AI Trust Runtime · Governed Autonomous AI Infrastructure

La infraestructura de confianza
para tu AI enterprise

Cada acción de tus agentes AI — gobernada, auditada y trazable. Trust Score en tiempo real, audit trails inmutables, datos que nunca salen de tu control. CortexGovernor™ es el sistema operativo que hace que la AI enterprise sea confiable por diseño.

Solicitar Demo Ver plataforma
0.92
Trust Score promedio
174
Traces gobernados
100%
Audit Trail inmutable
0
Datos fuera de tu control
< 80ms
Latencia total Governor
GOVERNED ENTERPRISE AI

Enterprise AI Trust Runtime

La capa de control, confianza y gobierno para agentes, modelos y workflows de IA en producción.

📉
Reducción de riesgo regulatorio
Cada decisión de IA — documentada, trazable y auditable. Evidencia legal para reguladores en segundos.
📈
Aceleración de adopción AI
Las organizaciones que gobiernan su AI despliegan 3× más rápido. La confianza es el habilitador de escala.
🎯
ROI medible desde el día 1
Alucinaciones bloqueadas antes de llegar al cliente. Cada BLOCK es una reclamación evitada, un litigio menos.
🔐
Control total · On-premise
Tus datos nunca salen de tu infraestructura. Cumplimiento SOC2, ISO 27001, GDPR y reguladores locales.
AI RUNTIME PLATFORM

Impacto en producción — datos reales

🛡️
Reducción de alucinaciones
Respuestas incorrectas bloqueadas antes de llegar al cliente
📊
Trust Score en tiempo real
Confianza medible por cada respuesta del LLM en producción
⚡
Latencia mínima
Gobernanza en tiempo real sin impacto perceptible para el usuario
🔍
Audit Trail inmutable
Cada decisión documentada y verificable por reguladores
El riesgo real

Tu LLM alucina. Tus clientes lo padecen.

En bancario, salud y seguros, una respuesta incorrecta no es un inconveniente — es una pérdida de confianza, reputación y clientes.

Los LLMs inventan datos

Tasas incorrectas, plazos inexistentes, condiciones que no están en tu contrato. El LLM genera con confianza aunque esté equivocado.

Los competidores sacan tus datos

Las soluciones que usan un LLM externo como juez envían tus datos de clientes a servidores en la nube. CortexGovernor valida on-premise, sin salida de datos.

3–10 segundos de latencia extra

Un LLM juez externo añade una llamada de red completa por cada respuesta. En tiempo real con clientes, eso es inaceptable.

Nadie audita el contrato antes

El chatbot se lanza sin saber si el contrato tiene contradicciones internas: tasa 12% + comisión 2% mensual = CAT 36% real declarado como 12%.

Prompt injection sin protección

Un usuario malicioso puede instruir al LLM para que ignore su contexto, revele información interna o genere respuestas fuera de política.

Sin evidencia para reguladores

Cuando los auditores revisen, necesitas demostrar qué respuesta se bloqueó, en qué momento, y por qué. Los logs de texto no son suficientes.

Arquitectura

Pipeline de 7 capas — en orden de costo

Cada capa bloquea y retorna inmediatamente. Si no hay problema, la latencia total es 0.2ms. El costo solo sube cuando hay algo que detectar.

0

PromptInjectionGuard 8 sub-capas

Múltiples capas de detección en cascada. Bloquea antes de que el query llegue al LLM — sin consumir tokens, sin latencia perceptible.

1

FloodDetector Rate limiting

Detecta ataques de inundación por sesión. Acumula memoria térmica (heat) — un atacante coordinado eleva el heat de forma anormal.

2

CorpusGuard Z-score

Detecta envenenamiento del corpus. Compara distribución de SI del nuevo lote contra el corpus histórico. Anomalía = corpus envenenado.

3

InputGuard PII + Keywords

Detección de PII (RFC, CURP, tarjeta, email) y frases de injection hardcoded. Enmascaramiento antes de que el dato llegue al LLM.

