Orquestación de modelos
La orquestación de modelos es la gestión de varios modelos de IA sobre un mismo pipeline. El sistema decide qué modelo se ejecuta según el tipo de entrada y los requisitos de la tarea, procesa el resultado y produce una salida coherente. Como cada tarea se dirige al modelo más adecuado en lugar de quedar atada a uno solo, ofrece ventajas tanto en coste como en precisión.
En nijitech esta capa se llama niji core; todos los productos funcionan sobre esa columna vertebral.
#IA explicable (XAI)
La IA explicable es la capacidad de mostrar, en términos comprensibles para una persona, por qué un sistema de IA produjo un resultado dado. La salida deja de ser una caja negra: de qué entrada vino y con qué fundamento puede rastrearse. La auditoría, la reclamación y la depuración solo son posibles con esa trazabilidad.
En la práctica significa que cada elemento de un resumen de reunión puede rastrearse hasta su origen en la transcripción, y una puntuación de producto hasta los datos de demanda y competencia que hay detrás.
#Agente de IA
Un agente de IA es un sistema que planifica por sí mismo sus pasos hacia un objetivo dado, invoca herramientas y corrige el rumbo según los resultados intermedios. Lo que lo distingue de un modelo que responde una sola pregunta es su capacidad de llevar una tarea de varios pasos de principio a fin.
Un agente publicitario, por ejemplo, puede vigilar el rendimiento y proponer mover presupuesto, pidiendo aprobación humana en el paso crítico.
#Decisión aprobada por humanos (human-in-the-loop)
Una decisión aprobada por humanos es aquella en la que el resultado de la IA se revisa y aprueba por una persona antes de aplicarse. La IA prepara la recomendación; la persona responsable decide. Es una salvaguarda estándar para acciones irreversibles o costosas.
En los productos de nijitech, pasos como los movimientos de presupuesto, los pagos y la comunicación saliente pasan por esta puerta.
#Residencia de datos en la UE
La residencia de datos en la UE significa que los datos personales se procesan y almacenan únicamente en infraestructura dentro de la Unión Europea. Los datos no se sacan de la UE para su tratamiento. Bajo las disposiciones de transferencia del RGPD y regulaciones KVKK comparables, es una elección decisiva.
Para las organizaciones en Türkiye, el valor práctico es poder acreditar dónde se procesaron los datos durante una auditoría de cumplimiento. En los productos de nijitech esto depende del modelo de despliegue: en una instalación on-premise los datos permanecen en la infraestructura del propio cliente; en uso en la nube, el tratamiento se realiza en las regiones de EE. UU. y la UE.
#Escalado en el borde
El escalado en el borde consiste en ejecutar el cómputo en nodos geográficamente cercanos al usuario en lugar de en un servidor central. Como los datos recorren una distancia menor, la latencia baja y la carga no se concentra en un solo sitio. Es decisivo para trabajos que exigen respuesta en tiempo real.
Se usa en escenarios donde los segundos cuentan, como la transcripción en directo y el emparejamiento por ubicación.
#RAG (generación aumentada por recuperación)
El RAG consiste en hacer que un modelo de lenguaje busque y recupere documentos relevantes antes de responder, y luego fundamente la respuesta en esos documentos. En lugar de apoyarse en lo que memorizó durante el entrenamiento, el modelo consulta fuentes actuales y verificables. Esto reduce el riesgo de invención y hace que la salida sea rastreable hasta una fuente.
Es uno de los fundamentos técnicos de la explicabilidad: se puede mostrar el documento del que salió una respuesta.
#Alucinación
Hay alucinación cuando un modelo de IA produce con seguridad información que no existe. La respuesta es coherente lingüísticamente pero falsa en los hechos. Es uno de los riesgos centrales en el uso empresarial.
La generación fundamentada en fuentes (RAG), la aprobación humana y los conjuntos de evaluación se usan juntos para reducir este riesgo.
