01
Ingeniería de plataforma y automatización en Azure DevOps
Pipelines, extensiones y automatización del ciclo de entrega dentro de Azure DevOps. El trabajo repetitivo sale de las manos del equipo y pasa a ser pipeline versionado.
TRX22 · Plataformas y Negocio
Diseñamos plataformas y agentes de IA de alta eficiencia.
Toda la inferencia de su organización pasa primero por una capa que protege el dato sensible, recorta la petición antes de la llamada y deja registrado quién hizo qué, cuánto costó y cuánta energía consumió.
Seguridad y gobernanza aplicadas en el punto de paso, no en un informe posterior.
- Protección
- antes del envío
- La Membrane siempre está activa, sin interruptor
- Kernel
- Rust + Python
- BIOMA Core v2, compilado en la ruta caliente
- Telemetría
- 1 registro / petición
- Coste, energía, bloqueo y responsable
Motor activo
BIOMA Core v2
Kernel de eficiencia escrito en Rust, compilado e incrustado en la ruta caliente de la API. Recorta la salida de herramienta antes de que vuelva al modelo.
- En producción desde
- Modo Ahorro
- activado por defecto
- Formato no reconocido
- pasa intacto
El motor nunca adivina. Lo que no reconoce, como JSON y la salida de búsqueda, atraviesa sin ser tocado.
Quiénes somos
Una empresa de producto, no una consultora que asesora desde fuera.
La adopción acelerada de IA generativa ha abierto una brecha estructural: falta infraestructura de gobernanza, seguridad y eficiencia entre las organizaciones y los modelos que utilizan. TRX22 construye esa infraestructura.
Tecnología propia validada mediante un benchmark reproducible, junto a un brazo de consultoría que la aplica en transformación ágil e implantación de gobernanza. Empresa brasileña con sede en São Paulo, en la frontera entre inteligencia artificial, gobernanza de IA y plataformas de negocio orientadas a IA.
Misión
Hacer que la adopción de IA sea auditable, segura y eficiente, dando a empresas y administraciones el control que hoy les falta sobre cómo, dónde y a qué coste se utiliza la IA.
Visión
Ser la infraestructura de referencia en gobernanza de IA para el mercado empresarial y el sector público: la capa entre cualquier organización y cualquier modelo de IA que utilice.
La capa, dibujadaTRX22
Especialidades de ingeniería
Cuatro líneas de trabajo, todas con entrega medible.
02
Arquitecturas multiagente y protocolos MCP
Equipos de agentes con roles, alcance y límites explícitos, integrados mediante MCP con las herramientas y los datos internos. Cada agente responde de una parcela, y esa parcela es auditable.
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Métricas de flujo predictivas y Monte Carlo
Previsión de entrega por simulación sobre el flujo real, con throughput, lead time y expectativa de nivel de servicio, en lugar de estimaciones basadas en opiniones.
04
Consultoría FinOps para modelos de lenguaje
Adónde va realmente el dinero de la IA, por área y por responsable, y qué palancas recortan ese coste sin degradar la respuesta que recibe el usuario.
Alianzas
Dos, y solo dos: Anthropic, como Claude Certified Partner y NVIDIA, a través del programa Inception.
Los proveedores de nube aparecen como infraestructura técnica, nunca como alianza.
El producto
BIOMA Canopy, el kernel de eficiencia y gobernanza entre usted y la IA.
Un framework híbrido en Rust y Python instalado en el punto por el que ya pasa toda la inferencia de la organización. No pide que su equipo cambie de herramienta: pasa a ser el camino.
Membrane · detectado antes del envío01
Linter determinista de contenido
La Membrane inspecciona cada petición antes de que salga de su red y detiene lo que no puede circular.
Detectores deterministas, no la corazonada de un modelo: identificadores fiscales brasileños comprobados por dígito de control, tarjetas por Luhn, correo electrónico, patrones de secretos, además de las expresiones regulares y los diccionarios propios de la organización. Siempre activo, sin interruptor.
Core v2 · lo que entra y lo que sale02
Optimización FinOps
El kernel recorta la salida de herramienta antes de que vuelva al modelo, y el panel muestra adónde va el dinero de la IA.
BIOMA Core v2: binario en Rust compilado en la ruta caliente de una API en Python. Lo que no reconoce, como JSON y la salida de búsqueda, atraviesa intacto por decisión registrada. El Modo Ahorro se configura por organización.
Auditoría · capas selladas03
Un registro que nadie reescribe
Cada llamada deja constancia encadenada y sellada, y el panel muestra también las llamadas en las que un control no se aplicó, con el motivo.
Registro de auditoría append-only y sellado en cadena. La prueba de gobernanza no es el caso favorable: es la lista de los casos en los que la regla no se aplicó, y por qué.
Organización · Área · Proyecto · Clave04
Visibilidad en tiempo real
Coste, tokens, energía y bloqueos por área, por proyecto y por clave, agregados en el servidor y no en el navegador.
Jerarquía de Organización, Área, Proyecto y Clave virtual. Cada clave virtual tiene su propio presupuesto, límite de peticiones y modelos permitidos. Toda consulta se filtra por organización.
Indicadores de alta precisión
0
texto almacenado
Detección de la Membrane
Un dato sensible detectado se convierte en hash de contenido. El texto original nunca llega a la base de datos, ni siquiera para quien administra.
1
registro / petición
Telemetría
Cuánto costó, cuánta energía usó, qué se bloqueó y quién hizo qué. Un evento por petición, agregado en el servidor.
4
módulos opcionales
Postura regulatoria
Transparencia (art. 50), incidente de datos (art. 48 de la LGPD brasileña), regla sectorial brasileña y atestaciones de gobernanza. Todos desactivados por defecto.