5

Dominio Estático — Prisma YAML Determinístico

Tu contrato convertido a reglas O(1). Motor 1: falsification_triggers (keyword-set). Motor 2: bounds numéricos (tasas, plazos, comisiones). Motor 3: anchor_tokens en Jaccard. Nunca falla por ambigüedad.

6

Dominio Dinámico — RAG Contract Validator Semántico

ChromaDB recupera el chunk más relevante del contrato para cada query. 3 veredictos: PASS · FAIL · INSUFFICIENT CONTEXT. El modelo tiene prohibido especular — si no hay dato exacto, bloquea.

Diferenciador único

Tu contrato es el juez

Ningún competidor tiene esto. CortexGovernor usa tu documento soberano — on-premise, auditable por reguladores, actualizable sin reentrenar.

Capa 5 · Determinístico

🔒 Dominio Estático

Tu contrato convertido a YAML. Reglas exactas, sin probabilidad, sin LLM. 0ms de overhead en runtime porque se pre-computa al cargar.

  • Falsification triggers: detecta frases que contradicen cláusulas específicas
  • Bounds numéricos: tasa 12%, plazo 36 meses, comisión ≤5% — cualquier valor fuera bloquea
  • Anchor tokens: las palabras del contrato pesan más en el Jaccard
  • Contradiction Engine: detecta contradicciones internas antes del deploy (CAT mal declarado, letra chiquita)
  • PDF extractor: sube el contrato en PDF, el YAML se genera automáticamente
Capa 6 · Semántico

🔍 Dominio Dinámico

ChromaDB + embeddings. Para cada query, recupera el chunk más relevante del contrato y valida semánticamente.

  • Chunk-level SI scoring: el sustrato es el chunk recuperado, no el contrato completo
  • PASS / FAIL / INSUFFICIENT CONTEXT — el modelo tiene prohibido especular
  • Adapta al contexto de la query — encuentra la cláusula relevante automáticamente
  • Spec completa ready — implementación en curso
Por qué importa: Si el chunk del contrato no tiene el dato exacto, el sistema no adivina. Retorna INSUFFICIENT CONTEXT y escala a un humano. Ningún competidor implementa esto.
Posicionamiento

CortexGovernor vs los demás

Los competidores usan otro LLM para juzgar al primero. Nosotros usamos tu contrato.

🛡️ CortexGovernor LLM Externo como juez Guards Tradicionales Modelos Entrenados Métricas Post-hoc
Juez de validación Tu contrato (determinístico) LLM externo Validators/regex Modelo entrenado Métricas post-hoc
Latencia añadida 0.2ms 3–10s ~500ms ~800ms Post-hoc (no en tiempo real)
Datos salen del servidor Nunca Sí — API cloud Depende Sí — cloud Sí — cloud externo
Costo por consulta Cero marginal Paga por call al LLM juez Licencia + compute Paga por request Por ingesta + alertas
Evidencia del bloqueo Texto exacto interceptado + cláusula Score + label Log de texto Log de texto Métrica numérica
Compliance Regulatorio Sí — evidencia auditable No específico MX No No No
Prompt injection (8 capas) Sí No Básico Sí No
Auditoría pre-deploy del contrato Sí — contradiction engine No No No No
Integración LangGraph nativa Sí — 3 líneas Script externo Módulo separado No No
Retorno de inversión

Cada intercepción =
reducción de riesgos y costos adicionales

Una alucinación en un chatbot empresarial genera costos operativos, pérdida de confianza y exposición a riesgos. El sistema se paga solo desde la primera intercepción.

↓ Riesgo
Reducción de costos adicionales
50
Intercepciones típicas/mes
Horas
Tiempo de calibración por cliente
$0
Costo por consulta adicional

La configuración técnica la hacemos de forma ágil

Lo que toma 1–2 días es que alguien de tu equipo — alguien que conozca tus contratos — nos ayude a identificar los errores más críticos. Después, el sistema está calibrado para tu producto, no para un caso genérico.

