ES
LAB · SINTÉTICO
Creatividad humana y máquina en la misma conversación.
Ei, Humano habla contigo por voz y lee la intención; Gestión de Campaña muestra lo que las pruebas del anuncio sostienen.
¿Quién es la Labtech?
Un laboratorio para la comunicación entre personas y máquinas.
La Labtech es un laboratorio independiente de tecnología aplicada. En Synthetic, une dos experiencias construidas sobre la misma base: lenguaje, datos e inteligencia artificial ejecutándose en infraestructura propia.
Ei, Humano estudia la conversación: lo que dice la persona, con qué intención, en qué contexto — y cómo responder con personalidad, sin transformar la conversación en un interrogatorio.
Gestión de Campaña estudia la comunicación publicitaria: lo que el anuncio muestra y dice, en qué red funciona mejor y con qué evidencia se puede afirmarlo.
En las dos, la regla es la misma: toda afirmación lleva un sello. Lo que la fuente no sostiene aparece como laguna, y lo que aún está en laboratorio se presenta como laboratorio.
Rigor de investigación
Evidencia con sello y fuente
El humano decide
Responsabilidad por el resultado
Experiencias
Dos experimentos.
La misma inteligencia.
La conversación y la comunicación bajo el mismo método: leer con cuidado, medir lo que se puede medir, citar la fuente y declarar lo que aún falta.
Ei, Humano
Una conversación de voz entre un humano y una máquina: la máquina escucha, estima la intención de quien habla y responde con su propia personalidad — y cada respuesta puede ser evaluada por quien conversó.
Conversación por voz
En la aplicación de mesa, tú hablas; el discurso se transcribe en nuestra GPU, la respuesta vuelve en voz y el audio se borra. Solo queda el texto, con la prueba de que el sonido fue descartado.
Ver en detalleIntención y contexto
Cada turno se lee para estimar intención, intensidad, cambio de tema y pregunta repetida. La lectura se convierte en un plan de respuesta que evita repetir preguntas y evita el interrogatorio.
Ver en detalleLéxico y personalidad
Un léxico de 37 conceptos — epistémicos, conversacionales, creativos, sociales — da a la conversación un tono propio: coloquial, sin jerga, con humor contenido cuando el tema requiere cuidado.
Ver en detalleCapas de lectura
Afectiva, conversacional, profesional y límites: la pantalla muestra, turno a turno, lo que cada capa ha leído — y declara la afectiva como aún no implementada, en lugar de fingir.
Ver en detalleAprendizaje a partir de los discursos
Cada respuesta puede recibir «me gusta» o «no me gusta» y una crítica, que la IA reescribe con más claridad. La cadena se convierte en ejemplo curado — y nada se entrena solo: el ejemplo solo avanza después de ser validado.
Ver en detalleTaxonomía, semántica y ontología
La siguiente capa: conceptos y relaciones entre conceptos, para que la conversación entienda de qué se habla y no solo las palabras. El modelo de datos ya existe; el motor que lo utiliza aún está en construcción.
Ver en detalleGestión de Campaña
Inteligencia aplicada a la publicidad: el anuncio se lee por completo, cada afirmación lleva el sello de la evidencia que la sostiene, y la decisión queda con quien conoce la marca.
Lectura de la pieza
Vídeo, imagen o enlace público: el discurso se transcribe, las escenas se leen bloque a bloque por un modelo de visión y el resultado llega en etapas, en vivo.
Ver en detalleRedes y canales
Instagram, TikTok, YouTube, Facebook y WhatsApp evaluados lado a lado. La red elegida viene con la razón — y cada red preterida también.
Ver en detalleSimulación de escenarios
Pesos de audiencia ajustables, sensibilidad y ganador recalculado en el momento, por un motor determinístico: el mismo escenario da siempre el mismo resultado.
Ver en detalleEvidencia con sello
Confirmado, hipótesis, laguna, divergencia: cada lectura de público sale marcada, con la prueba que la derribaría y el pasaje de la obra que la sostiene.
Ver en detalleBase científica
Referencias consultadas una a una sostienen los criterios del análisis — y las que no resistieron la consulta fueron eliminadas, con registro de la razón.
Ver en detalleSugerencias y guion
Sugerencias objetivas para la pieza y un guion reescrito por la IA, para quien decida comparar la versión original con una alternativa.
Ver en detalleCriterios de éxito y fracaso
El siguiente paso: comparar campañas entre sí y aprender de casos de éxito y fracaso. Todavía no construida — y por eso presentada aquí como un laboratorio.
Ver en detalleEn detalle
Una sección para cada capacidad.
Lo que cada parte hace, cómo fue construida y en qué estado se encuentra — incluyendo lo que aún está en el laboratorio.
Conversación por voz
Qué hace
En la aplicación de mesa, tú hablas; el discurso se transcribe en nuestra GPU, la respuesta vuelve en voz y el audio se borra. Solo queda el texto, con la prueba de que el sonido fue descartado.
