Animus
Piloto enterprise de control de datos MLon‑prem

Animus DataPilot

Tomamos un pipeline real de ML y lo volvemos reproducible, auditable y gobernado — dentro de tu infraestructura. Duración: 6–8 semanas.

duración6–8 semanas

Alcance fijo: un pipeline → sistema gobernado y listo para auditoría.

Sin servicio alojado. Sin salida a internet. Datos dentro del perímetro.

En este piloto

Datasets versionados e inmutables
Gates de calidad (PASS/FAIL)
Linaje: fuente → dataset → experimento
RBAC y registro de auditoría
Core panelops sync

Control, no demo

Desplegamos dentro de tu perímetro, implementamos gobernanza y entregamos un informe para decidir: escalar, extender o parar.

alcance1 pipeline · 1–2 fuentes de datos
despliegueOn‑prem / nube privada
controlesVersioning · gates · linaje
resultadoInforme + decisión
Next actionSolicitar conversación del piloto →

Duración

6–8 semanas

Piloto de alcance fijo

Despliegue

On‑prem

Nube privada / air‑gapped

Datos

Dentro del perímetro

Sin flujo externo

  • On‑Prem
  • Nube privada
  • Air‑Gapped
  • Sin salida a internet
  • RBAC + Audit
  • BYOK
Por qué

Por qué el ML enterprise se rompe al escalar

La mayoría de fallos no son por modelos — son por falta de control de datos, linaje y auditoría.

Datasets mutables

Duplicados, mal documentados y cambiantes.

Experimentos no reproducibles

Ejecuciones imposibles de repetir con confianza.

Sin linaje

No hay un camino claro de la fuente al output del modelo.

Auditoría manual

Riesgo y compliance dependen de hojas de cálculo.

Silos de conocimiento

El contexto crítico vive en personas, no en sistemas.

Resultados

Un pipeline real, bajo control

Piloto de alcance fijo enfocado en gobernanza y reproducibilidad — dentro de tu perímetro.

Qué resuelve DataPilot

  • Vuelve un workflow real de ML reproducible y listo para auditoría.
  • Restaura trazabilidad: fuente → dataset → experimento.
  • Da confianza para decidir: escalar, extender o parar.

Fuera de alcance (a propósito)

  • No es AutoML ni optimización de accuracy.
  • No reemplaza tu stack de ML.
  • No es un rollout completo de plataforma.
  • No es una prueba alojada; sin flujo de datos externo.

Qué obtienes después del piloto

Datasets inmutables y versionados

Un registro de datasets confiable.

Gates de calidad

PASS/FAIL antes de usar en ML.

Linaje end-to-end

Fuente → dataset → experimento.

Experimentos reproducibles

Metadatos claros y ejecuciones repetibles.

RBAC + auditoría

Quién hizo qué y cuándo — dentro del perímetro.

Despliegue on‑prem

Soporta nube privada y entornos air‑gapped.

Informe de gobernanza

Riesgos, gaps y un roadmap práctico para escalar con seguridad.

Proceso

Cómo funciona el piloto

Cuatro pasos. Alcance estricto. Timeline predecible.

Paso 1

Alcance y alineación

Un pipeline, 1–2 fuentes, criterios de éxito y límites claros.

Paso 2

Despliegue dentro del perímetro

On‑prem / nube privada, namespace dedicado, TLS, RBAC y auditoría.

Paso 3

Implementación de controles

Registro + versionado, validación de calidad, captura de linaje, tracking de experimentos.

Paso 4

Cierre y decisión

Walkthrough + informe. El resultado es una decisión, no una demo.

Claridad

Qué no es

Para evitar malentendidos.

  • No es una prueba alojada
  • No es un entorno demo
  • No es un rollout completo
  • No es AutoML ni tuning de accuracy
  • Es un piloto controlado de gobernanza
Seguridad

Seguridad y propiedad de datos

Pensado para entornos regulados y sensibles.

  • Despliegue on‑prem / nube privada
  • Soporta entornos air‑gapped
  • Sin flujo de datos externo
  • SSO / OIDC / LDAP / Active Directory
  • Control de acceso por roles (RBAC)
  • Audit logging completo
  • BYOK (Vault / cloud KMS)

Mantienes la propiedad total

Datos, llaves, infraestructura y decisiones se quedan contigo.

Datos
Llaves
Infraestructura
Decisiones
Fit

Para quién es

Equipos enterprise de ML y datos que necesitan auditoría y reproducibilidad.

  • Equipos enterprise de ML y datos
  • Industrias reguladas (finanzas, seguros, energía, telco, industrial)
  • Organizaciones preocupadas por auditoría y reproducibilidad
  • Equipos evitando lock‑in cloud
  • CTOs responsables del riesgo de AI
Formato

Formato de engagement

Alcance fijo, desplegado en tu infraestructura.

Duración

6–8 semanas

Piloto de alcance fijo

Alcance

1 pipeline

1–2 fuentes de datos

Despliegue

On‑prem

Nube privada / air‑gapped

Precio

€20k–€50k

Depende del alcance

Inicio

Solicitar conversación

Sin pitch comercial. Sin demo. Solo una conversación técnica y enfocada.

  • Trae un pipeline real de ML.
  • Comparte 1–2 fuentes de datos y restricciones.
  • Alineamos criterios de éxito y límites (out of scope).
  • Si encaja, ejecutamos un piloto de 6–8 semanas dentro del perímetro.

¿Prefieres email? [email protected]