Este documento describe la arquitectura de Tela morada, una solución de IntellectAI, diseñada para optimizar las operaciones empresariales con capacidades basadas en IA y MongoDB. Ofrece una perspectiva detallada sobre cómo Purple Fabric integra MongoDB en su arquitectura, abordando los desafíos empresariales en la gestión de datos, los procesos basados en IA y el cumplimiento normativo, y sirve como recurso para equipos interesados en implementar soluciones de IA en sus organizaciones.
Objetivos básicos de aprendizaje
Comprenda los desafíos que enfrentan las empresas en la implementación de IA.
Explore las cuatro pilas técnicas de la plataforma Purple Fabric y cómo aprovechan MongoDB.
Obtenga información sobre los flujos de trabajo de IA de múltiples agentes dentro de Purple Fabric.
Describa el papel de la plataforma para facilitar soluciones de asistencia, ampliación y automatización de nivel empresarial.
Descripción general de la tela morada
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 la IA como un aliado en la toma de decisiones, la ejecución y la innovación. Apoya a agentes de IA de nivel empresarial que pueden asistir, ampliar o automatizar funciones empresariales integrales, 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 se alinea con los estándares de la industria en materia de 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 empresariales fragmentados
Aproximadamente el 75% de los datos empresariales no están estructurados, están aislados, son inconsistentes o no son confiables.
Sin un contexto específico de la empresa, los resultados de los modelos de IA carecen de precisión.
Microautomatizaciones vs. Macroimpacto
La mayoría de las implementaciones ejecutan microtareas aisladas, lo que limita la IA a resultados estrechos sin impulsar decisiones comerciales reales ni generar 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 plantea graves riesgos, como los de seguridad, regulatorios y operativos.
Las empresas carecen de supervisión y gobernanza centralizadas, lo que frena la adopción en la etapa piloto.
Bloqueo del modelo LLM y costos operativos
Las empresas a menudo enfrentan desafíos con las soluciones LLM de un solo proveedor, incluidos los crecientes costos de los tokens y las limitaciones en la flexibilidad del modelo.
Para lograr una precisión óptima, un control de costos y una escalabilidad a largo plazo es necesario realizar evaluaciones comparativas continuas y seleccionar LLM específicos 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 adecuado 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
Plataforma Purple Fabric: las cuatro pilas tecnológicas
La arquitectura de Purple Fabric incorpora cuatro pilas fundamentales diseñadas para una 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. Las cuatro pilas tecnológicas de Purple Fabric
Tres de estas plataformas —Enterprise Knowledge Garden (EKG), Enterprise Digital Experts (EDE) y Enterprise Governance (EG)— se basan en MongoDB Atlas para facilitar la recuperación de conocimiento en tiempo real, la búsqueda semántica, la memoria contextual y el linaje de documentos fuente para agentes inteligentes. La infraestructura flexible y de alto rendimiento de MongoDB desempeña un papel fundamental en el soporte de sistemas multiagente con velocidad, precisión y trazabilidad, garantizando que la IA empresarial no solo sea inteligente, sino también segura y auditable.
1. Enterprise Knowledge Garden: Transformación de datos para IA
Enterprise Knowledge Garden (EKG) de Purple Fabric transforma datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en conocimiento de grado de decisión que es contextualmente rico, rastreable y continuamente accesible para los 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 da como resultado un repositorio de conocimiento dinámico que no solo permite búsquedas, sino que también es inteligente, lo que proporciona precisión contextual al incorporar información a grandes modelos lingüísticos (LLM).EKG admite tareas en diversos dominios, como resumir un caso de queja o contrastar cláusulas contractuales.
2. Expertos digitales empresariales: Sistemas autónomos multiagente
Los Expertos Digitales Empresariales (EDE) de Purple Fabric permiten a los usuarios crear equipos de agentes de IA autónomos y específicos de cada dominio, capaces de razonar, colaborar y actuar de forma independiente. Los agentes se crean mediante orquestación de código bajo e indicaciones de lenguaje natural, y operan como entidades atómicas, moleculares o compuestas. Aprovechan marcos avanzados, como ReAct, para incorporar planificación, memoria y diálogo socrático entre agentes, lo que permite una toma de decisiones y resultados más precisos.
