Gobierna la IA. Antes de que te gobierne.
- Una sola decisión de IA no gobernada en la administración pública puede romper la confianza ciudadana, violar la ley de privacidad y aparecer en los titulares de mañana.
- La gobernanza no es un documento de política — son reglas ejecutables en cada interacción de IA, para el sector público de Uruguay.
- vlinq está diseñado específicamente para el sector público de Uruguay: infraestructura soberana, cumplimiento de la Ley Nº 18.331 (2008), alineado con la soberanía digital y listo para auditorías.
El Imperativo de la IA Responsable
La IA no gobernada crea obligaciones de responsabilidad únicas — impulsada por riesgos sistémicos que remodelan las políticas del sector público en todo el mundo.
Paradoja del Monitoreo
Los modelos avanzados no logran seguir instrucciones internas de seguridad, creando brechas de cumplimiento invisibles.
Riesgo de Accidente Industrial
Los fallos de IA pasan de errores predecibles a averías caóticas e incoherentes con consecuencias impredecibles.
Cambio Regulatorio
Los gobiernos pasan de Principios Éticos a Manuales Operativos Obligatorios.
Donde Importa
Inteligencia Documental
Optimización de texto, resumen y transcripción de correspondencia oficial con rastros de auditoría completos y gestión de datos conforme a las leyes de protección de datos.
Administración Tributaria
IA explicable y basada en reglas donde la responsabilidad legal es obligatoria, cumpliendo con los estándares de las autoridades tributarias.
Permisos de Construcción
IA especializada para un procesamiento más rápido con datos públicos, garantizando trazabilidad completa y resultados seguros para los ciudadanos.
Servicios Sociales
Gestión y clasificación de PII/PHI conforme a las leyes de privacidad, con redacción aplicada en la capa de infraestructura.
Tres Pilares Estratégicos
Modelados según una estrategia avanzada de IA — un marco para la adopción responsable de la IA en el sector público.
Desarrollar Habilidades
Capacitar al personal, desarrollar la cultura interna de IA y construir experiencia para evaluar afirmaciones de proveedores.
Ganar Confianza
Usar la IA responsablemente, garantizar alineación legal y ética, y nunca omitir la revisión humana para decisiones de alto riesgo.
Aumentar la Eficiencia
Liberar al personal de tareas rutinarias y reservar el juicio humano para casos políticamente sensibles.
Modos de Supervisión Humana
El atributo de alcance determina las obligaciones de supervisión para cada implementación de IA.
La salida de la IA es una recomendación. Se requiere aprobación humana antes de la finalización o cualquier acción externa.
Obligation:Puerta de aprobación antes de publicar, enviar o acción irreversible.
La IA es integral al flujo del producto. Los humanos mantienen rutas explícitas de anulación y escalada.
Obligation:El mecanismo de anulación y la ruta de escalada deben existir.
La IA realiza la tarea de extremo a extremo, requiriendo límites de política estrictos y divulgación transparente.
Obligation:Se requieren controles de política, divulgación y runbook de incidentes.
Salvaguardas Multi-Capa
Cada workstream está protegido antes, durante y después de la invocación del modelo — sin excepciones.
Salvaguardas de Entrada
Validación de entrada, detección de inyección de prompts, detección y redacción de PII/PHI/secretos, y aplicación de límites de autenticación.
Salvaguardas en Tiempo de Ejecución
Enrutamiento de perfiles basado en políticas, listas de permitidos de herramientas, límites de tasa, topes de tokens y captura de trazas por paso.
Salvaguardas de Salida
Clasificación de seguridad y toxicidad, verificaciones de factualidad y fundamentación, validación de esquema de salida estructurada y puertas de revisión humana.
Cada Workstream es un contenedor IA agnóstico al proveedor que incorpora enrutamiento de cumplimiento, las tres capas de salvaguardas, límites de tasa, políticas de responsabilidad y captura de trazas de auditoría — protegiendo la privacidad de datos y construyendo la confianza ciudadana.
Integración neuro-simbólica
Combinamos el poder de razonamiento de los Large Language Models (LLM) con la precisión absoluta de los grafos de conocimiento. Nuestro motor inyecta lógica simbólica en flujos neuronales para garantizar resultados conformes.
Incluye mejores prácticas para una IA segura y responsable
Construido para la administración pública
Diseñado específicamente para los requisitos de gobernanza, rendición de cuentas y cumplimiento de las instituciones públicas de Uruguay.
Administración pública de Uruguay
Para consejos locales y agencias gubernamentales que buscan gobernanza de IA alineada con la Ley Nº 18.331 de Protección de Datos Personales y Acción de Habeas Data y principios de soberanía de datos.
- Despliegue soberano: datos procesados y almacenados en Uruguay
- Alineado con la Ley Nº 18.331 de Protección de Datos Personales y Acción de Habeas Data
- Decisiones de IA explicables con trazas de auditoría completas
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Despliegue en minutos en su infraestructura. Runtime sin dependencias.
Seguridad suiza
Diseñado con precisión suiza y principios de privacidad primero.
Agnóstico de nube
Sin lock-in. Funciona en AWS, Azure, GCP o sistemas on-premise aislados.
Open source en el corazón
Creemos que el mejor software se construye en abierto. El open source no es una estrategia: es nuestra forma de trabajar.
Construido sobre open source
vlinq se construye sobre una base de proyectos open source de clase mundial. Desde nuestro runtime hasta nuestras primitivas de seguridad, nos apoyamos en la inteligencia colectiva de la comunidad open source para ofrecer un producto robusto, auditable y libremente inspeccionable. Somos transparentes con nuestras dependencias y evaluamos cada librería que adoptamos.
- Runtime central construido sobre componentes open source
- Todas las dependencias se divulgan públicamente
- Builds reproducibles para auditoría completa de la cadena de suministro
Devolviendo valor
Contribuimos activamente upstream a los proyectos de los que dependemos. Correcciones de errores, mejoras de documentación, parches de seguridad: si encontramos algo que beneficie a la comunidad, lo devolvemos. Se incentiva a nuestros ingenieros a participar en el mantenimiento open source como parte de su trabajo habitual.
- Correcciones y parches upstream de forma regular
- Las divulgaciones de seguridad siguen procesos responsables
- Los ingenieros contribuyen en horario laboral
Publicando nuestro propio trabajo
Cuando tiene sentido, publicamos nuestras propias herramientas y librerías como open source. Creemos que las herramientas de gobernanza, observabilidad y seguridad de IA deben ser un bien público. Publicar nuestro trabajo permite a la comunidad auditar, extender y construir sobre lo que creamos.
- Herramientas de gobernanza de IA publicadas
- Hoja de ruta de componentes abiertos impulsada por la comunidad
- Licencias permisivas cuando es posible