3
estados por decisión
Sí · No · Pendiente
Una decisión regulatoria sin responder queda visiblemente pendiente. El silencio nunca se lee como aprobación, y ese es todo el sentido del módulo.
Indicadores de arquitectura, verificables en el producto. Las cifras de ahorro medido se publican por separado, siempre con la fuente y la fecha de medición.
Integración
canopy.ts
1// Cualquier SDK compatible con OpenAI apunta a Canopy.
2// La clave virtual lleva presupuesto, límite y modelos permitidos.
3
4import OpenAI from "openai";
5
6const cliente = new OpenAI({
7 baseURL: "https://canopy.trx22.space/gateway/v1",
8 apiKey: "sk-bioma-…",
9});
10
11// gobernanza, presupuesto y DLP aplicados antes del envío
Pantallas en operación
Forge y Synapse · hoja de ruta
Dos modelos de soberanía: Canopy Cloud y Canopy On-Premise u Offline, para cuando el dato no puede salir de la instalación.
Cómo entra en su operación
Tres pasos, y ninguno pide que el equipo reaprenda su trabajo.
Canopy no es otra herramienta más que adoptar. Se instala en el camino por el que las llamadas ya pasan.
- 01
Apunte el gateway
El equipo cambia la URL base, no la herramienta. El proxy es compatible con OpenAI, así que lo ya escrito sigue funcionando.
Cada área recibe una clave virtual con su propio presupuesto, límite de peticiones y modelos permitidos.
- 02
La Membrane inspecciona
Antes de que algo salga de su red, detectores deterministas recorren la petición y detienen lo que no puede circular.
Lo que se guarda de una detección es un hash de contenido. El texto sensible nunca llega a la base de datos.
- 03
El panel responde
Coste, tokens, energía y bloqueos por área, por proyecto y por responsable, listos para la pregunta del consejo.
El registro es encadenado y append-only. Nadie lo reescribe, ni siquiera quien administra.
Gobernanza de IA
Cuatro pilares que la dirección puede verificar de verdad.
La gobernanza que solo existe en una política escrita no sobrevive a una auditoría. Estos cuatro pilares son controles que se ejecutan en el camino de la llamada y dejan su propia evidencia.
Privacidad desde el diseño
El dato sensible se detecta y se detiene antes de salir de su red, y lo que se guarda de la detección no reconstruye el original.
Membrane · lo que no atraviesa
- Los detectores deterministas se ejecutan sobre la petición antes del envío, no después
- La detección guarda un hash de contenido, y el texto sensible nunca llega a la base de datos
- La consecuencia asumida: Canopy no puede identificar a los interesados, por diseño y no por limitación
- Toda consulta se filtra por organización desde el primer día
Canopy da soporte a los requisitos regulatorios. No certifica ni garantiza el cumplimiento. Los cuatro módulos regulatorios son opcionales y vienen desactivados: los activa la organización, y esa decisión queda registrada.
Las preguntas incómodas
Lo que preguntan antes de firmar.
Respuestas cortas, incluidas las que no favorecen la venta. Un «no» verificable vale más en un consejo de administración que un «sí» que no sobrevive a una auditoría.
¿Mi equipo tendrá que cambiar de herramienta?
No. El gateway es compatible con OpenAI, así que lo que cambia es la URL base y lo ya escrito sigue funcionando. Lo que gana el equipo es una clave virtual por área, con su propio presupuesto, límite de peticiones y modelos permitidos.
¿El dato sensible sale de mi infraestructura?
La Membrane inspecciona dentro de su red, antes del envío, y lo que guarda de una detección es un hash de contenido. Para quien no puede dejar que el dato salga de la instalación existe Canopy On-Premise u Offline, junto a Canopy Cloud.
¿Esto me deja en cumplimiento con la LGPD brasileña y el Reglamento de IA?
No, y conviene desconfiar de quien diga lo contrario. Canopy da soporte a los requisitos: registra las decisiones, aplica los avisos de forma determinista y conserva la evidencia. La certificación y la garantía de cumplimiento no son cosas que entregue un software.
¿Y el contenido que el motor no reconozca?
Pasa intacto. JSON y salida de búsqueda atraviesan sin comprimir por decisión registrada, porque en esos formatos el motor perdería el objetivo. Nunca adivina: lo que no reconoce, no lo toca.
¿Quién puede borrar el registro de auditoría?
Nadie, ni siquiera quien administra. El log es append-only y encadenado. Y el panel muestra también las llamadas en las que un control no se aplicó, con el motivo, porque esa es la lista que una auditoría pide primero.
En un incidente, ¿nos dicen qué interesados se vieron afectados?
No, y eso es diseño y no limitación. Como la Membrane guarda hashes y nunca texto, el producto no puede reidentificar a nadie. El módulo de incidentes de la LGPD registra el caso, cuenta el plazo desde el momento en que la organización tuvo conocimiento y conserva la decisión de notificar junto con su justificación.
Contacto
Buscamos nuestros primeros Design Partners.
Si su organización ya usa IA en producción y no puede responder con precisión cuánto cuesta, qué procesó y quién la activó, esa es exactamente la conversación.
El informe completo del benchmark A/B se envía por correo electrónico, previa solicitud.
Empresas
Mediana y gran empresa que ya tiene IA en producción y necesita responder cuánto cuesta, qué vio y quién la usó.
Sector público
Organismos públicos, con vía de contratación directa por la Ley 14.133 brasileña mediante CPSI, y opción On-Premise para el dato que no puede salir de la instalación.