Este documento describe la arquitectura de Purple Fabric, una solución de IntellectAI, diseñada para mejorar las operaciones empresariales con capacidades impulsadas por IA y potenciadas por MongoDB. Ofrece una perspectiva detallada sobre cómo Purple Fabric incorpora MongoDB en su arquitectura, abordando los desafíos empresariales en gestión de datos, procesos impulsados por IA y cumplimiento regulatorio, y sirve como un recurso para los equipos interesados en implementar soluciones de IA dentro de sus organizaciones.
Objetivos de aprendizaje principales
Comprenda los desafíos que enfrentan las empresas en la implementación de IA.
Explore las cuatro pilas tecnológicas de la plataforma Purple Fabric y cómo aprovechan MongoDB.
Obtén perspectiva sobre los flujos de trabajo de IA de múltiples agentes dentro de Purple Fabric.
Describir el rol de la plataforma en facilitar soluciones de asistencia, aumento y automatización de nivel empresarial.
Descripción general de Purple Fabric
Purple Fabric es una plataforma de IA de impacto empresarial abierto: un sistema operativo de IA de pila completa diseñado para generar resultados empresariales significativos manteniendo flexibilidad, interoperabilidad y extensibilidad. Su arquitectura consta de componentes escalables que dan soporte a agentes de IA autónomos, gestión y gobernanza segura de datos, y estos componentes aprovechan MongoDB para dar soporte a necesidades dinámicas de datos.
Purple Fabric considera que la IA es una socia en la toma de decisiones, la ejecución y la innovación. Admite agentes de IA de nivel empresarial que pueden asistir, aumentar o automatizar funciones empresariales de extremo a extremo, como la experiencia del cliente, el cumplimiento normativo, el desarrollo de productos y las operaciones.
Figura 1. El impacto empresarial de Purple Fabric.
Purple Fabric cumple con los estándares de la industria en cuanto a seguridad y cumplimiento normativo, como ISO 27001, ISO 27017, ISO 27018, SOC 2, AWS WAR y AWS FTR. Purple Fabric supervisa la evolución de las regulaciones de IA, incluida la Ley de IA de la UE, para garantizar que los marcos de gobernanza y cumplimiento se mantengan actualizados con los nuevos estándares legales y éticos.
Desafíos en la implementación de IA empresarial
Los puntos problemáticos comunes incluyen:
Datos fragmentados de la empresa
Aproximadamente el 75% de los datos empresariales no están estructurados, están aislados, son inconsistentes o no son confiables.
Sin contexto específico de la empresa, los resultados de los modelos de IA carecen de precisión.
Micro-automatizaciones vs. impacto macro
La mayoría de las implementaciones ejecutan microtareas aisladas, limitando la IA a resultados acotados sin generar verdaderas decisiones comerciales ni impacto.
Sin razonamiento, colaboración y orquestación a nivel de expertos, la IA alcanza un límite en su valor comercial.
Riesgos de Cumplimiento y Gobernanza
La proliferación de agentes y LLM conlleva graves riesgos, como seguridad, regulatorios y operativos.
Las empresas carecen de supervisión centralizada y gobernanza, lo que retrasa la adopción en la etapa piloto.
Bloqueo del modelo LLM y costes operativos
Las empresas a menudo enfrentan desafíos con soluciones de LLM de un solo proveedor, incluidos el aumento de los costos de tokens y las limitaciones en la flexibilidad del modelo.
La precisión óptima, el control de costos y la escalabilidad a largo plazo requieren una evaluación continua y la selección de una LLM específica para cada tarea.
La plataforma integral de IA de Purple Fabric aborda estos desafíos. A diferencia de las herramientas LLM aisladas, Purple Fabric garantiza:
El conocimiento correcto está accesible en toda la empresa
Los expertos digitales adecuados (agentes) están haciendo el trabajo
Se elige el LLM adecuado para cada tarea
La gobernanza adecuada garantiza la confianza y el control
Purple Fabric Platform: las cuatro pilas de tecnología
La arquitectura de Purple Fabric incorpora cuatro pilas fundamentales diseñadas para la gestión escalable y responsable de datos e IA:
Enterprise Knowledge Garden (EKG).