El rol de MongoDB:
MongoDB gestiona la memoria dinámica y el estado de estos agentes. Cada agente mantiene su propia memoria de trabajo, estado de tarea y conocimiento contextual dentro de MongoDB, lo que permite la persistencia en tiempo real y la recuperación de estados en evolución durante el razonamiento multiturno o las interacciones del usuario.
Cuando se necesita una base factual, los agentes invocan pipelines de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para acceder al Jardín de Conocimiento Empresarial (EKG). MongoDB Atlas impulsa este pipeline al ofrecer acceso rápido y filtrado a las incrustaciones vectoriales y documentos fuente adecuados, según la intención de la consulta y la similitud. Esto garantiza que los agentes proporcionen respuestas basadas en conocimiento empresarial rastreable y contextualmente relevante, lo que minimiza las alucinaciones y maximiza la fiabilidad.
3. Gobernanza empresarial: Cumplimiento y control operativo
La pila de gobernanza empresarial (EG) de Purple Fabric aplica una IA responsable de manera predeterminada, integrando cumplimiento, seguridad y explicabilidad en cada capa del sistema.
La capa de gobernanza supervisa cada aspecto del ciclo de vida de la IA, incluyendo la ingesta de datos, la orquestación de agentes, la invocación deLLM y la generación del resultado final. Su diseño garantiza que cada acción sea observable, auditable y conforme a las políticas, lo que permite a las empresas cumplir con los requisitos de riesgo internos y las normas regulatorias externas.
Las capacidades clave de gobernanza incluyen:
Detección rápida de toxicidad y gobernanza: filtrado de consultas y respuestas inseguras o no conformes.
Controles de acceso y aislamiento del espacio de trabajo: segmentación de roles, equipos y visibilidad para una colaboración segura.
Enmascaramiento de PII y redacción de entidades: protección de datos confidenciales tanto en la capa de recuperación como en la de salida.
Limitación de velocidad y seguimiento de uso: supervisión del uso del token, el comportamiento del agente y prevención del 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 LLM, el razonamiento del agente y los flujos de trabajo de los usuarios, MongoDB mejora la trazabilidad, la seguridad y la validación del acceso al conocimiento a escala, lo que refuerza la capacidad de la plataforma para satisfacer las demandas de las industrias reguladas con confianza.
4. Centro de optimización de modelos: Selección dinámica de modelos
El Centro de Optimización de Modelos (MOH) de Purple Fabric está diseñado para brindar a las empresas la libertad y la inteligencia necesarias para elegir el LLM adecuado para cada tarea. Aborda uno de los desafíos más críticos en el escalamiento de la IA: equilibrar el coste, la precisión y el rendimiento en diversos casos de uso.
MOH permite a los equipos comparar múltiples LLM con tareas reales como resumen, extracción, clasificación, razonamiento o validación. Estas evaluaciones se basan en métricas personalizables como latencia, consumo de tokens, precisión de salida y más, que se monitorizan mediante pruebas en tiempo real y datos de uso.
Una vez evaluados, los modelos pueden ser:
Fijado a agentes específicos o casos de uso según el rendimiento
Se cambia dinámicamente dependiendo de las restricciones de costo/latencia
Adaptado con ingeniería rápida y ejemplos de pocos intentos para la especificidad del 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 a la perfección la ingesta de datos, la orquestación de conocimientos, la ejecución de agentes y la gobernanza empresarial para ofrecer agentes de IA que produzcan resultados confiables y explicables en entornos empresariales del mundo real.
MongoDB Atlas funciona como la plataforma de datos fundamental. MongoDB potencia funciones críticas como el almacenamiento vectorial, la búsqueda semántica y el seguimiento de linaje, garantizando que cada acción impulsada por IA se base en datos de nivel empresarial con trazabilidad y fiabilidad. El modelo de 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.
Caso de uso: Investigación de quejas
Transformar un proceso manual de cinco semanas en una solución impulsada por IA que ofrece resultados en minutos.
Una gestora de patrimonios líder en el Reino Unido se enfrentó a una crisis cuando la nueva normativa sobre impuestos al consumidor provocó un aumento de más del 50% en las quejas de los clientes. Con más de 10,000 casos sin resolver acumulándose, la firma se vio desbordada por largos ciclos de investigación. Resolver una sola queja tardaba hasta cinco semanas, lo que obligaba a los investigadores a extraer manualmente información de más de 10 sistemas, incluyendo bases de datos de administración de pólizas, herramientas de 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 consistencia.
