No una herramienta que usa IA. La infraestructura semántica sobre la que ejecutan FeedScale, DashAI y Voxscope — y sobre la que podrán ejecutar los LLMs externos vía MCP. AI-native para media intelligence.
Hasta 2024, GeriAI se explicaba así: «usamos LLMs fundacionales para etiquetar contenidos en MySQL». Técnicamente correcto. Estratégicamente insuficiente.
El paradigma cambió. Los modelos ya no son herramientas dentro del flujo de trabajo — son el entorno donde el flujo ocurre. La pregunta útil ya no es «qué IA usa GeriAI» sino «sobre qué infraestructura pueden ejecutar los LLMs para hacer media intelligence». La respuesta es GeriAI.
GeriAI se organiza en tres capas independientes pero encadenadas. Cada una tiene su repositorio y su función. Juntas forman la infraestructura semántica que alimenta el ecosistema.
Toma colecciones de noticias y posts almacenadas en MySQL y las convierte en datos estructurados: sentimiento, tono, categorías temáticas por cliente, menciones de marcas, métricas. Usa LLMs fundacionales con prompts calibrados por sector. Resultado: catálogo semántico persistente, no análisis efímero.
Sobre el catálogo corren agentes que razonan sin intervención humana. Identifican temas destacados, detectan tendencias emergentes, generan borradores de contenido, alertan en tiempo real. Envían por Telegram, email o SLSS. No son notificaciones por reglas — son agentes que deciden qué contar.
API REST que interpreta briefings en lenguaje natural del SAT y configura automáticamente todo el stack para un nuevo cliente: consumers, workers, analytics, mochis, marcas, keywords. El alta de un servicio pasa de horas a minutos.
Los Mochis son las manos de GeriAI. Cada arquetipo tiene una misión específica dentro del catálogo semántico, pero todos comparten el mismo motor de razonamiento.
Identifican automáticamente los temas más relevantes del período.
Detectan tendencias emergentes antes de que se vuelvan virales.
Generan borradores de contenido derivado a partir del análisis del catálogo.
Alertan en tiempo real sobre contenidos relevantes nuevos que aparecen en el radar.
Los Mochis se despliegan por cliente y sector. Cada instancia se entrena con las etiquetas y criterios específicos del servicio contratado.
Todo lo anterior corre sobre una pila técnica propia. Estas son las disciplinas que dominamos y las que hacen que el motor sea diferenciable, no una integración más.
Procesamiento de lenguaje natural desarrollado en casa. No es una envoltura sobre APIs externas — es la lógica de comprensión.
Reconocimiento y desambiguación de entidades en 45 idiomas. Personas, marcas, lugares y productos identificados y calibrados por sector.
Selección del modelo adecuado por caso de uso y sensibilidad del cliente. No estamos atados a un proveedor único — la decisión la toma el arquitecto de GeriAI.
Representación vectorial de texto y recuperación por significado. Fusión de rankings (RRF) combinando búsqueda fuzzy y semántica.
Convenio No Sesgo: las categorías se adaptan al sector del cliente, no son etiquetas genéricas. Etiqueta especial `sin_tag` como escape universal.
MySQL + BigQuery + 4 clusters Elasticsearch. Millones de menciones al día, latencia baja, historial completo consultable.
MCP (Model Context Protocol) es el estándar abierto de Anthropic para que modelos como Claude, GPT o Gemini se conecten a fuentes de datos externas sin integración a medida. Un servidor MCP expone recursos, herramientas y prompts que el modelo puede usar directamente.
GeriAI tiene todos los ingredientes para ser un servidor MCP de primera clase: catálogo semántico por cliente en MySQL, motor de etiquetado, generación de alertas, agentes Mochis. Exponerlo como MCP permitirá que cualquier modelo externo consulte nuestra infraestructura y ejecute análisis sin integración a medida — la generalización natural del posicionamiento AI-native.
Ver el resto de líneas de investigación →Servicios a medida sobre GeriAI: data lakes, integraciones MCP, sectores específicos, modelos calibrados. Cuéntanos qué necesitas medir y montamos la infraestructura sobre la capa cognitiva que ya tenemos.
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