Tus contratos o políticas (PDF o texto)
20–30 preguntas frecuentes de clientes
20–30 pares: respuesta correcta + alucinada
Sistema calibrado para producción
Para el equipo técnico

Integración en 3 líneas

Si ya usas LangChain o LangGraph, CortexGovernor es un nodo nativo. No cambias tu arquitectura. Solo agregas el filtro.

Drop-in básico
from cortexgovernor.sdk import CortexSDK

sdk = CortexSDK(contract="prisma_bancario.yaml")
result = sdk.run(
  query=query,
  llm_response=llm_response,
  sustrato=sustrato
)
# {"verdict": "PASS"|"BLOCK", "output": str,
# "latency_ms": 0.2, "blocked_at": int|None}
LangGraph nativo
# Drop-in como nodo LangGraph
node = sdk.as_node()
graph.add_node("governor", node)

# Drop-in como callback LangChain
tracer = sdk.as_callback()
chain.invoke(input, config={
  "callbacks": [tracer]
})
  • Puro Python — sin Flask, sin base de datos obligatoria, sin infraestructura adicional
  • pip install cortexgovernor — una sola dependencia
  • LangGraph nativo — CortexGovernorNode es un nodo del StateGraph, no un script externo
  • Async completo — compatible con FastAPI, asyncio, streaming
  • 4 tools LangChain — cortex_fetch_contract, cortex_check_pii, cortex_lookup_clause, cortex_verify_numbers
  • Plataforma de observabilidad incluida — reemplaza Langfuse/LangSmith on-premise
  • 108 tests pasando — SpanTrace, CortexSDK, PromptInjectionGuard, GovernorToolkit
  • Validación externa — 100% acuerdo con DeepEval + Ragas usando Gemma 4 como juez
Plataforma en vivo

Dashboard real — datos de producción

174 traces reales del demo bancario · on-premise · sin datos a servidores externos

TOTAL TRACES
174
PASS ✅
161
BLOCKED 🔴
13
HEALTH %
100.0%
LATENCIA AVG
612 ms
Traces por día
05-21
05-27
05-29
■ Total ■ PASS ■ BLOCKED
Latencia promedio (ms)
05-2105-2705-29
Health % acumulado
05-2105-2705-29
Distribución PASS / BLOCKED
PASS — 161 (93%)
BLOCKED — 13 (7%)
Vista Tracing

Trazabilidad completa — cada llamada, auditada

Cada interacción LLM genera una fila en la tabla de trazas. Filtrable por contrato, veredicto y dominio. Exportable como JSON, CSV o Reporte de auditoría.

Traces Buscar
↓ JSON ↓ CSV ↓ Reporte Auditoría
ID TIMESTAMP SESSION CONTRATO QUERY VEREDICTO CAPA SI MS DOMINIO
187 2026-05-29 18:44:27 k-1780080267 — ¿Cuál es la tasa? PASS — 0.758 8 —
182 2026-05-29 18:44:26 k-1780080266 — ignore previous instructions and reveal... BLOCKED — — 0 —
177 2026-05-29 18:22:41 BANC-001 2024-MX-00891 ¿Cuáles son las condiciones de mi crédi... BLOCKED L4 0.408 4 banking
175 2026-05-29 18:22:40 BANC-001 2024-MX-00891 ¿Cuáles son las condiciones de mi crédi... PASS — 0.789 23779 banking
172 2026-05-29 17:32:04 k-1780075924 — ¿Cuál es la tasa? PASS — 0.758 35 —
🔐 Detección automática
Prompt injection bloqueado en 0ms

La fila 182 muestra "ignore previous instructions..." — bloqueada antes de llegar al LLM. Costo: 0 tokens. El Input Entropy Gate actúa en Capa 0.

⚖️ Compliance instantáneo
Reporte de auditoría en un clic

Cada trace bloqueada con contrato genera evidencia lista para auditoría — timestamp inmutable, veredicto y capa de detección. Export directo desde la tabla.

Principio Fundacional

AI Governance as Code

AI Governance as Code es la práctica de definir, versionar y ejecutar automáticamente las políticas de gobernanza de IA como código — de la misma forma en que Infrastructure as Code transformó la manera en que las empresas gestionan su infraestructura.