Expertos digitales empresariales (EDE).
Gobernanza empresarial (EG).
Centro de Optimización de Modelos (MOH).
Figura 2. Los cuatro pilas tecnológicos de Purple Fabric
Tres de estas pilas — Enterprise Knowledge Garden (EKG), Enterprise Digital Experts (EDE) y Enterprise Governance (EG) — confían en MongoDB Atlas para permitir la recuperación de conocimientos en tiempo real, búsqueda semántica, memoria contextual y linaje de documentos fuente para agentes inteligentes. La infraestructura flexible y de alto rendimiento de MongoDB desempeña un rol fundamental en el soporte de sistemas multi-agente con velocidad, precisión y trazabilidad, garantizando que la IA empresarial no sea solo inteligente, sino también segura y auditable.
1. Enterprise Knowledge Garden: Transformación de Datos para IA
El Enterprise Knowledge Garden (EKG) de Purple Fabric transforma datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en conocimiento de nivel decisivo que es contextual, rastreable y continuamente accesible por agentes de IA.
EKG ingiere datos de diversas fuentes y formatos, incluyendo datos estructurados de almacenes y API, contenido semiestructurado como documentos regulatorios o informes del sector, y recursos no estructurados como archivos PDF, correos electrónicos y transcripciones de llamadas. EKG utiliza un enfoque basado en principios básicos para la fragmentación y el enriquecimiento, que imita la comprensión humana del contenido en lugar de depender únicamente de ventanas de tokens fijas.
El rol de MongoDB:
MongoDB Atlas sirve como base para el almacenamiento y la recuperación de datos de ECG. Cada fragmento enriquecido se convierte en una incrustación vectorial y se almacena en MongoDB mediante indexación vectorial nativa. Al aprovechar el modelo de documentos flexible de MongoDB, las incrustaciones se almacenan junto con metadatos completos, como la fuente, el tipo de documento, la marca de tiempo y el linaje de los datos, lo que garantiza un contexto profundo y una trazabilidad óptima.
Esto resulta en un repositorio de conocimiento dinámico que no solo se puede buscar, sino que también es inteligente, brindando precisión contextual al proporcionar perspectivas a grandes modelos de lenguaje (LLM). EKG ofrece soporte para tareas en diversos dominios, como la síntesis de un caso de reclamo o la referencia cruzada de cláusulas contractuales.
2. Expertos digitales empresariales: Sistemas autónomos multiagente
Enterprise Digital Experts (EDE) de Purple Fabric permite a los usuarios crear equipos autónomos de agentes de IA específicos de un dominio que pueden razonar, colaborar y actuar de forma independiente. Los agentes se crean utilizando una orquestación de bajo código y comandos en lenguaje natural, y operan como entidades atómicas, moleculares o compuestas. Aprovechan marcos avanzados, como ReAct, para incorporar planificación, memoria y diálogo socrático interagente para una toma de decisiones y resultados más refinados.
El rol de MongoDB:
MongoDB gestiona la memoria dinámica y la gestión de estado de estos agentes. Cada agente mantiene su propia memoria de trabajo, estado de tareas y conocimientos contextuales dentro de MongoDB, permitiendo persistencia y recuperación en tiempo real de estados evolutivos durante razonamientos multi-turno o interacciones con los usuarios.
Cuando se necesita una base fáctica, los agentes invocan canalizaciones de generación de recuperación aumentada (RAG) para acceder al Enterprise Knowledge Garden (EKG). MongoDB Atlas alimenta este pipeline al ofrecer acceso rápido y filtrado a las incrustaciones vectoriales correctas y documentos fuente según la intención de la query y la similitud. Esto garantiza que los agentes proporcionen respuestas fundamentadas en conocimiento empresarial rastreable y relevante según el contexto, lo que minimiza alucinaciones y maximiza la fiabilidad.
