Fogoarai permite a las grandes empresas poner la IA a trabajar dentro de sus propios sistemas. Los datos nunca salen de su red, el equipo de TI controla lo que cada trabajador de IA hace, y cada acción queda registrada.
La mayor parte de la IA actual vive fuera de la empresa. No puede ver los sistemas internos, no se puede gobernar, y no puede manejar de forma segura los datos que importan. Para un negocio regulado, eso significa quedarse en los bordes en lugar de hacer trabajo real.
La mayor parte del trabajo de IA empresarial no necesita el modelo más caro. Las empresas que enrutan a modelos especializados más pequeños ahorran 50–70% en costo.
Contratos, registros de clientes, datos financieros, tickets, documentos internos — nada de esto puede ir a OpenAI, Google o Anthropic sin romper compliance.
El trabajo real necesita que la IA lea del CRM, ERP, bases de datos, documentos y flujos de aprobación — no solo conversar.
Sin controles, registros de auditoría y aprobaciones, la IA no pasa una revisión de seguridad en una empresa regulada.
Siete capas convierten una sola solicitud de IA en una acción gobernada en la que la empresa puede confiar — desde quién preguntó, hasta qué modelo respondió, qué sistema se tocó, quién aprobó, y qué quedó registrado.
Una persona, un ticket, una agenda u otro sistema arranca el trabajo — con el rol del usuario y el contexto de la solicitud adjuntos.
Antes de que empiece cualquier trabajo, las reglas de la empresa deciden qué puede hacer este usuario, este trabajador y este flujo.
El trabajador planifica los pasos, recuerda el contexto entre ellos, y usa las herramientas correctas para completar la tarea de principio a fin.
El trabajo rutinario va a modelos especializados más pequeños y baratos. El trabajo difícil escala a un modelo frontier. La empresa ve qué se eligió y por qué.
CRM, ERP, bases de datos, documentos, ticketing, email, APIs internas — el trabajador lee y escribe solo lo que la política permite.
Las acciones sensibles o irreversibles se detienen y esperan a que la persona correcta apruebe antes de ejecutarse.
Cada input, elección de modelo, llamada a herramienta, aprobación y output queda registrado — buscable, exportable, y diseñado para revisión de seguridad y compliance.
La mayor parte del trabajo de IA dentro de una empresa es estrecho y repetible — clasificar un ticket, extraer datos de un documento, validar un campo, resumir un informe. Ese trabajo le corresponde a modelos especializados más pequeños y baratos. Los modelos frontier solo entran cuando la tarea realmente los necesita.
La reducción de costo objetivo en flujos de alto volumen cuando el trabajo rutinario corre en modelos especializados más pequeños, con la calidad protegida por validación y escalado basado en confianza.
// objetivo de diseño · varía por flujo · no es una garantía universalEn diseño activo. Hoy, el enrutamiento ocurre en la capa cliente MCP (Claude Desktop). El enrutador interno mostrado arriba es el próximo release mayor.
Fogoarai está construido para empresas que no pueden enviar trabajo sensible a una caja negra externa. Corre dentro de la propia nube de la empresa, VPC dedicada o entorno on-prem — con la empresa en control de dónde están los datos, qué modelos se usan, qué queda registrado y qué se le permite hacer a cada trabajador.
Dos flujos reales, en producción, en industrias reguladas. Ambas son empresas que no podían enviar sus datos a OpenAI, Google o Anthropic — así que la IA corre dentro de sus propios sistemas.
Un trabajador de IA que lee divulgaciones y presentaciones de competidores, construye comparaciones lado a lado en cobertura, precios y términos de pólizas, y señala brechas para los analistas de la empresa.
Un trabajador de IA que conecta a los ingenieros con su archivo de experimentos mineros — sacando a la luz hallazgos previos y resultados para que los equipos puedan usar trabajo pasado relevante en lugar de repetir estudios costosos.
El panel de control es lo que los equipos de TI, seguridad y operaciones de la empresa usan para correr trabajadores de IA como cualquier otro sistema en producción — rastrear costo, latencia, errores, aprobaciones, y cada acción registrada contra política.
Cada capa de Fogoarai está construida en torno a los controles que los equipos empresariales de seguridad, riesgo y compliance esperan de la infraestructura en producción.
Fogoarai empieza con un flujo que importa. Con el tiempo, cada equipo puede correr trabajadores de IA sobre la misma capa privada — mismos controles de datos, mismas herramientas, mismas aprobaciones, misma auditoría. Así es como una empresa pasa de experimentos de IA a IA haciendo trabajo real, en todas partes.
Un flujo en producción con ROI medible y una métrica de éxito clara.
Los primeros trabajadores de IA salen a producción con enrutamiento, acceso a herramientas, aprobaciones y auditoría completa.
Trabajadores de IA reutilizables se extienden por los departamentos, sobre los mismos controles y puertas de calidad.
Trabajadores de IA corren junto a equipos humanos por toda la empresa, sobre una capa compartida y gobernada.
Hay cuatro maneras en las que una gran empresa suele intentar resolver esto. Aquí es donde cada una se queda corta para un negocio regulado.
Son librerías para ingenieros, no productos que una empresa pueda instalar. No tienen controles, ni auditoría, ni historia de revisión de seguridad.
Atan la IA de la empresa a la infraestructura del proveedor de nube. En industrias reguladas, ese es el dealbreaker antes de que empiece la evaluación.
Son buenos en un trabajo específico. Una empresa que compra Moveworks para TI todavía necesita algo para finanzas, legal, revisión de documentos e inteligencia competitiva. Ese algo es Fogoarai.
La mayoría de las grandes empresas empieza ensamblando LangChain + OpenAI + controles de acceso a medida. Terminan con sistemas frágiles que no pueden evaluar, versionar ni entregar a compliance. Fogoarai es la opción de comprar.
Elige un flujo que importe. Conéctalo a los sistemas internos correctos. Suma las aprobaciones y la auditoría que necesita un negocio regulado. Mide el resultado dentro de seis semanas.