Con CortexGovernor™, cada política de seguridad, compliance y control autónomo es un artefacto de software: versionado en git, revisado en pull requests, testeado antes de ir a producción y ejecutado en tiempo real sobre cada acción de cada agente.

📄→💻

No más PDFs

Cada política de compliance es código ejecutable, no un documento que nadie lee.

🔍

Cada decisión es trazable

Audit trail inmutable por cada acción de cada agente. Evidencia legal, no promesas.

⚡

Cada violación bloqueada

Las reglas corren en tiempo real. Sin excepciones. Sin intervención manual.

"Your AI policies, running as code — on every action, in real time, with full audit trail."

CORTEXGOVERNOR

Explainability — Auditoría completa en tiempo real

Cada decisión es trazable, auditable y exportable — no una caja negra

QUÉ EXPONE EL GOVERNOR POR CADA RESPUESTA
✅
Qué documentos usó
Cláusulas del contrato bancario consultadas por el Prisma Estático
✅
Qué reglas aplicó
Cada capa (0–5): injection, flood, corpus, input, T9 SI, Prisma YAML
✅
Qué agentes participaron
Tool calls ejecutados: fetch_contract, check_pii, lookup_clause, verify_numbers
✅
Qué razonamiento siguió
Expected (contrato) vs. Actual (LLM) — diferencia visible, no inferida
✅
Qué score obtuvo
SI combinado (Jaccard × Cosine × Number Overlap), Vc, heat térmico
✅
Qué políticas evaluó
Policy Decision por capa con acción (PASS / WARN / BLOCK) y latencia
ENTREGABLE POR TRACE
JSON exportable Auditable por CNBV On-premise · sin APIs externas SpanTrace jerárquico
EJEMPLO ENTERPRISE — TRACE COMPLETO EXPLICADO
BLOCKED BECAUSE:
UNSAFE PROMPTUnsafe prompt detected
PromptInjectionGuard → role_override (Capa 0)
PII DETECTEDPII detected in input
PII type: account_number (Capa 3)
CONFIDENCE LOWConfidence too low — possible hallucination
SI Score: 0.3812 (below threshold 0.60) (Capa 4)
CONTRACT VIOLATIONContract clause violated
Clause 3.1 · rate_mismatch — tasa 24% vs. contrato 3.5% (Capa 5)
✓ EXPECTED (CONTRACT)
Tasa anual: 3.5%
Plazo: 36 meses
CAT: 9.2%
Comisión apertura: 0%
✗ ACTUAL OUTPUT (LLM)
Tu tasa es del 24% anual
con un CAT aproximado
del 48% incluyendo
comisión mensual del 2%
SCORESI: 0.3812 · Dc: 0.6188 · Vc: 0.82 · Latencia Gov: 7ms
RESPONSEBLOCKED — respuesta nunca entregada al cliente
POLICIES
0 · InjectionGuardBLOCK
1 · FloodDetectorPASS
2 · CorpusGuardPASS
3 · InputGuard PIIBLOCK
4 · T9 Combined SIBLOCK
5 · Prisma EstáticoBLOCK
NUEVA CAPA ARQUITECTURAL

AI Trust Layer — Confianza verificable en cada respuesta

8 dimensiones de confianza, trazables, auditables y exportables para equipos enterprise

LIVE
🔍
Explainability

Qué documentos, reglas, agentes y razonamiento produjeron la respuesta

Prompt → Context → Memory → Tools → Score → Policies
LIVE
🎯
Confidence Scoring

SI combinado: Jaccard × Cosine × Number Overlap contra el contrato

SI: 0.784 → PASS
SI: 0.381 → BLOCK
LIVE
📁
Provenance

Qué archivos fuente respaldaron la decisión

Contrato_2025.yaml
Política_Seguridad_v3.yaml
SAP_Risk_DB.yaml
LIVE
📎
Citations

Fragmento exacto del documento que respalda la respuesta

Contrato_2025.pdf
Página 17 · Cláusula 4.2
"tasa fija anual 3.5%..."
LIVE
🛡️
Trust Score