3. Gobernanza empresarial: Cumplimiento operativo y control
El stack Enterprise Governance (EG) de Purple Fabric aplica IA responsable por defecto, integrando el cumplimiento, la seguridad y la explicabilidad en cada capa del sistema.
La capa de gobernanza supervisa todos los aspectos del ciclo de vida de la IA, incluida la ingestión de datos, la orquestación de agentes, la invocación de LLM y la generación de salida final. Su diseño garantiza que cada acción sea observable, auditable y cumpla con las políticas, lo que permite a las empresas cumplir los requisitos internos de riesgos y los estándares regulatorios externos.
Las capacidades clave de gobernanza incluyen:
Gobernanza de prompts y detección de toxicidad: Filtrado de consultas y respuestas no seguras o no conformes.
Controles de acceso y aislamiento del workspace: Segmentación de roles, equipos y visibilidad para una colaboración segura.
Enmascaramiento de PII y restricción de entidades: Protección de datos sensibles tanto en la recuperación como en las capas de salida.
Limitación de velocidad y seguimiento de uso: supervisión del uso de tokens, comportamiento del agente y prevención de uso excesivo.
El rol de MongoDB:
MongoDB es fundamental para el marco de gobernanza de Purple Fabric, particularmente para garantizar la transparencia de la recuperación y la trazabilidad de documentos. Cuando los agentes activan pipelines RAG para fundamentar sus resultados, MongoDB almacena incrustaciones, metadatos y punteros de fuente para los fragmentos de conocimiento recuperados. Esto crea una pista verificable que mapea todo el proceso, desde la entrada hasta el conocimiento recuperado y la salida generada, permitiendo auditorías post-hoc, revisiones de cumplimiento y análisis de causa raíz.
Mientras que el plano de control de Purple Fabric gobierna aspectos más amplios como la seguridad de la LLM, el razonamiento de agentes y los flujos de trabajo de usuarios, MongoDB mejora la trazabilidad, seguridad y validación del acceso al conocimiento a escala, reforzando la capacidad de la plataforma para satisfacer las demandas de industrias reguladas con confianza.
4. Centro de optimización de modelos: Selección dinámica de modelos
El Modelo de Optimización de Purple Fabric (MOH) está diseñado para dar a las empresas la libertad e inteligencia de elegir el LLM adecuado para la tarea. Aborda uno de los desafíos más críticos en el escalado de la IA: equilibrar costo, precisión y rendimiento en diferentes casos de uso.
MOH permite a los equipos comparar múltiples LLM frente a tareas del mundo real como resumen, extracción, clasificación, razonamiento o validación. Estas evaluaciones se basan en métricas personalizables como la latencia, el consumo de tokens, la precisión de salida y mucho más, todo lo cual se rastrea a través de pruebas en tiempo real y datos de uso.
Una vez evaluados, los modelos pueden ser:
Anclado a agentes específicos o casos de uso según el rendimiento
Se cambia dinámicamente dependiendo de las restricciones de costo/latencia
Sintonizado con ingeniería de avisos y ejemplos de pocos disparos para especificidad de dominio
MOH también admite capacidades de traer tu propio modelo (BYOM), que permite a las empresas conectar modelos propietarios o ajustados mediante un LLM que se ejecuta en sus propias infraestructuras o a través de nodos privados para casos de uso que exigen mayor control, soberanía de datos o una adaptación personalizada de dominios. Esta modularidad garantiza que las empresas puedan evitar la dependencia de proveedor, mantener el rendimiento ante casos de uso cambiantes y optimizar la economía del LLM sin sacrificar calidad ni cumplimiento.
Diagrama de arquitectura de referencia
Purple Fabric integra perfectamente la ingestión de datos, la orquestación del conocimiento, la ejecución agentica y el gobierno empresarial para entregar agentes de IA que produzcan resultados fiables y explicables en entornos de empresas del mundo real.
