The Business Context Engine
Dixtra es la capa de contexto entre los datos y la IA. Es capaz de aprender con los expertos y compartir el conocimiento real del negocio con toda la organización. Imprescindible para que la IA sea fiable en las corporaciones.
¿Qué es dixtra?
Cada pregunta moviliza todas las capas de datos y conocimiento.
El problema
Las empresas pierden horas cada día buscando lo que ya saben. Y el problema no son los datos.
3 T$
cuestan al año las decisiones basadas en datos erróneos o sin contexto. Solo en USA.
80%
del tiempo de los expertos se va en entender y ordenar los datos. No en decidir con ellos.
70%
de las organizaciones reconocen el problema pero no saben cómo abordarlo.
Fuente: Grand View Research, Artificial Intelligence Market 2025-2033.
El diagnóstico
El conocimiento crítico de tu empresa ya lo tienes. En tus datos. En tus documentos. Y en las personas que realmente saben.
Pero está disperso. Una pregunta importante requiere llamadas, emails, reuniones, expertos, múltiples sistemas. Horas. A veces días. Y la respuesta puede llegar tarde.
Las plataformas de datos almacenan. El BI visualiza. Los LLMs generan. Pero ninguna mantiene una representación viva de qué está pasando en tu negocio, por qué, y qué significa.
Esa capa no existía. Hasta ahora.
Cómo funciona
01
El agente semántico conecta tu data warehouse y tu documentación, y construye el contexto vivo de tu negocio. El modelo se enriquece constantemente.
02
La IA dialoga con tus analistas y expertos para extraer el conocimiento que solo está en las personas. Nada se acepta sin una supervisión humana previa.
03
El contexto queda disponible para toda la organización según cada rol y permisos. Y como base para tus agentes de IA. El sistema aprende y mejora con cada interacción.
Lo que nadie más hace
El conocimiento, atrapado en las personas, deja de ser un cuello de botella. El agente semántico lo extrae, lo valida con los expertos y lo incorpora al sistema.
Mientras otros sistemas escanean documentos, Dixtra conversa con las personas que conocen el negocio. Genera un checklist dinámico de preguntas abiertas y dialoga con tus analistas y expertos para capturar la lógica del negocio que no está escrita en ningún sitio.
Nada se acepta sin supervisión humana. El estándar de calidad de la empresa sube. La responsabilidad sigue siendo de las personas.
Casos en producción
Industria pesada e investigación científica comparten el mismo patrón: el conocimiento crítico vive en cabezas de expertos. Lo capturamos.
Energía & Oil
Las consultas estratégicas sobre pozos de perforación que antes movilizaban equipos enteros ahora se resuelven casi en tiempo real con Dixtra.
Biotecnología
Los investigadores consultan papers, protocolos y documentación histórica en lenguaje natural. El conocimiento de la organización es accesible a todo el equipo. Ya no está atrapado en personas. Además, las fuentes de información son verificables.
Confían en nosotros
Verosímil vs. verdadero
Un caso real. Una línea de envasado de cosmética premium.
Prompt
Cosmética premium
Un operario propone subir 5 °C la temperatura en la línea L-04 para reducir el ciclo de 14 a 11 segundos y ahorrar 1,2 M€ al año. ¿Lo harías?
Asistente sin
contexto de negocio
🟢 Es técnicamente viable.
Análisis: La cinética de fusión sigue Arrhenius; un aumento de +5 °C acelera el proceso entre un 30 % y un 50 %, coherente con la propuesta.
Recomendación: Realizar un piloto controlado (2–3 turnos), prueba de fugas al 100 % e inspección visual del sello.
Conclusión: Técnicamente viable. Proceder.
Plausible·Articulado·Y completamente erróneo
Asistente
con dixtra
🔴 NO proceder.
Cinco hechos del propio cliente lo desaconsejan.
Un asistente de IA genérico sin contexto simplemente responde a la pregunta.
Dixtra responde con el contexto necesario para que puedas tomar decisiones con seguridad.
