos o eventos
  • Informes y resúmenes ejecutivos
  • Explicaciones generadas a partir de información estructurada
  • Narrativas adaptadas por audiencia
  • Reporting multilingüe y localizado
  • Audio y narraciones generadas
  • Subtítulos y versiones sincronizadas
  • Vídeo generado desde una misma base informativa
  • Sistemas multiformato donde texto, voz y vídeo comparten datos, contexto y controles

Principio de arquitectura

Primero estructuramos la información. Después decidimos cómo comunicarla.

Datos, cálculos, entidades, contexto y restricciones se mantienen separados de la realización lingüística. Los modelos generativos aportan flexibilidad allí donde es útil, mientras que lógica, estructuras y validadores controlan aquello que puede resolverse de forma más precisa fuera del modelo.

Una base informativa. Muchas realizaciones.

Separar información y realización lingüística permite reutilizar una misma representación en diferentes productos y canales.

Un mismo conjunto de datos puede alimentar un briefing de veinte segundos, un informe extenso, una explicación para una audiencia general, otra para especialistas, diferentes idiomas, una narración de audio y una pieza audiovisual.

Lo que cambia es la forma de comunicar. La información subyacente puede seguir siendo común.

Una base informativa · muchas realizaciones
  1. Datos + contexto
  2. Representación
  3. Planificación
  4. BriefInformeExplicación
  5. Idiomas
  6. Texto · voz · vídeo

Componentes de la arquitectura

Datos e información

Ingesta · APIs · normalización · extracción estructurada · schemas tipados · entity resolution · contexto temporal

Representación y conocimiento

Entidades · relaciones · eventos · métricas · taxonomías · terminología · contexto · metadata

NLG

Content selection · document planning · generación condicionada · structured generation · templates · LLMs · restricciones

Cálculo y control

Transformaciones deterministas · reglas · cálculos · validación de cifras · unidades · fechas · entidades · consistencia

Evaluación lingüística

Fidelidad semántica · cobertura · entailment · terminología · coherencia · evaluación por criterios

Multimodal

TTS · ASR · subtitulado · alineamiento temporal · sincronización · composición audiovisual

Operación

Observabilidad · versionado · trazabilidad · evaluación continua · human-in-the-loop según riesgo

La generación es solo una capa del sistema.

Los sistemas de reporting más útiles no empiezan preguntando a un modelo qué debe escribir. Empiezan organizando datos, contexto, cálculos y objetivos de comunicación.

A partir de ahí, NLG y modelos generativos permiten convertir esa información en explicaciones, informes y narrativas adaptadas a diferentes personas, idiomas y medios.

Diseñamos la cadena completa: de los datos y la información a su expresión en texto, voz y vídeo.

El sistema por dentro

Madurez · Evaluación
Cómo se organiza
Separamos explícitamente fuentes, representación informacional, cálculo, selección de contenido, planificación NLG, realización lingüística y renderizado multimodal. Esta separación permite cambiar modelos, idiomas, audiencias o formatos sin convertir toda la cadena de reporting en una única llamada generativa. Los datos y restricciones viajan como estructuras tipadas y pueden ser reutilizados por distintas formas de salida.
Qué puede examinarse
El sistema puede conservar la relación entre una salida y los datos, fuentes, cálculos y transformaciones que participaron en su generación. Podemos examinar información de entrada, estructuras normalizadas, cálculos, selección de contenido, plan narrativo, salida lingüística y resultados de validación. Esto permite analizar no solo qué produjo el sistema, sino también qué información utilizó y qué transformaciones aplicó para producirlo.
Cómo se comprueba
No tratamos la calidad como una única puntuación. Las propiedades que pueden comprobarse exactamente —cifras, signos, fechas, nombres, unidades, periodos, relaciones o restricciones estructurales— se validan mediante código cuando es posible. Cobertura, fidelidad semántica, coherencia, terminología, naturalidad y adecuación a audiencia requieren mecanismos de evaluación diferentes. Los evaluadores basados en modelos pueden formar parte del sistema, pero no sustituyen comprobaciones deterministas cuando estas existen.

Condiciones y límites

La generación estructurada reduce errores y mejora el control, pero no convierte automáticamente cualquier salida en correcta. La calidad final depende también de la calidad y actualidad de los datos, de las reglas de selección, de los cálculos realizados, del contexto disponible y de los criterios utilizados para evaluar la salida. En voz y vídeo aparecen además restricciones propias de pronunciación, sincronización, selección visual, temporalidad y correspondencia entre modalidades. Diseñamos estas capas según el dominio, el riesgo y el nivel de autonomía que realmente necesita cada sistema.

La capacidad cobra valor dentro de un problema concreto.

Compartidnos el contexto y pensaremos juntos cómo combinar información, tecnología, software, personas y evaluación alrededor del resultado que importa.

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