MongoDB Atlas actúa como la plataforma de datos fundamental. MongoDB potencia capacidades críticas como el almacenamiento de vectores, la búsqueda semántica y el seguimiento de la procedencia, asegurando que cada acción impulsada por IA esté anclada en datos de nivel empresarial con trazabilidad y confiabilidad. El modelo orientado a documentos flexible y la escalabilidad de MongoDB lo hacen indispensable para gestionar las diversas y dinámicas necesidades de datos del ecosistema de IA de Purple Fabric.
Figura 3. Arquitectura funcional de alto nivel: Purple Fabric en el panorama empresarial
Casos de uso: Cómo la IA Multiagente transforma las operaciones empresariales
La arquitectura multiagente de Purple Fabric está diseñada para abordar desafíos empresariales complejos de principio a fin, no solo tareas aisladas. Al combinar sus pilares fundamentales con una sólida orquestación, las empresas pueden lograr resultados más rápidos, más inteligentes y plenamente integrados en el contexto empresarial.
Casos de Uso: Investigación de Quejas
Transformando un proceso manual de cinco semanas en una solución impulsada por IA que ofrece resultados en minutos.
Un importante gestor de patrimonios en el Reino Unido afrontó una crisis cuando las nuevas regulaciones sobre deberes de los consumidores activaron un aumento de más del 50% en las quejas de los clientes. Con más de 10 000 casos sin resolver acumulándose, la empresa se vio abrumada por extensos ciclos de investigación. Resolver una sola queja tomaba hasta cinco semanas, requiriendo que los investigadores extrajeran la información manualmente de más de 10 sistemas, incluidos bases de datos de administración de base de datos admin, herramientas CRM, documentos internos y actualizaciones regulatorias.
El proceso se vio afectado por ineficiencias: fuentes de datos fragmentadas, altos índices de error e incapacidad para adaptarse a políticas y regulaciones cambiantes. Con menos del 30% de las quejas resueltas dentro de los plazos del SLA, la empresa se enfrentó a la creciente insatisfacción de los clientes y a los crecientes riesgos de incumplimiento.
Purple Fabric transformó este proceso al implementar un sistema multiagente de nivel de producción para la investigación de quejas, diseñado para actuar, razonar y colaborar con rapidez y coherencia.
La solución orquestó un equipo de más de 20 agentes inteligentes, cada uno especializado en una parte del flujo de trabajo. Algunos agentes se centraron en extraer y registrar los detalles de las reclamaciones, mientras que otros verificaron los términos de la póliza, ejecutaron comprobaciones de precedentes, recopilaron pruebas entre sistemas o redactaron informes estructurados de investigación. Un agente gestor de reclamaciones coordinó todo el proceso, y una interfaz Human-in-the-Loop garantizó el cumplimiento y la supervisión en las decisiones finales.
¿Los resultados?
Lo que antes tomaba cinco semanas de transferencias manuales, ahora se completa en minutos. El sistema potenciado por IA gestiona de manera autónoma la recopilación de pruebas, la clasificación, la investigación y la resolución con capacidad de auditoría y coherencia:
22 procesos integrados en 11 sistemas
20+ agentes de IA que colaboran de forma autónoma con humanos en el proceso
Tiempo de proceso de extremo a extremo reducido de semanas a minutos
El innovador marco de trabajo de resolución de quejas de Purple Fabric transformó la manera en que se gestionan las investigaciones, desbloqueando la velocidad, la calidad y la escala, a la vez que minimiza los riesgos de cumplimiento.
Figura 4. Tras bambalinas, el equipo de agentes se conecta con más de 11sistemas para recuperar detalles del cliente, historial de transacciones, documentos de políticas y directrices regulatorias, con el fin de construir una base contextual completa para la queja.