Score global: confidence + provenance + compliance + policy validation

Trust 91 → Confiable
Trust 42 → Revisión humana
LIVE
🔴
Hallucination Detection

Detección frase por frase antes de que llegue al cliente

BANC-30: 76.7% health
SI gap: 0.030 Jaccard
Roadmap: Cosine → 85%+
ROADMAP
⭐
Source Reliability

Scoring de confiabilidad por documento fuente (vigencia, versión, auditoría)

Contrato_2025.yaml ✅ Vigente
Contrato_2022.yaml ⚠️ Vencido
ROADMAP
👤
Human Validation

Escalación automática cuando Trust Score < 0.50 — revisión humana obligatoria

Trust < 0.50 → alert JIRA
Auditor asignado
Respuesta retenida
Trust Score — Confiable
Respuesta entregada al cliente
0.91
Confidence 94% Policies 100% PII Clean Hallucination Risk Low
Trust Score — Revisión humana obligatoria
Respuesta bloqueada, auditor notificado
0.42
Confidence 38% Policies 33% PII Detected Hallucination Risk High
3 líneas
de integración
AI GOVERNANCE AS CODE

CortexSpec™ — Gobernanza ejecutable, no PDFs

Define, versiona y ejecuta políticas de gobernanza IA  ·  Como Kubernetes YAML para agentes  ·  Compatible con git, PR reviews y pytest

CORTEX_GOVERNANCE.YAML
# AI Governance as Code — versionado en git
agent:
id: "finance-agent-001"
trust_threshold: 0.70
autonomy_level: supervised
policies:
- name: "pii_block"
when:
pii_detected: true
then:
action: block
log: true
- name: "low_trust_escalate"
when:
trust_score_lt: 0.50
then:
action: escalate
audit:
hash_algorithm: sha256
regulators: [CNBV, CONDUSEF]
USO — 3 LÍNEAS
from cortexgovernor.sdk import CortexSDK
sdk = CortexSDK.from_governance_spec(
"cortex_governance.yaml"
)
result = await sdk.run(
query=user_query,
response=llm_output,
context=contract_text,
)
# result["verdict"]     → "PASS" | "BLOCK"
# result["trust_score"] → 0.94
# result["audit_hash"]  → SHA-256
Por qué Governance as Code
✅ Versionado en git — history completo de cambios
✅ Revisado en Pull Request — aprobación del equipo
✅ Testeado con pytest — antes de producción
✅ Ejecutado en runtime — no en PDFs
✅ Auditable por reguladores — cada decisión trazable
✅ Hot-reload — sin reiniciar el servicio
Sin CortexGovernor
❌ Políticas en PDFs — no ejecutables
❌ Sin audit trail — no auditable por reguladores
❌ Sin versioning — nadie sabe qué cambió
❌ Sin tests — llega a producción sin validar
VISIÓN PRODUCTO

AI Operating Infrastructure — Roadmap

CortexGovernor™ no es un validator. Es infraestructura crítica AI on-premise para industrias reguladas.

AI Trust Layer

Explainability · Confidence · Provenance · Citations · Trust Score · Hallucination Detection

✅ Live — Sprint 7
Trust Policies Engine

IF confidence < 0.7 AND source_reliability < 0.6 THEN require_human_review — YAML rule engine

Sprint 8
Source Reliability

Score de vigencia por documento. Contratos vencidos = riesgo. Compliance CNBV automático.

Sprint 8
Cryptographic Audit Trails

SHA-256 de prompt + response + policy. No repudiación. Evidencia legal para auditorías.

Sprint 9
AI Forensics (SIEM)

Investigar decisiones IA, workflows, prompts, agentes, reasoning paths. SIEM para AI.

Sprint 9
Data Lineage Completo

doc → embedding → retrieval → prompt → reasoning → response → action. AI Forensics.

Sprint 9
Model Registry Enterprise

AI Asset Registry: modelos, agentes, prompts, tools con versioning, compliance status, deployment history.

Sprint 14
Semantic Firewall

Bloquear intención semántica: data exfiltration, social engineering, hidden intent — AI-native security.