#Conjunto de evaluación (eval)
Un conjunto de evaluación es un cuerpo de ejemplos de prueba con respuestas esperadas conocidas, usado para medir la precisión de un sistema de IA. Cuando cambia un modelo o un prompt, este conjunto es lo que te dice si el sistema mejoró. Un cambio de modelo hecho sin medición es adivinar.
Combinado con métricas atentas al sesgo, permite seguir no solo el rendimiento medio sino el rendimiento por grupos.
#Buy Box
La Buy Box es la posición de vendedor ligada al botón « Añadir a la cesta » en una ficha de producto de Amazon. Cuando varios vendedores ofrecen el mismo producto, el algoritmo de Amazon elige uno, y la mayoría de las ventas van a ese vendedor. El precio, el stock, la rapidez de envío y el rendimiento del vendedor influyen en la elección.
Gestionar la competencia por la Buy Box es una de las palancas más directas sobre el volumen de ventas en Amazon.
#ROAS (retorno de la inversión publicitaria)
El ROAS es la relación entre los ingresos generados por la publicidad y el importe gastado. Un ROAS de 4 significa 4 unidades de ingreso por cada 1 gastada. Como condensa el rendimiento de la campaña en un único número, es la métrica central de la optimización publicitaria.
Las decisiones autónomas sobre cómo repartir el presupuesto entre campañas suelen tomarse frente a esta métrica.
#Depósito en garantía (escrow)
El depósito en garantía consiste en retener el pago del comprador en manos de un tercero de confianza en lugar de pasarlo directamente al vendedor, liberándolo solo cuando se cumplen las condiciones de la operación. Protege al comprador de pagar sin recibir y al vendedor de entregar sin cobrar.
Se usa en operaciones de alto valor realizadas a distancia, como la venta de vehículos.
#Red entre pares
Una red entre pares es un modelo en el que los dispositivos se conectan directamente entre sí sin pasar por un servidor central. En el modelo cliente-servidor clásico todo el tráfico circula por un servidor intermedio; en el modelo entre pares esa parada no existe. La consecuencia es triple: la latencia baja porque el camino es más corto, la capacidad de servidor compartida no forma un techo, y no hay un punto único de fallo cuya caída detenga la conexión.
Entre los productos de nijitech, Lattix usa este modelo.
#Virtualización
La virtualización es la división de un único servidor físico en varias máquinas virtuales independientes. Cada máquina virtual ejecuta su propio sistema operativo y permanece aislada de las demás. Los contenedores, en cambio, comparten el núcleo del sistema operativo y ofrecen un aislamiento más ligero: mayor densidad sobre el mismo hardware, pero una frontera de aislamiento más delgada que la de una máquina virtual.
Entre los productos de nijitech, Kovanly gestiona máquinas virtuales y contenedores en un solo panel.
#Cifrado de extremo a extremo
El cifrado de extremo a extremo es una forma de cifrado en la que los datos solo pueden descifrarse en los extremos de envío y recepción. Ningún componente intermedio — proveedor de red, servidor o el propio servicio — puede leer el contenido. Eso es lo que lo separa del cifrado de transporte: con el cifrado de transporte los datos se descifran al llegar al servidor; con el cifrado de extremo a extremo no.
En productos de acceso remoto y de red esta distinción es decisiva: determina si el propio servicio puede ver el contenido.
#Límite de seguridad (guardrail)
Un límite de seguridad es una frontera predefinida que un sistema autónomo no puede cruzar. Dentro de la frontera el sistema decide libremente; al llegar al borde se detiene o pregunta a una persona. Un techo de gasto diario en publicidad, un límite de transacción en un sistema de pagos y el límite de autoridad de una herramienta en una arquitectura de agentes son todos límites de seguridad.
En los sistemas autónomos, el límite de seguridad es la forma básica de acotar el riesgo sin renunciar a la velocidad.
