Plataforma y Modelo
Cada recomendación, cada predicción y cada valor que produce atwork sale de la atwork AI Middle Layer — nuestro propio conjunto de modelos, construido durante años y entrenado con datos de feedback y de resultados de muchas organizaciones que tardaron lo mismo en reunirse. Los modelos se pueden describir. Los datos que hay detrás no se pueden copiar.
La arquitectura
Entran el feedback y los datos de negocio. Salen recomendaciones y predicciones cuantificadas. En medio está la parte que nadie más tiene.
Measure + Performance
Gestión del feedback
Panorama de integraciones
Act + Impact
Paneles en tiempo real
Análisis de los factores clave
Predicción de resultados y su efecto
Gestión de acciones
Los componentes
Ningún modelo hace todo esto por sí solo. La capa es un conjunto de modelos especializados que se pasan el trabajo entre sí — y todos son nuestros.
01
El Impact Framework
El feedback de los empleados, los datos de negocio y años de historial de encuestas reunidos en una sola estructura. Modelos científicos ya establecidos describen cómo se relacionan los factores, los resultados de RR. HH. y los resultados de negocio — lo que conecta cada respuesta con un resultado de negocio.
02
Machine Learning y un Modelo Gráfico Gaussiano Multivariante revelan cómo influye cada variable de la encuesta en tus KPI de RR. HH. y de negocio, de forma directa e indirecta. El resultado es una relación cuantificada, no una correlación abierta a interpretación.
03
Recuperación sobre tres fuentes de conocimiento: buenas prácticas, miles de planes de acción reales — incluidos los que fallaron — y ciencia revisada por pares. Genera una recomendación específica para tu sector y tamaño, no un consejo genérico.
Impulsa Act
04
Meta-estudios, la experiencia de universidades y profesionales de primer nivel, y la evidencia acumulada de lo que ha funcionado en distintos sectores y tamaños de empresa. Un cliente nuevo obtiene una respuesta creíble mucho antes de tener su propio historial.
Impulsa Act
05
Una red neuronal artificial con procesamiento de lenguaje natural convierte el feedback cualitativo en datos medibles. Lo que la gente escribe en texto libre se convierte en una variable del modelo, no en una cita en un anexo.
06
Cada resultado se ajusta a para quién es realmente: unidad organizativa, colectivo de empleados, sector y tamaño de empresa. La acción correcta para un equipo de 40 personas no es la correcta para una planta de 2.000.
Impulsa Act
Privacidad por arquitectura
No es una política, es una secuencia. Las identidades se eliminan y el texto libre se redacta antes de procesar nada — nada identificable llega nunca a un modelo, y ningún modelo de lenguaje genérico ve tus datos en bruto.
Las respuestas se separan de las identidades antes de moverse a ningún sitio, y se aplican tamaños mínimos de grupo en cada informe. Los comentarios de texto libre además pasan por Azure AI Language PII detection, que identifica, clasifica y redacta información personal — así un comentario que nombra a un compañero nunca llega a un modelo con ese nombre todavía dentro.
El filtrado, la recuperación, la predicción y la monetización se ejecutan dentro de atwork, en infraestructura alojada en Suiza.
Solo el resultado final y anonimizado pasa a redacción — con documentación de la AI Act y supervisión humana en todo el proceso.