Figura 5. Una vez compilado el expediente del caso, la capa final de agentes -el agente investigador y el agente de redacción de informes- examinan la información, elaboran un informe de investigación y recomiendan una resolución, con pruebas de apoyo incluidas.
Figura 6. Cada decisión, acción e interacción del agente se registra en TRACES, la capa de explicabilidad de Purple Fabric, para que pueda seguir exactamente cómo se llegó a la recomendación.
Figura 7. Cada perspectiva está respaldada por pruebas. 'Fuentes' revela qué documentos se utilizaron y cómo, proporcionando una trazabilidad completa desde la queja hasta la conclusión.
Figura 8. Cada agente del equipo de Investigación de Quejas es modular y puede publicarse por API. Esto significa que todo el flujo de trabajo puede integrarse en las aplicaciones de empresas existentes, permitiendo la resolución inteligente de quejas sin interrumpir los sistemas actuales.
Caso de uso: Inteligencia corporativa
De 100,000 días-persona a perspectivas inteligentes de ESG.
Un inversor institucional líder que gestiona una cartera de más de 9 000 empresas se enfrentaba a un desafío: integrar las perspectivas ESG (Ambientales, Sociales y de Gobernanza) en el análisis de carteras. Los datos ESG se encontraban sumamente fragmentados en miles de fuentes, incluidos informes, declaraciones, presentaciones y artículos periodísticos, lo que resultaba en 10 millones de documentos que los analistas debían examinar manualmente.
Las carteras cambiaron casi un 10% cada mes, las calificaciones de ESG demostraron ser inconsistentes y la creciente presión regulatoria exigía alineación con la sostenibilidad. Se estima que los analistas dedican 100,000 días-persona al año en revisar documentos, reunir perspectivas y generar informes; todo esto supone un esfuerzo que lleva mucho tiempo y es propenso a errores.
Purple Fabric transformó este proceso al implementar un sistema de Inteligencia Corporativa multiagente diseñado para automatizar y mejorar el análisis ASG.
La solución comenzó con agentes que procesaban documentos ESG en formatos estructurados y no estructurados, creando un conjunto unificado de conocimientos ESG. Posteriormente, expertos digitales especializados extrajeron y alinearon los datos con las directrices ESG específicas del cliente, garantizando que cada perspectiva se ajustara a los marcos del inversor.
Agentes como el Agente Ambiental, el Agente de Datos Sociales y el Agente de Datos de Gobernanza analizaron información relacionada con la sostenibilidad a gran escala. Un Agente Analista 360 creó perfiles integrales de empresas. Un Agente de Consulta permitió a los usuarios consultar toda la cartera mediante lenguaje natural, y un Agente de Informes generó resúmenes listos para inversores, trazables y auditables.
Para que la inteligencia siga siendo en tiempo real, se usaron APIs para ingerir noticias y fuentes de datos externas, lo que permitía a los agentes realizar análisis de sentimiento sobre los últimos desarrollos de ESG. Esto permitió a la plataforma identificar riesgos emergentes y oportunidades en distintas empresas, antes de los ciclos de revisión manual.
Cada perspectiva se basó en datos originales con explicabilidad por diseño. Y como los agentes operaron con acceso en tiempo real tanto a registros históricos como a APIs en vivo, el análisis siempre fue actual.
¿Los resultados?
Cobertura de cartera cercana al 100%
Más del 90% de precisión en los registros ESG extraídos
1,000× tiempos de respuesta más rápidos en comparación con los métodos tradicionales
100,000 personas especializadas-días laborales ahorrados anualmente
Lo que antes requería una revisión manual a toda máquina ahora se ejecuta en agentes inteligentes y colaborativos que brindan análisis ESG con una velocidad, escala y trazabilidad sin precedentes.
Figura 9. La base de conocimiento más completa y diferenciada para el análisis de carteras ESG y no financieras, creada a partir de más de 10 millón de documentos de 9,000 empresas y estructurada en más de 60 mil millones de fragmentos con capacidad de búsqueda.
