Sobre Archmir
Construimos la capa de razonamiento entre la imagen en bruto y la decisión operativa.
Qué construimos
La mayoría de los productos de visión artificial se detienen en la detección. Le dicen que existe un recuadro delimitador y dejan la interpretación —¿es reparable?, ¿cuánto cuesta?, ¿coincide la documentación con el vehículo?— en manos de una persona que mira un panel.
Archmir parte de la premisa contraria: detectar es la parte barata. La parte cara es el razonamiento que convierte las detecciones en una decisión que un equipo de operaciones pueda aplicar sin repetir el trabajo.
Cómo está organizada la plataforma
La plataforma son cinco flujos de trabajo sobre un mismo pipeline. Cada uno se puede invocar de forma independiente y cada uno produce una salida estructurada que la siguiente etapa puede consumir.
| Flujo de trabajo | Entrada | Qué resuelve |
|---|---|---|
| CarScope | Fotografías del vehículo | Matrícula, número de bastidor (VIN), marcas del parabrisas, marca/modelo/acabado/color y máscaras a nivel de píxel de más de 30 piezas exteriores |
| ImageScope | Cualquier fotografía | Contexto de escena y meteorología, iluminación, desenfoque y reflejos, ángulo de cámara, proximidad y orientación |
| DamageScope | Fotografías del vehículo | Segmentación de daños, tipo y gravedad, decisiones de reparar o sustituir y estimación de mano de obra |
| ArchDoc | Documentos | Clasificación en más de 30 tipos de documento y extracción de campos con IA, más allá del OCR por plantillas |
| ExpertArch | Todo lo anterior | Razonamiento multimodal, modelado de riesgo y resúmenes periciales en lenguaje natural |
La separación importa a nivel operativo. Un flujo de siniestros que solo necesita identificar el vehículo no paga por la segmentación de daños, y un pipeline de documentos no arrastra un modelo de visión al que nunca llama.
Principios de ingeniería
Contratos estrictos antes que comodidad. Cada respuesta es JSON con una forma estable y versionada, y con puntuaciones de confianza por campo. Una mejora del modelo nunca debe obligar a cambiar el cliente.
La confianza forma parte de la respuesta. Una predicción sin una puntuación de confianza calibrada no se puede enrutar de forma automática. Cada campo extraído lleva la suya, de modo que los sistemas posteriores deciden qué se aprueba automáticamente y qué se escala a una persona.
Idempotencia por defecto. Los trabajos por lotes aceptan claves de idempotencia e informan mediante webhooks. Una petición reintentada tras un fallo de red produce el mismo trabajo, no un segundo.
Infraestructura
Archmir fue seleccionada para el nivel Scale AI de Google for Startups, que aporta recursos de nube dedicados, soporte técnico premium e infraestructura de IA de nivel empresarial. La plataforma se ejecuta sobre esa base.
Cumplimiento normativo
Archmir Teknoloji A.S. trata los datos personales conforme a la Ley turca n.º 6698 (KVKK) y al Reglamento General de Protección de Datos de la UE. Las finalidades del tratamiento, las bases jurídicas, los plazos de conservación y los derechos de los interesados se documentan íntegramente en la Política de Privacidad y Seguridad de la Información, y las condiciones comerciales, en las Condiciones Corporativas del Servicio.
