Solución
Detectá problemas antes que te caiga un recall
Darwin no solo captura y rastrea, analiza tus datos en tiempo real para detectar anomalías, predecir riesgos y responder consultas complejas de compliance. IA que explica cada alerta citando la regulación aplicable.
Dos pilares
IA aplicada a compliance regulado
Más que dashboards: inteligencia accionable
La trazabilidad genera muchos datos. El valor está en que alguien, o algo, revise esos datos 24/7 y te avise antes que un auditor te marque un problema o que un distribuidor te rechace un envío.
Detección de anomalías · En producción
Motor de reglas determinístico que evalúa cada Critical Tracking Event en el momento que se captura. Identifica lotes fantasma, quiebres de cadena de frío, mermas, desvíos de ruta y certificaciones expiradas, con explicación accionable.
Compliance agéntico · Q3 2026
Agente que responde preguntas del tipo "¿el lote LOT-8901 cumple para exportar a US?" cruzando datos on-chain + regulación vigente + análisis de riesgo. Próximamente Q3 2026: solicitá acceso anticipado.
Pilar 1, Detección de anomalías · En producción
5 categorías activas, 11+ en roadmap Q3 2026
Cada alerta viene con la razón exacta, la sección de regulación referenciada y la acción sugerida, para que tu equipo sepa qué hacer sin leer el código.
Integridad de datos
KDEs faltantes, lotes duplicados, TLCs con formato inconsistente entre actores. Detectado antes de que llegue a la auditoría.
Temporal
Secuencias violadas (Harvest > Pack), antedatado on-chain, huecos temporales sin eventos, tránsitos imposibles por distancia/velocidad.
Cadena de custodia
Lotes fantasma (recepción sin envío), rupturas de custodia, actores no autorizados para ese tipo de evento. Las fallas más caras de detectar manualmente.
Cantidad / balance de masa
Mermas excesivas entre envío y recepción, rendimiento inflado en transformaciones, desajuste de unidades de medida. Señales tempranas de fraude o error.
IoT / ambiental
Quiebres de cadena de frío, desvíos de ruta GPS, temperatura fuera de rango por producto. Detectado en tiempo real desde sensores IoT integrados.
Explicación accionable
Cada alerta llega con severidad (CRITICAL/HIGH/MEDIUM/LOW), sección de FSMA 204 referenciada, historial del lote y acción sugerida. Endpoint /explain disponible para análisis profundo por alerta.
Pilar 2, Compliance agéntico · Próximamente Q3 2026
Preguntá en lenguaje natural, obtené un reporte de compliance
Del analista junior al senior, en segundos
Tu equipo no necesita memorizar 400 páginas de regulación o navegar 10 sistemas, le pregunta al agente y obtiene la respuesta con la trazabilidad de cómo la obtuvo. Los primeros clientes con acceso anticipado reciben prioridad en setup + prompts personalizados por industria.
Solicitar acceso anticipadoConsulta en lenguaje natural
Ej: "¿Este lote de espinaca orgánica cumple los requisitos para exportar a US?", el agente enruta la consulta entre múltiples fuentes de datos.
Cruce multi-fuente automático
El agente consulta datos on-chain (cadena de custodia, resultados de laboratorio, actores), regulación vigente (FSMA 204, EUDR, certificaciones privadas) y módulos de riesgo (anomalías + reglas).
Reporte de compliance estructurado
Salida con status (COMPLIANT / NON_COMPLIANT / REQUIRES_REVIEW), análisis de gaps (qué falta), puntaje de riesgo, citas de regulación y acciones recomendadas concretas.
Flujo
Cómo funciona de extremo a extremo
1. Ingestión de eventos
Los CTEs capturados por Captia y anclados por Tracium entran al flujo, con enriquecimiento temporal, geográfico y relacional.
2. Detección determinística
Motor de reglas determinístico (5 categorías activas, 11+ en roadmap Q3 2026) corre sobre cada Critical Tracking Event. Detección semántica con embeddings llega en Pilar 2 Q3 2026.
3. Puntaje combinado
Si reglas + semántico coinciden en marcar → severidad alta. Si solo uno lo marca, queda en observación. Filtros para minimizar falsos positivos.
4. Explicación accionable
Cada alerta llega con severidad, sección de regulación referenciada e historial del lote. Para análisis profundo con LLM + RAG (citando texto regulatorio + perfil del actor), endpoint /explain disponible. Agente completo es Pilar 2 (Q3 2026).
5. Alertas y retroalimentación
Notificación por severidad (Slack/email/webhook). Operador marca false_positive → retroalimenta el modelo. Anomalías confirmadas enriquecen contexto futuro.
¿Tenés preguntas?
Encontrá respuestas a todas las preguntas frecuentes sobre Darwin, agrupadas por tema.
Ver preguntas frecuentesDejá que la IA vigile tu cadena
24/7, sin cansarse, con explicación de cada alerta. Hablemos de cómo implementarlo sobre tus datos actuales.