Figura 10. Las consultas en lenguaje natural se responden utilizando documentos específicos de la empresa. Cada respuesta es explicable a través de TRACES y se vincula con el material fuente subyacente.
Figura 11. Los usuarios obtienen una visión completa de la empresa de 360° en segundos, seleccionada por agentes especializados en ESG y presentada a través de una interfaz estructurada con perspectivas diferenciadas y accionables para la gestión de carteras y el reporte ESG.
Figura 12. Los usuarios pueden explorar las perspectivas a través de múltiples niveles: desde tableros de cartera hasta puntuaciones individuales de empresas, hasta los documentos fuente originales que alimentan cada punto de datos.
Consideraciones de implementación
Purple Fabric ofrece modelos de implementación que se alinean con la infraestructura existente de una organización, las políticas de residencia de datos y los requisitos de cumplimiento. Las empresas pueden elegir entre dos opciones principales de implementación:
Implementar dentro de tu propia VPC
Las empresas pueden host Purple Fabric completamente dentro de su propio entorno en la nube, normalmente en AWS o Azure, lo que les permite mantener un control total sobre los datos, el acceso a los datos y la infraestructura. En este modelo, todo el conocimiento empresarial, la orquestación de agentes y los componentes de gobernanza se ejecutan dentro de la propia Virtual Private Cloud (VPC) del cliente, siguiendo sus políticas internas de seguridad, auditoría y cumplimiento.
Inquilino dedicado en la nube de Intellect
Para empresas que buscan una implementación más rápida sin sobrecarga de infraestructura, Purple Fabric puede implementarse como un inquilino dedicado en la nube segura de Intellect. Las empresas conectan sus sistemas internos mediante conexiones privadas basadas en credenciales que garantizan la seguridad y un control estricto del acceso a los datos. Cada inquilino está lógicamente aislado con controles independientes de gobernanza, observabilidad y computación, lo que garantiza una seguridad de nivel empresarial y acelera el tiempo de puesta en producción.
Independientemente de la ruta de implementación, Purple Fabric ofrece:
Supervisión y observabilidad integradas: Incluye tableros en tiempo real, seguimiento de costos, registros de ejecución de agentes y métricas de salud del sistema.
Acceso seguro a sistemas empresariales: Gestionado a través del Módulo de Credenciales, que almacena y cifra las claves API, las credenciales de bases de datos y los tokens de conexión de email para lograr una integración sin interrupciones y segura
Seguridad y control de acceso: acceso granular basado en roles y aislamiento a nivel de espacio de trabajo
Auditabilidad y cumplimiento: cada recuperación de documentos, acción del agente y salida de LLM se registra para una trazabilidad de extremo a extremo, con soporte para cifrado en reposo y en tránsito.
Ya sea alojado dentro del entorno de nube de una empresa o gestionado como un inquilino seguro y aislado en la nube de Intellect, Purple Fabric garantiza que la IA se implemente de manera segura, se supervise de forma transparente y se gestione en cada paso.
Conclusión: Construya una IA que genere impacto empresarial
Purple Fabric demuestra la capacidad de escalar la IA empresarial mientras integra la gobernanza, la seguridad y la explicabilidad en los flujos de trabajo. MongoDB habilita capacidades críticas en la arquitectura de Purple Fabric, incluidas: almacenamiento vectorial, indexación semántica y trazabilidad basada en metadatos, garantizando soluciones impulsadas por IA robustas, compatibles y con baja latencia a escala.
Para los equipos que exploran implementaciones de IA empresarial, Purple Fabric, con MongoDB como núcleo, puede permitir un impacto en el mundo real a través de operaciones de datos escalables, orquestación de múltiples agentes y flujos de trabajo impulsados por el cumplimiento.
Próximos pasos
Obtenga más información sobre Purple Fabric y contacte con el equipo de IntellectAI en purplefabric@intellectdesign.com. Conozca más sobre MongoDB Atlas y sus soluciones de bases de datos empresariales.