Lo Que Construimos
El motor detrás de cada plataforma Wortya.
Wortya AI Lab desarrolla cuatro familias de infraestructura de IA, construidas y maduradas dentro del Lab, en uso en PopMe, Wokpy y Wortya Studio. Son capas de confianza, cognición, personalidad y orquestación, creadas para hacer cada producto Wortya más seguro, inteligente y humano.
Módulo 01 Metodología Validada
Poblaciones Sintéticas
Poblaciones sintéticas basadas en censo, creadas para simular públicos con más rigor antes de la validación con personas reales.
Nuestra metodología de 6 pasos combina definición de universo, distribución 70/30, perfiles en 4 capas, OCEAN, entrenamiento con RAG, clustering de arquetipos y validación por 5 pruebas.
Estructurada para operar en 3 países, 6 modelos y 11.000 entrevistas, la base permite comparar patrones, reducir sesgos de simulación y sostener hipótesis con más consistencia.
76% de varianza · Identidad-Operación 3 países · US/BR/PE
Módulo 02 En todas las plataformas Wortya
Cognitive Twin Engine
Arquitectura cognitiva inspirada en Centaur, creada para sostener los diferentes tipos de twins dentro del ecosistema Wortya.
El motor combina Cognitive Encoding unificado con un pipeline técnico que conecta evento, OCEAN Loader, Encoder, Store, Retriever y Agent. La recuperación ocurre vía pgvector, permitiendo que cada twin acceda a contexto, memoria y señales de comportamiento de forma estructurada.
La evolución del motor sigue un roadmap de 3 fases: heurística, LLM y fine-tuning con LoRA, avanzando de reglas interpretables hacia modelos más adaptativos y calibrados por comportamiento.
Basado en Centaur · Nature 2025 RAG con pgvector
Módulo 03 Revisado éticamente
Capa de Personalidad OCEAN
Capa de personalidad basada en el Big Five, usada para representar diferencias de perfil, motivación, reacción y toma de decisiones en simulaciones sintéticas.
La metodología considera apertura, responsabilidad, extraversión, amabilidad y neuroticismo como capa principal de personalidad. Estos rasgos ayudan a calibrar cómo diferentes twins interpretan estímulos, responden a escenarios y expresan preferencias.
La capa incluye mapeo bidireccional de sliders, fuentes por tipo de twin, compliance ética, protección contra usos indebidos y mitigación non-WEIRD por defecto.
OCEAN · Big Five Calibrado no-WEIRD
Módulo 04 Independiente de proveedor
Capa de Abstracción de Proveedores
Infraestructura multi-provider usada por Wortya AI Lab para operar diferentes modelos de IA sin atar el ecosistema a un único proveedor.
La capa reúne un LLM Gateway unificado, un Smart Router para seleccionar el mejor modelo por tarea, un Storage Connector y configuración de provider por organización.
Soporta Anthropic, OpenAI, Google, Azure y modelos locales, permitiendo que cada plataforma Wortya elija la mejor combinación entre rendimiento, costo, seguridad y contexto de uso, sin vendor lock-in por diseño.
Multi-proveedor Smart Router