Ver el ejercicio completoDixtra + Industria 4.0
Dixtra se nutre de las capas de tu stack industrial apoyándose en tres fuentes: el data warehouse de la empresa, los datasets documentales (procedimientos, manuales, lecciones aprendidas) y un agente semántico que dialoga con los especialistas.
Sobre esa base, cualquier persona puede preguntar en lenguaje natural y recibir respuesta verificable. Sin alucinaciones. El conocimiento experto se captura y se comparte con toda la organización. Una sola versión de la verdad para todos los equipos.
Diseñado para entornos corporativos
Tus datos siguen siendo tuyos.
Despliegue flexible en nube pública o privada del cliente.
Almacenamiento en la UE para compañías europeas.
Tu información no sale de tu entorno para entrenar modelos.
Garantía contractual y técnica.
Cumplimiento RGPD y AI Act.
Ningún conocimiento se incorpora sin supervisión humana.
El agente semántico requiere confirmación experta antes de integrar y compartir cualquier hecho.
Role-Based Access Control (RBAC) granular por rol.
Cada usuario accede únicamente a lo que le corresponde según sus permisos.
Todas las respuestas son completamente trazables.
El número que importa al CFO
Las respuestas expertas se obtienen casi de forma inmediata ya que Dixtra moviliza todas las capas a la vez y al momento.
Dixtra te proporciona todo el conocimiento necesario para tomar decisiones con la seguridad de que las fuentes son trazables.
Los perfiles más cualificados se enfocan a aportar valor, no a buscar y reunir información procedente de sistemas dispersos.
Empecemos por entenderte
El Diagnóstico de Contexto es un workshop privado donde identificamos dónde se aloja el contexto crítico de tu organización y si existe alguna fuga.
Sin coste. Sin compromiso de compra. Con un mapa entregable en 48h.
Sin contexto, la IA improvisa. Con Dixtra, entiende tu negocio.
Solicitar diagnóstico¿Tienes dudas?
Un Business Context Engine es un sistema que mantiene el conocimiento real de un negocio —qué significan sus datos, cómo se relacionan y qué reglas aplica— y lo hace consultable por personas y agentes de IA. A diferencia de un data warehouse o un RAG, conserva el significado y el estado del negocio, no solo los datos. Dixtra es la primera implementación comercial de esta categoría.
Los LLMs razonan muy bien, pero no conocen tu negocio: no saben qué significa cada métrica ni qué reglas aplica tu empresa, y conectarlos en crudo a tus sistemas no lo resuelve (ven tablas y columnas, y proporcionan respuestas probabilísticas). Dixtra no compite con los LLMs; es la capa de contexto que se apoya en ellos y les aporta el significado validado de tu negocio, para que la respuesta sea fiable y determinista.
No. Un RAG recupera fragmentos de texto para responder una pregunta concreta. Dixtra mantiene un modelo vivo del negocio —estructurado, validado por expertos y trazable— y usa la recuperación como uno de sus mecanismos, no como el único. El RAG es una técnica; Dixtra es la plataforma que conserva el estado del negocio.
Dixtra responde solo a partir del contexto validado de tu negocio y entrega cada respuesta con su fuente verificable. Al apoyarse en conocimiento aprobado por expertos (human-in-the-loop) en vez de generar texto libremente, evita las respuestas plausibles pero falsas.
No. Dixtra aplica una política de cero entrenamiento, contractual y técnica: tus datos no entrenan ningún modelo, ni propio ni de terceros. Aplica control de acceso granular por rol y cumple RGPD y AI Act, con despliegue en nube privada o en tu propia infraestructura si lo necesitas.
Sí. Dixtra no se conecta a cada sistema por separado (ERP, CRM…), sino al data warehouse donde se consolidan esos datos (Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks o equivalente). Si una empresa no tiene un data warehouse operativo, el paso previo es de arquitectura de datos, fuera del alcance de Dixtra.
Dixtra captura, valida y mantiene ese conocimiento en una capa accesible a toda la organización. Cuando un experto se marcha, su conocimiento se queda en el sistema, disponible para el resto del equipo.
Con un Diagnóstico de Contexto: un workshop privado de 30 minutos donde mapeamos el conocimiento crítico de tu negocio y dónde está roto. Sin coste y sin compromiso de compra.
