Flov One 1.0
Estamos terminando los últimos detalles de Flov. Déjanos tu correo y sé el primero en probar el modelo.
Hecho para el trabajo real. Las decisiones que tu equipo toma a mano cada día —clasificar, priorizar, enrutar, verificar— escritas como criterios y aplicadas a escala.
¿No encuentras tu caso de uso o quieres saber más? Habla con nosotros y lo definimos juntos.
La capa que decide dentro de tu propio stack de IA.
Qué contexto entra, qué modelo responde, qué se bloquea. Defines los criterios en texto plano y obtienes una decisión tipada y trazable en cada paso.
Criterios de tu equipo aplicados a cada cambio.
Las reglas que importan en un repo no son sintaxis, son convenciones: qué se puede tocar, qué necesita test, qué migración rompe un contrato. Escritas en texto plano y evaluadas en cada PR.
Lectura estructurada de corpus, evidencia y señal.
Convierte corpus, entrevistas y documentación dispersa en variables con las que trabajar. La señal cualitativa entra en tus modelos y previsiones como una columna más.
Todo lo que entra por la puerta, tipificado al llegar.
Tickets, transcripciones y documentos llegan sin estructura. Clasificarlos al entrar decide prioridad y ruta, y deja solo lo ambiguo para revisión humana.
Lo que la gente escribe sobre el trabajo, hecho dato.
Candidaturas, encuestas de clima, evaluaciones y consultas internas son texto libre que nadie lee entero. Los mismos criterios aplicados a todos, con la evidencia citada y el sesgo del revisor fuera de la ecuación.
Intención detectada antes de mover un solo recurso.
Encaje con el ICP, intención de compra, riesgo de marca: cada entrada se puntúa contra tus criterios y llega priorizada al equipo correcto.
Alertas y artefactos leídos como los leería tu analista.
El SOC no se ahoga en eventos, se ahoga en triaje. Cada alerta, correo o hallazgo se lee contra vuestros criterios y llega priorizado, con la evidencia y la confianza explícitas.
Decisiones en el mismo instante en que llega el dato.
Streams, llamadas y sesiones en curso no esperan a un batch nocturno. Cada evento se clasifica al vuelo, con latencia baja y la misma decisión tipada que en el resto del sistema.
Criterios escritos, aplicados a cada expediente.
La política ya está escrita; el problema es aplicarla igual en cada expediente. Severidad y confianza salen explícitas, y lo dudoso se escala con la evidencia ya extraída.
¿Tu caso no está en la lista? Describe los criterios en texto plano y tendrás una decisión tipada y trazable sobre tus propios datos.
Precisión en cuatro áreas frente a modelos de referencia. Pasa el cursor por cada eje para ver el detalle.
Conocimiento general y razonamiento
Resolución de problemas paso a paso
Generación y reparación de código
JSON, extracción y uso de herramientas
Comprensión y generación en varios idiomas
Recuperación y razonamiento en documentos extensos
Tiempo hasta la respuesta completa, medido desde la petición, en la misma región y con el mismo prompt para todos los modelos.
Mediana de 10.000 peticiones por modelo con un prompt de 1.000 tokens · Octubre 2026
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