La solución organizó 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 quejas, otros verificaron los términos de las políticas, verificaron precedentes, recopilaron pruebas en todos los sistemas o redactaron informes de investigación estructurados. Un agente del Gestor de Quejas coordinó todo el flujo, y una interfaz de interacción humana garantizó el cumplimiento normativo y la supervisión de las decisiones finales.
¿Los resultados?
Lo que antes requería cinco semanas de transferencias manuales ahora se completa en minutos. El sistema, impulsado por IA, gestiona de forma autónoma la recopilación, clasificación, investigación y adjudicación de pruebas con auditabilidad y consistencia.
22 procesos integrados en 11 sistemas
20+ Agentes de IA que colaboran de forma autónoma con humanos en el circuito
El tiempo del proceso de principio a fin se redujo de semanas a minutos
El innovador marco de resolución de quejas de Purple Fabric transformó la forma en que se gestionan las investigaciones, liberando velocidad, calidad y escala y minimizando 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. Toda la información está respaldada por evidencia. La sección "Fuentes" revela qué documentos se utilizaron y cómo, lo que proporciona una trazabilidad completa desde la queja hasta la conclusión.
Figura 8. Cada agente del equipo de Investigación de Quejas es modular y se puede publicar mediante API. Esto significa que todo el flujo de trabajo puede integrarse en las aplicaciones empresariales existentes, lo que permite una resolución inteligente de quejas sin interrumpir los sistemas actuales.
Caso de uso: Inteligencia corporativa
Desde 100,000 días-persona hasta información ESG inteligente.
Un inversor institucional líder que gestionaba una cartera de más de 9,000 empresas se enfrentó a un reto abrumador: integrar información ESG (ambiental, social y de gobernanza) en el análisis de cartera. Los datos ESG estaban muy fragmentados en miles de fuentes, incluyendo informes, divulgaciones, presentaciones y artículos periodísticos, lo que resultaba en una abrumadora cantidad de 10 millones de documentos que los analistas debían examinar manualmente.
Las carteras fluctuaban casi un 10% cada mes, las calificaciones ESG resultaban inconsistentes y la creciente presión regulatoria exigía una alineación con la sostenibilidad. Los analistas dedicaban aproximadamente 100,000 días-persona al año a revisar documentos, recopilar información y generar informes, una labor que requería mucho tiempo y era propensa a errores.
Purple Fabric transformó este proceso al implementar un sistema de inteligencia corporativa de múltiples agentes diseñado para automatizar y elevar el análisis ESG.
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 mantener la información en tiempo real, se utilizaron API para procesar noticias y datos externos, lo que permitió a los agentes realizar análisis de sentimiento sobre las últimas novedades en ESG. Esto permitió a la plataforma identificar riesgos y oportunidades emergentes en las empresas, anticipándose a los ciclos de revisión manual.
Cada análisis se basó en datos originales y fue explicable por diseño. Y como los agentes operaban con acceso en tiempo real tanto a registros históricos como a API en vivo, el análisis siempre estuvo actualizado.
¿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 mediante documentos específicos de la empresa. Cada respuesta se explica mediante TRACES y enlaces al 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 adaptan a la infraestructura existente de la organización, las políticas de residencia de datos y los requisitos de cumplimiento. Las empresas pueden elegir entre dos opciones de implementación principales:
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:
Monitoreo y observabilidad integrados: incluye paneles de control en tiempo real, seguimiento de costos, registros de ejecución de agentes y métricas de estado 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 administrado como un inquilino aislado y seguro en la nube de Intellect, Purple Fabric garantiza que la IA se implemente de forma segura, se monitoree de forma transparente y se gobierne en cada paso.
Conclusión: Construya una IA que genere impacto empresarial
Purple Fabric demuestra la capacidad de escalar la IA empresarial a la vez que integra gobernanza, seguridad y explicabilidad en los flujos de trabajo. MongoDB habilita capacidades críticas en toda la arquitectura de Purple Fabric, incluyendo almacenamiento vectorial, indexación semántica y trazabilidad basada en metadatos, lo que garantiza soluciones basadas en IA de baja latencia, robustas y compatibles 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.