Ejemplos de casos de uso

Explora casos de uso de TypeSafe por sector y convierte las ideas prometedoras en flujos de trabajo de software.

Usa este mapa para generar ideas sobre dónde podría encajar TypeSafe en tu sector. Abre el sector más cercano, revisa las decisiones de ejemplo y adáptalas a los documentos y las acciones de tu propio flujo de trabajo.

Categorías de casos de uso de ejemplo

Software de automatización con IA

Intercala IA con software fiable de forma que puedas ejecutarlo un millón de veces en segundo plano sin un copiloto humano. El código controla el flujo de ejecución (no los archivos markdown), mientras que TypeSafe se encarga de las decisiones semánticas y la comprensión del lenguaje.

Aplicaciones en tiempo real

Inteligencia de frontera a velocidades en tiempo real (150 ms) significa que la IA puede tomar decisiones más rápido que la percepción humana. Lo bastante rápida y lista como para programarla y jugar, o para integrarla en una interfaz de usuario.

MapReduce de IA sobre big data

Un coste 100 veces menor significa que puedes procesar conjuntos de datos gigantescos. Busca información relevante en corpus gigantescos, clasifica trazas de agentes gigantescas y extrae características para hacer predicciones.

Verificación universal

Verifica el prompt de entrada, las extracciones, las trazas de razonamiento, las llamadas a herramientas o las entradas de cualquier otra IA. Detecta jailbreaks, errores de citas, alucinaciones, errores u otros modos de fallo que cometen otras IA o LLM por una fracción del coste de la llamada real al LLM.

Ingeniería de harness

Usa consultas de Jev para hacer tu harness más inteligente: enrutamiento de modelos, recuperación semántica de contexto, detección de errores de LLM y guardarraíles, y clasificación de trazas de razonamiento a la velocidad de la luz y por una fracción del coste.

Casos de uso de automatización de ejemplo

Búsqueda y recuperación

Sustituye o complementa los embeddings de las canalizaciones RAG con búsqueda semántica, puntuación y ranking.
Puntúa la relevancia entre consulta y candidato.
Reordena resultados con comparaciones por pares.
Codifica de forma cruzada consultas y candidatos para una mayor precisión.
Selecciona contexto útil para flujos de trabajo de IA posteriores.

Descubrimiento científico

Filtra artículos según criterios de inclusión y exclusión para revisiones sistemáticas.
Etiqueta pasajes en transcripciones de entrevistas, respuestas abiertas de encuestas y notas de campo usando temas o categorías predefinidos.
Comprueba si los pasajes citados respaldan las afirmaciones de manuscritos y resúmenes generados.
Señala detalles metodológicos faltantes, como controles, descripciones de conjuntos de datos y configuraciones experimentales.
Identifica entidades y relaciones entre artículos para construir grafos de conocimiento de investigación, vinculando hallazgos con pasajes de apoyo.

Enrutamiento de modelos

Usa Jev para construir un enrutador personalizado que elija qué LLM recibe cada prompt.
Define reglas de enrutamiento y umbrales para tu flujo de trabajo específico.
Clasifica la intención y el dominio.
Estima la dificultad y el riesgo.
Escala las solicitudes que necesitan un modelo más caro.

Guardarraíles para LLM

Coloca comprobaciones semánticas en cada entrada, salida y llamada a herramientas de un LLM por una fracción del coste de la llamada al LLM.
Detecta jailbreaks e inyección de prompt.
Identifica violaciones de políticas y exposición de datos sensibles.
Detecta errores en llamadas a herramientas y fallos de calidad de las respuestas en tiempo real.
Registra resultados de comprobación estructurados y probabilidades para que los fallos de sistemas de IA y harness sean más fáciles de rastrear.

Linting semántico de código

Usa consultas de Jev para añadir lints semánticos automatizados al código y a la escritura.
Define comprobaciones para las convenciones de código y las guías de escritura de tu equipo.
Ejecuta estas comprobaciones en CI y señala las infracciones para su revisión.

Extracción de características para modelado predictivo

Usa Jev para extraer características probabilísticas de datos en lenguaje natural.
Combina estas características con datos estructurados para entrenar modelos en tareas con resultados de referencia.
Usa flujos de trabajo de autoinvestigación para proponer definiciones de características y evaluar su valor predictivo contra una referencia reservada.

Reclutamiento

Evalúa currículums, solicitudes y comentarios de entrevistas según criterios explícitos y relacionados con el puesto.
Identifica experiencia relevante.
Puntúa las pruebas de las competencias requeridas.
Empareja candidatos con puestos.
Enruta candidatos a responsables de contratación o reclutadores.
Escala los casos inciertos para revisión humana.

Generación de clientes potenciales

Empareja perfiles de empresa, biografías de directivos y mensajes entrantes con un perfil de cliente ideal.
Puntúa el encaje por sector y la madurez de la empresa.
Detecta la relevancia del comprador, sus puntos de dolor y su intención de compra.
Prioriza y enruta los clientes potenciales.

Atención al cliente

Clasifica los tickets entrantes por problema, área de producto e intención del cliente.
Procesa transcripciones de llamadas para extraer problemas, compromisos y acciones de seguimiento del cliente.
Detecta urgencia, frustración, riesgo de abandono y solicitudes de reembolso.
Enruta los casos al equipo, la cola o el flujo de trabajo automatizado correctos.
Verifica las respuestas de soporte contra las políticas y la solicitud del cliente.