#Compatibilidad EVM
La compatibilidad EVM significa que una cadena de bloques puede ejecutar bytecode de la Ethereum Virtual Machine. En la práctica: los contratos inteligentes escritos en Solidity, las carteras como MetaMask y las herramientas de desarrollo como Hardhat y ethers.js funcionan en esa cadena tal cual. El equipo no tiene que aprender un lenguaje ni una cadena de herramientas nuevos.
Entre los productos de nijitech, Pylun es una cadena compatible con EVM.
#Finalidad
La finalidad es el punto en que una transacción de blockchain se vuelve irreversible. Con finalidad probabilística, la probabilidad de reversión baja a medida que se añaden bloques encima pero nunca llega a cero, así que se esperan varios bloques. Con finalidad instantánea, la transacción se liquida en un solo bloque y no puede revertirse. En aplicaciones de pago y comercio esta diferencia se traduce directamente en tiempo de espera.
El algoritmo de consenso determina qué tipo de finalidad ofrece una cadena.
#Despliegue on-premise
Un despliegue on-premise ejecuta el software en los servidores de la propia organización en lugar de en la nube del proveedor. Los datos nunca salen de su infraestructura, de modo que la cuestión de la transferencia internacional ni siquiera se plantea. A diferencia de la nube, el hardware, las actualizaciones y las copias de seguridad siguen siendo responsabilidad suya.
Los productos de nijitech admiten despliegue on-premise y en la nube; la elección depende de la sensibilidad de los datos y de la capacidad operativa.
#Código MCC (categoría de comercio)
El código MCC es el código de cuatro dígitos que las redes de tarjetas asignan a cada comercio según su actividad. Los bancos evalúan el riesgo por ese código: en algunas categorías el número de cuotas se limita o se desactiva. Las categorías de importe elevado —concesionarios, joyería, combustible— son las que más chocan con ese límite.
Cuando un concesionario no puede ofrecer cuotas, la causa no suele ser el límite del cliente sino el MCC del comercio.
#Contracargo (chargeback)
Un contracargo es cuando el titular de la tarjeta pide a su banco que revierta un pago ya realizado. Si el banco le da la razón, el importe se retira del comercio, aunque la mercancía se haya entregado. En ventas a distancia de importe alto es el mayor riesgo de cobro del comercio.
En una estructura de depósito en garantía el dinero se retiene hasta que la operación concluye, por lo que el riesgo de contracargo no recae en el comercio.
#Ajuste fino (fine-tuning)
El ajuste fino consiste en reentrenar un modelo de IA ya existente con los ejemplos propios de la organización para cambiar su comportamiento de forma permanente. El modelo aprende el tono, el formato y el vocabulario del dominio. La diferencia con RAG: RAG trae el conocimiento desde fuera en tiempo de ejecución; el ajuste fino lo escribe en el propio modelo.
No son rivales: RAG resuelve la actualidad y el ajuste fino el tono; la mayoría de las implantaciones usan ambos.
#ATS (sistema de seguimiento de candidatos)
Un ATS es el software que lleva el proceso de contratación en un solo lugar, de la oferta a la propuesta. Recoge candidaturas, mueve a los candidatos por etapas y registra la correspondencia. Un ATS clásico es un archivo: guarda los datos, pero la evaluación la hace una persona.
Con una capa de inteligencia de talento el sistema deja de ser un archivo: puntúa a los candidatos con el mismo criterio y realiza parte de la entrevista.
#e-Residency (residencia digital)
La e-Residency es una identidad digital emitida por el Estado estonio. Permite constituir una sociedad en Estonia y firmar a distancia operaciones bancarias y contables sin pisar el país. No es un permiso de residencia ni una nacionalidad: solo una capacidad para operar digitalmente.
Como Estonia no grava el beneficio no distribuido, la eligen los negocios digitales que mantienen las ganancias dentro de la sociedad.
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