La fuerza laboral está lista
60% de los profesionales de tecnología quieren organizaciones basadas en habilidades; 78% de la alta dirección considera la transición estratégica [TI Inside, Aug 2026].
Su dominio cambia a diario. El modelo genérico es el cuello de botella.
Squads que hablan su dominio — entrenados en sus datos, ajustados a su economía unitaria, supervisados por su gente.
Por Qué el Studio
El buque insignia: traducción de legado
Akana Studio traduce lógica legada rígida — APIs SOAP, sintaxis de mainframe — en intents estandarizadas mediante Small Models especializados, con aprendizaje continuo y QA riguroso contra directrices institucionales.
Lo que nos comprometemos a medir
Latencia por flujo de trabajo. Costo por unidad de trabajo entregada. Precisión de dominio vs. sus prompts actuales. Medidos en cada proyecto — no prometidos.
Lo Que el Equipo Gana
- Cuando el modelo olvida su esquema cada semana, quiero agentes entrenados en nuestras Knowledge Bases, para que las respuestas se mantengan ancladas en nuestras fuentes, no readivinadas desde una ventana de prompt.
- Cuando cada equipo reinventa los mismos prompts, quiero un pipeline gobernado con QA contra directrices institucionales, para que el contexto sea un activo, no folclore.
- Cuando los costos de token escalan con modelos genéricos, quiero modelos pequeños ajustados a nuestra economía unitaria — medidos, no prometidos.
- Cuando datos regulados entran al entrenamiento, quiero los gates de gobernanza vinculados antes de que corra una sola época, para que el cumplimiento sea precondición, no post-mortem.
El Problema del Contexto
Su mejor agente responde la misma pregunta de forma diferente cada semana — relee el wiki, reaprende el esquema de las tablas, readivina los nombres de los campos legados. Su conocimiento vive en tickets, contratos, servicios SOAP y esquemas. Las ventanas de prompt no son una capa de integración.
Segmentos en esta capa
Análisis Competitivo del Studio
| Característica Operativa de Contexto | LLM Genérico + Prompts | Akana Studio |
|---|---|---|
| Dominio | Ventana de contexto genérica, re-prompted a diario | Knowledge Bases + SML entrenados en sus datos |
| QA | Ruleta de prompts por equipo | Aprendizaje continuo con QA riguroso contra directrices institucionales |
| Economía | Alquila su escala, paga sus tokens | Modelos pequeños ajustados a sus márgenes — medidos en cada proyecto |
Esboza un squad
Elige contexto, workflow y restricciones — el manifest se escribe solo. La gobernanza siempre va.
01 Fuentes de contexto
Donde vive tu conocimiento — selecciona todas las que apliquen
02 Workflow
Un workflow por squad
03 Restricciones
Lo que los gates deben garantizar
# Akana squad manifest — generated at akana.cloud/studio name: your-first-squad knowledge_bases: [] # pick context sources above agents: [] # pick a workflow above governance: gates: [review, audit-trail] private_ai: true # deploy: akana deploy --squad <workflow>
La Evaluación de Gobernanza de IA
10 preguntas de escenario. Unos 3 minutos. Resultados ponderados según lo que está en juego para su operación — con un plan de acción en lenguaje claro para sus dos dimensiones más débiles.
- Supervisión y Control
- Control y Soberanía de Datos
- Auditabilidad y Cumplimiento
- Costo y Visibilidad del Gasto
- Disciplina de Ejecución
Primer squad: un flujo de trabajo ajustado en una knowledge base
30 días — medidos en precisión de dominio vs. sus prompts actuales.
Precisión de dominio
Squad ajustado vs. sus prompts actuales, mismas preguntas
Cobertura de conocimiento
Proporción de respuestas ancladas en sus fuentes
Economía unitaria
Costo por unidad de trabajo entregada, seguido semanalmente