Siniestros de seguros

Clasifica informes de primer aviso de pérdida, notas de ajustadores y documentos de apoyo.
Detecta la complejidad del siniestro, la información faltante y posibles indicios de fraude.
Prioriza los siniestros para tramitación directa o revisión por un especialista.
Escala los casos inciertos o de alto riesgo a un ajustador humano.

Delitos financieros

Evalúa narrativas de transacciones, documentos KYC e historiales de alertas en busca de características sospechosas.
Empareja entidades entre nombres, perfiles y registros inconsistentes.
Prioriza las alertas por riesgo, relevancia y calidad de las pruebas.
Enruta los casos ambiguos a investigadores para su revisión.

Legal y cumplimiento

Clasifica contratos, políticas, presentaciones regulatorias y afirmaciones de marketing.
Detecta cláusulas faltantes, afirmaciones prohibidas y violaciones de políticas.
Verifica documentos contra requisitos legales o de cumplimiento explícitos.
Escala los hallazgos de alto riesgo o inciertos al departamento legal o a los equipos de cumplimiento.

Mercados de comercio electrónico

Clasifica y normaliza listados de productos entre catálogos de vendedores inconsistentes.
Extrae atributos de producto a partir de títulos y descripciones.
Detecta listados prohibidos, indicios de falsificación, abuso de reseñas y violaciones de políticas.
Ordena productos y enruta los listados inciertos para revisión humana.

Moderación y confianza y seguridad

Aplica criterios matizados y específicos de tu empresa para decidir qué publicaciones cumplen tus estándares de moderación.
Modera contenido de usuarios y conversaciones automatizadas en comunidades, atención al cliente y flujos de trabajo de SDR.
Detecta toxicidad, acoso, spam, fraude, consejos peligrosos, exposición de datos personales, solicitudes de baja y afirmaciones que violan políticas.
Combina gravedad y confianza para permitir, advertir, revisar o bloquear contenido.

Evalúa piezas creativas, textos de campaña, páginas de destino y contexto de ubicación.
Clasifica la seguridad de marca y la idoneidad para la audiencia.
Comprueba el cumplimiento normativo y las afirmaciones prohibidas.
Evalúa la calidad creativa y la alineación entre el anuncio y la página de destino.

Videojuegos

Evalúa informes de jugadores, chat dentro del juego, reseñas y conversaciones de soporte.
Modera el chat y detecta abuso, toxicidad o comportamiento sospechoso.
Anota contenido y puntúa la frustración o la participación.
Detecta señales de abandono y enruta las solicitudes de soporte de jugadores.

Evaluación de riesgos

Convierte informes de incidentes, notas de siniestros, descripciones de transacciones y evaluaciones de proveedores en indicadores de riesgo probabilísticos.
Usa estos indicadores en flujos de trabajo de seguros y suscripción.
Clasifica tipos de riesgo y detecta características sospechosas.
Puntúa la gravedad y prioriza la revisión.
Extrae características para modelos de riesgo más amplios.

Previsión de la demanda

Enriquece los modelos de previsión con señales semánticas de consultas de clientes, notas de ventas, reseñas de productos, tickets de soporte e informes de mercado.
Extrae la intención de compra, la urgencia y el interés por el producto.
Detecta preocupaciones de suministro, presión competitiva y temas de demanda emergentes.
Alimenta un modelo de previsión con esas características junto con datos históricos de series temporales.

Grafos y grafos de conocimiento

Anota y verifica grafos de conocimiento con decisiones semánticas tipadas.
Clasifica relaciones y tipos de entidad.
Detecta contradicciones entre registros o afirmaciones.
Permite el recorrido probabilístico y la clasificación jerárquica.

Categorías de tareas de ejemplo

Forma de decisión	Recurre a ella cuando	Ejemplos
Clasificación	Debe ganar una categoría conocida	Intención, tema, departamento, tipo de riesgo, tipo de entidad
Detección	Necesitas una probabilidad de que una propiedad esté presente	Spam, fraude, urgencia, jailbreaks, datos sensibles
Puntuación	La respuesta pertenece a una rúbrica ordenada	Gravedad, relevancia, calidad, frustración, idoneidad
Enrutamiento	Una categoría selecciona la siguiente ruta del código	Uso de herramientas, escalado, enrutamiento de modelos, colas de soporte
Búsqueda	Necesitas encontrar elementos que coincidan con una consulta en lenguaje natural	Búsqueda semántica, descubrimiento de documentos, generación de candidatos
Recuperación	Un flujo de trabajo necesita el contexto o los registros más relevantes	Contexto RAG, recuperación de pruebas, consulta de conocimiento
Ranking	Los elementos deben ordenarse por relevancia semántica o calidad	Resultados de búsqueda, recomendaciones, priorización de candidatos
Verificación	Un artefacto debe comprobarse en busca de modos de fallo concretos	Respaldo de citas, violaciones de políticas, errores en llamadas a herramientas, calidad de las respuestas
Extracción de características de ML	Un modelo clásico de ML posterior necesita señales semánticas	Intención de compra, interés por el producto, presión competitiva, señales de abandono
Extracción de datos estructurados	Hay que recuperar campos conocidos de una entrada no estructurada	Atributos de candidatos, campos de pedido, etiquetas de documentos