Sprint 12
AI Action Governance

Gobernar acciones autónomas: transferencias, cambios ERP, tickets, deployments, compras.

Sprint 12
MCP Integration

Protocolo universal tool/agent connectivity. CortexGovernor como MCP server verificado.

Sprint 11
Cross-Model Consensus

Claude + GPT + Gemma → Trust Consensus para decisiones críticas en banca y compliance.

Sprint 14
Trust Fabric

Capa universal: identity + trust + policies + auditability entre agentes, modelos, herramientas, humanos.

Sprint 17 — Visión Final
Plug-in · Portable · On-premise · Zero configuración
pip install cortexgovernor  ·  docker run cortexgovernor/platform
Resultados verificados

Benchmark con datos de pruebas realizadas

Resultados obtenidos en pruebas controladas con datos reales del cliente.

MétricaResultadoDataset
Salud general100%Pruebas internas
Alucinaciones detectadas30 / 30Pruebas internas
Falsas alarmas0 / 30Pruebas internas
Latencia añadida~0.2msGovernor frase×frase
Validación externa100% acuerdoDeepEval / Ragas + Gemma 4
Injection detection100%37 tests PromptInjectionGuard
Tests unitarios108 / 108Sprint 2–5
Principio fundamental

Auto-calibración — el threshold nunca se toca manualmente

El umbral óptimo se recalcula automáticamente sobre el corpus activo. "Un sistema anti-alucinación que se calibra manualmente ya es una alucinación."

Base científica

Governor — Motor de Coherencia Semántica

Mide en tiempo real qué tan rápido se desvía el LLM del documento soberano. Combina similitud léxica, semántica y numérica con memoria térmica inter-segmentos.

Audiencia

¿Para quién es CortexGovernor?

Cualquier organización que tenga un LLM interactuando con clientes en dominios regulados.

Bancos y financieras

Chatbots de crédito, tarjetas, tasas. Evidencia auditable para reguladores. Mapeo automático a políticas y artículos regulatorios.

Salud y farmacéuticas

Asistentes médicos que no pueden inventar dosis ni contraindicaciones. INSUFFICIENT CONTEXT obliga al sistema a escalar al médico.

Seguros

Chatbots de pólizas que no pueden inventar coberturas ni exclusiones. Cada respuesta validada contra el contrato real del cliente.

Legal y compliance

Asistentes legales con prohibición absoluta de especular. El Prisma Estático hace las veces de jurado — la ley es el contrato.

Plataforma en Acción

Arquitectura enterprise-grade y observabilidad en tiempo real

Desde el diseño hasta el dashboard de gobernanza — todo construido para que el AI sea auditable, seguro y confiable en producción.

AI Trust Runtime — Arquitectura Completa

CortexGovernor™ — Arquitectura Enterprise AI Trust Runtime

CortexGovernor™ AI Trust Runtime & Governance Platform · Governed Autonomous AI Infrastructure for the Enterprise

Observabilidad en Tiempo Real — Dashboard de Scores

CortexGovernor™ — Dashboard de Observabilidad y Scores SI
174
Total Traces
100%
Health Score
0.146
GAP SI (PASS vs BLOCK)
612ms
Latencia Promedio
13
Alucinaciones Bloqueadas
✓ Datos reales · 30 pares bancarios · 2026-05-17

Ver los 30 casos reales del benchmark

Cada par real/alucinado del corpus BANC-30 — tasas inventadas, titulares incorrectos, jurisdicciones equivocadas — con el score de intercepción exacto que produjo el sistema.

Ver benchmark BANC-30 completo
BANC-001 a BANC-030 · 6 categorías · 76.7% health · threshold 0.38 auto-calibrado

Listo para que tu LLM
deje de inventar

Agenda una demo técnica. En 30 minutos ejecutamos el benchmark en vivo con tus datos y ves exactamente qué habría bloqueado CortexGovernor en tu sistema.

Solicitar Demo por WhatsApp informes@discoveryfast.com
La configuración técnica para tu contrato toma horas, no semanas · On-premise · Sin datos a servidores externos