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 datos de fuentes públicas 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 datos de fuentes públicas (prensa digital y redes sociales) almacenados en MySQL y los 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: vigilan tu marca y te avisan por Telegram o WhatsApp. Cada tipo responde a una pregunta, de menos a más profundo: estar al día, anticiparse y proteger la marca.
Alertas
Te avisa en cuanto aparece una mención que cumple tus filtros (marca, país, origen, tono y, si quieres, palabras clave). Un aviso por mención.
Caso de uso: Banco ACME configura las palabras «interven» y «quiebr». Cuando alguien publica en redes que el banco «ha sido intervenido», recibe el aviso con la palabra real que apareció, la marca, el autor y el enlace.
Ejemplo ilustrativo · Banco ACME es una marca ficticia
Novedades
Un flujo ordenado de todo lo nuevo sobre tu marca, sin análisis. Cada mención llega con su titular, origen, sentimiento y enlace.
Caso de uso: El equipo de comunicación de Banco ACME sigue a diario lo publicado sobre la entidad sin tener que buscarlo.
Ejemplo ilustrativo · Banco ACME es una marca ficticia
Destacados
GeriAI agrupa las menciones recientes y te dice cuál es el tema que más se repite, con un resumen, los personajes citados y las fuentes.
Caso de uso: Tras anunciar nuevas comisiones, Banco ACME recibe un Destacado: el tema dominante son las quejas por las comisiones, con las fuentes que lo sustentan.
Ejemplo ilustrativo · Banco ACME es una marca ficticia
Pulso
GeriAI detecta el ataque o la crítica más relevante y valora si conviene responder: 🟠 urgente, 🔵 recomendable o 🟢 innecesaria. Con mucho volumen propone además un borrador de respuesta.
Caso de uso: Una publicación muy compartida denuncia que la app de Banco ACME no funciona. Pulso marca la respuesta como urgente y señala dónde responder.
Ejemplo ilustrativo · Banco ACME es una marca ficticia
Predictivo
GeriAI estima qué tema puede crecer (potencial 🟠 alto, 🔵 medio, 🟢 bajo) y hacia dónde va (🔥 calentándose, ❄️ enfriándose, ➡️ estable), con su argumentación.
Caso de uso: Un rumor sobre el cierre de sucursales de Banco ACME empieza a repetirse en varias cuentas. Predictivo lo señala como potencial alto y calentándose, antes de que llegue a los medios.
Ejemplo ilustrativo · Banco ACME es una marca ficticia
Afectación de marca
Valora cómo afecta a tu marca lo que se publica (🟠 alta, 🔵 media, 🟢 baja), con las cifras que lo explican (menciones en prensa, audiencia, fuentes y menciones negativas) y su evolución respecto al análisis anterior. No es una nota de reputación: mide el efecto de lo publicado.
Caso de uso: Otra entidad del sector atraviesa una crisis. Banco ACME quiere saber si le salpica: la afectación es baja, con pocas menciones que lo relacionen con el sector, y se mantiene estable.
Ejemplo ilustrativo · Banco ACME es una marca ficticia
Crisis
GeriAI agrupa lo publicado en temas y avisa cuando uno aparece o sube de nivel (🟡 Atención, 🟠 Riesgo). Mientras un tema siga en riesgo, te lo recuerda. Un aviso de crisis no declara una crisis: declararla es decisión del cliente.
Caso de uso: Banco ACME recibe un aviso de nivel Atención por un tema nuevo (retiradas de dinero). Dos ciclos después sube a Riesgo y llega un nuevo aviso con sus fuentes.
Ejemplo ilustrativo · Banco ACME es una marca ficticia
Informe de crisis
Dos veces al día resume cómo va la situación y da un nivel: 🟢 Tranquilidad, 🟡 Atención, 🟠 Riesgo o 🔴 Crisis, con los puntos clave y una recomendación. Habla de «posible crisis» mientras el nivel es Tranquilidad, Atención o Riesgo, y de «crisis» cuando es Crisis.
Caso de uso: Banco ACME recibe cada mañana y cada tarde el estado del tema que vigila, sin tener que leer todos los avisos.
Ejemplo ilustrativo · Banco ACME es una marca ficticia
En Pulso, Predictivo y Afectación: 🟠 alto o urgente, 🔵 medio o recomendable, 🟢 bajo o innecesario. En Crisis y en el Informe de crisis: 🟢 Tranquilidad, 🟡 Atención, 🟠 Riesgo, 🔴 Crisis. El rojo solo significa Crisis.
Los Mochis se configuran por cliente y sector, con las marcas, los orígenes y los criterios del servicio contratado. Un aviso de crisis no declara una crisis: declararla es decisión de tu equipo.
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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