Diseñamos e instalamos sistemas de conocimiento RAG, integraciones MCP, agentes de IA y servidores de IA locales para empresas de base científica y para cualquier negocio listo para automatizar, con la ciberseguridad y los respaldos necesarios para operarlos con seguridad.
Seis servicios que se complementan. La mayoría de los clientes empieza con uno, por lo general un asistente de conocimiento privado o una revisión de respaldos, y suma el resto a medida que gana confianza.
Modelos de lenguaje potentes que funcionan en hardware propio, en sus instalaciones o en un centro de datos que usted controla. Sus documentos, consultas y resultados nunca entrenan el modelo de otro.
Haga preguntas sobre sus propios informes, procedimientos, cuadernos de laboratorio y correspondencia, y obtenga respuestas que citan el documento de origen.
El Model Context Protocol conecta a los asistentes de IA con los sistemas que usted ya usa, para que puedan consultar y actuar exactamente con los permisos que usted otorga.
Agentes que realizan trabajo de varios pasos: armar un informe, clasificar una bandeja de entrada, conciliar registros, vigilar un proceso y avisar cuando hace falta una persona.
Las herramientas de IA abren nuevas puertas de entrada. Las protegemos junto con el resto de sus sistemas y redactamos normas que su personal realmente va a cumplir.
Respaldos cifrados, probados y fuera del sitio, para que una falla de disco o un ataque de ransomware sea un inconveniente y no una crisis.
Las herramientas públicas de IA son útiles, pero cada consulta y cada archivo que se sube queda fuera de su control. Para las empresas cuyo valor está en su conocimiento, un sistema privado es la forma más segura de obtener los mismos beneficios.
Formulaciones, datos de proceso, archivos de clientes y resultados no publicados se procesan en equipos que usted controla. Nada se envía a terceros salvo que usted lo decida.
El hardware propio reemplaza facturas por uso que crecen cada vez que otro colega empieza a depender de la IA.
Un esquema híbrido permite que el trabajo sensible corra en forma local y que las tareas rutinarias usen modelos en la nube, con reglas que usted define y puede auditar.
Programa interno de I+D
SkAInet (Smart Knowledge & Artificial Intelligence Network) es nuestro programa de investigación propio. Estamos desarrollando un sistema de machine learning que detecta la deriva lenta que precede a una parada no programada en una planta química, con el objetivo de dar a los operadores meses de aviso en lugar de minutos.
Modelos especializados aprenden el comportamiento normal de cada planta a partir de los datos que ya registra: temperaturas, presiones, caudales, corrientes de motores, resultados de laboratorio y registros de mantenimiento. Cada modelo vigila un tipo de falla.
Los ingenieros ven por qué se generó una alerta. Comparaciones visuales claras muestran el estado actual frente a la operación normal y a fallas anteriores, y un modelo de lenguaje local explica el resultado en términos de ingeniería.
SkAInet funciona sobre infraestructura dentro de la planta. Los datos de proceso, el activo más sensible de una planta, no necesitan salir del sitio.
Estado: en desarrollo. Apuntamos a plantas químicas y alimenticias de Argentina, el Reino Unido y la Unión Europea, con Estados Unidos en el horizonte. Buscamos conversar con socios para pruebas piloto y con inversores.
Hablar con nosotros sobre SkAInetVenimos de la ingeniería química y la I+D industrial, por eso entendemos de datos confidenciales, procesos regulados y el costo de equivocarse. Aplicamos el mismo cuidado en cualquier empresa que quiera que la IA haga trabajo real.
Una secuencia clara, desde la primera conversación hasta un sistema en el que su equipo confía. Puede detenerse después de cualquier etapa y quedarse con lo entregado.
Analizamos cómo trabaja su equipo, dónde están sus datos y qué tareas consumen más tiempo. Recibe un informe breve con prioridades y costos estimados.
Elegimos los modelos, el hardware, las integraciones y los controles de seguridad que se ajustan a su presupuesto y nivel de riesgo, y acordamos cómo se mide el éxito.
Instalamos el sistema, lo conectamos con sus herramientas y lo probamos con trabajo real junto a quienes lo van a usar.
Control de acceso, monitoreo, respaldos cifrados y procedimientos de recuperación quedan listos antes de la puesta en marcha.
Su equipo aprende a usarlo bien. Seguimos disponibles para actualizaciones, nuevos flujos de trabajo y las preguntas que trae el crecimiento.
Pro Scientia es una empresa del Reino Unido que nació como consultora científica en desarrollo de procesos, modelado e I+D industrial. Hoy aplica la misma disciplina a la IA: entender primero el sistema, medir lo que importa y construir soluciones que sigan funcionando después de la demostración.
Fundador y director
Ingeniero químico, doctor en Ingeniería Química, con más de 16 años de experiencia entre la academia y la industria, en empresas como Dow, Honeywell y varias startups. Combina su formación en electroquímica, ingeniería de procesos e I+D industrial con experiencia práctica en ciencia de datos e IA.
Asociado, ingeniero químico
Ingeniero químico con experiencia en ingeniería de procesos y desarrollo de procesos farmacéuticos, combinando conocimientos de ingeniería industrial con las exigencias de calidad y trazabilidad de las industrias reguladas. Graduado de la Universidad Nacional del Sur y distinguido con el Premio Ing. Isidoro Marín de la Academia Nacional de Ingeniería.
Empecemos con una llamada breve. Le diremos con honestidad si la IA puede ayudar, qué haría falta y si conviene que funcione en forma local, en la nube o en ambas.