Cómo construimos
Una conversación de voz entre un humano y una máquina: la máquina escucha, estima la intención de quien habla y responde con su propia personalidad — y cada respuesta puede ser evaluada por quien conversó.
Intención y contexto
Qué hace
Cada turno se lee para estimar intención, intensidad, cambio de tema y pregunta repetida. La lectura se convierte en un plan de respuesta que evita repetir preguntas y evita el interrogatorio.
Cómo construimos
Una conversación de voz entre un humano y una máquina: la máquina escucha, estima la intención de quien habla y responde con su propia personalidad — y cada respuesta puede ser evaluada por quien conversó.
Léxico y personalidad
Qué hace
Un léxico de 37 conceptos — epistémicos, conversacionales, creativos, sociales — da a la conversación un tono propio: coloquial, sin jerga, con humor contenido cuando el tema requiere cuidado.
Cómo construimos
Una conversación de voz entre un humano y una máquina: la máquina escucha, estima la intención de quien habla y responde con su propia personalidad — y cada respuesta puede ser evaluada por quien conversó.
Capas de lectura
Qué hace
Afectiva, conversacional, profesional y límites: la pantalla muestra, turno a turno, lo que cada capa ha leído — y declara la afectiva como aún no implementada, en lugar de fingir.
Cómo construimos
Una conversación de voz entre un humano y una máquina: la máquina escucha, estima la intención de quien habla y responde con su propia personalidad — y cada respuesta puede ser evaluada por quien conversó.
Aprendizaje a partir de los discursos
Qué hace
Cada respuesta puede recibir «me gusta» o «no me gusta» y una crítica, que la IA reescribe con más claridad. La cadena se convierte en ejemplo curado — y nada se entrena solo: el ejemplo solo avanza después de ser validado.
Cómo construimos
Una conversación de voz entre un humano y una máquina: la máquina escucha, estima la intención de quien habla y responde con su propia personalidad — y cada respuesta puede ser evaluada por quien conversó.
Taxonomía, semántica y ontología
Qué hace
La siguiente capa: conceptos y relaciones entre conceptos, para que la conversación entienda de qué se habla y no solo las palabras. El modelo de datos ya existe; el motor que lo utiliza aún está en construcción.
Cómo construimos
Una conversación de voz entre un humano y una máquina: la máquina escucha, estima la intención de quien habla y responde con su propia personalidad — y cada respuesta puede ser evaluada por quien conversó.
Lectura de la pieza
Qué hace
Vídeo, imagen o enlace público: el discurso se transcribe, las escenas se leen bloque a bloque por un modelo de visión y el resultado llega en etapas, en vivo.
Cómo construimos
Inteligencia aplicada a la publicidad: el anuncio se lee por completo, cada afirmación lleva el sello de la evidencia que la sostiene, y la decisión queda con quien conoce la marca.
Redes y canales
Qué hace
Instagram, TikTok, YouTube, Facebook y WhatsApp evaluados lado a lado. La red elegida viene con la razón — y cada red preterida también.
Cómo construimos
Inteligencia aplicada a la publicidad: el anuncio se lee por completo, cada afirmación lleva el sello de la evidencia que la sostiene, y la decisión queda con quien conoce la marca.
Simulación de escenarios
Qué hace
Pesos de audiencia ajustables, sensibilidad y ganador recalculado en el momento, por un motor determinístico: el mismo escenario da siempre el mismo resultado.
Cómo construimos
Inteligencia aplicada a la publicidad: el anuncio se lee por completo, cada afirmación lleva el sello de la evidencia que la sostiene, y la decisión queda con quien conoce la marca.
Evidencia con sello
Qué hace
Confirmado, hipótesis, laguna, divergencia: cada lectura de público sale marcada, con la prueba que la derribaría y el pasaje de la obra que la sostiene.
Cómo construimos
Inteligencia aplicada a la publicidad: el anuncio se lee por completo, cada afirmación lleva el sello de la evidencia que la sostiene, y la decisión queda con quien conoce la marca.
Base científica
Qué hace
Referencias consultadas una a una sostienen los criterios del análisis — y las que no resistieron la consulta fueron eliminadas, con registro de la razón.
Cómo construimos
Inteligencia aplicada a la publicidad: el anuncio se lee por completo, cada afirmación lleva el sello de la evidencia que la sostiene, y la decisión queda con quien conoce la marca.
Sugerencias y guion
Qué hace
Sugerencias objetivas para la pieza y un guion reescrito por la IA, para quien decida comparar la versión original con una alternativa.
Cómo construimos
Inteligencia aplicada a la publicidad: el anuncio se lee por completo, cada afirmación lleva el sello de la evidencia que la sostiene, y la decisión queda con quien conoce la marca.
Criterios de éxito y fracaso
Qué hace
El siguiente paso: comparar campañas entre sí y aprender de casos de éxito y fracaso. Todavía no construida — y por eso presentada aquí como un laboratorio.
Cómo construimos
Inteligencia aplicada a la publicidad: el anuncio se lee por completo, cada afirmación lleva el sello de la evidencia que la sostiene, y la decisión queda con quien conoce la marca.
De la conversación a la decisión