GBIF
Fixed upstreamthe Global Biodiversity Information Facility
Both endpoints serving the ZooBank checklist returned 404 and five consecutive crawls had failed since 21 July, with nothing on the dataset page to say so.
Interoperabilidad de datos corporativos
Sus sistemas no hablanel mismo idioma.
La integración posterior a una adquisición, las nuevas obligaciones de reporte regulatorio y la incorporación de socios exigen que su información se represente en el formato de otra organización. En esa conversión se pierde información relevante de forma habitual, y esa pérdida rara vez se cuantifica. Nosotros realizamos la conversión y cuantificamos con precisión qué no se ha trasladado.
68.8% to 78.0%
More right answers
When an AI answered questions about company filings, checking each answer against the document it cited took it from 68.8 per cent right to 78.0 per cent.
202
Facts lost in a handover
Moving one defence data standard into a major software vendor format silently dropped 202 links between terms. Nobody involved was told.
7 of 22
Fields with nowhere to go
Seven of that vendor 22 data types have no equivalent anywhere in the open standards, including the one that marks information as classified.
773 of 981,355
Records carrying the required ID
Weeks before a US regulator made one company identifier mandatory across nine agencies, only 773 of its own 981,355 company records had one.
Disponibilidad limitada
Una evaluación de un mes sin coste para los diez próximos equipos corporativos.
Evalúela con sus propios datos antes de asumir cualquier compromiso.
Confían en nosotros
Open source
Used by engineers at
Stargazers, contributors and forkers of our open source repositories.
Alcance del proyecto
Un único proyecto, no un programa de integración con cuatro proveedores.
Las organizaciones suelen contratar cuatro capacidades por separado y asumen ellas mismas la responsabilidad de integrarlas. Nosotros entregamos la capa subyacente como un solo proyecto, y su área técnica puede evaluarla íntegramente antes de la firma.
01
Establecemos qué significan sus datos
Hoy el conocimiento sobre sus datos reside en hojas de cálculo y en algunos especialistas concretos. Lo formalizamos, de modo que la organización lo conserve pese a los cambios de plantilla y las reorganizaciones.
02
Los correspondemos con el formato exigido
Reguladores, socios y compradores exigen cada uno una representación distinta de la misma información. Construimos la correspondencia una sola vez, eliminando el retrabajo manual que provoca cada nueva contraparte.
03
Cuantificamos lo que se pierde
La conversión entre formatos rara vez es sin pérdidas, y los proveedores rara vez revelan la diferencia. La medimos y la reportamos, para que la exposición se conozca antes del compromiso y no tras un hallazgo del regulador.
04
Aportamos la pista de auditoría
Cada paso queda registrado junto con su fundamento. Cuando el regulador, el consejo o un comprador en due diligence solicita justificación, ya está documentada y no hay que reconstruirla bajo presión.
El despliegue se realiza íntegramente en su propio entorno. Los datos no salen de la organización, ningún proveedor se interpone entre usted y ellos, y al ser el software de código abierto su área de seguridad puede revisarlo por completo antes de que se acerque a producción.
Ámbitos de aplicación
Sectores donde la discrepancia tiene un coste relevante.
Registros regulados y cumplimiento
Comprobar que un registro contiene lo que declara, antes de que el plazo convierta una laguna en un hallazgo.
Interoperabilidad en defensa y administración
Conversiones entre normas medidas, para que un programa sepa qué pierde antes de comprometer el presupuesto.
Reciclaje y responsabilidad del productor
Obligaciones demostradas en lugar de estimadas, y reportadas dos veces de forma idéntica.
Datos de alimentación y agricultura
Pérdidas y desperdicio comparables entre organizaciones, para que un objetivo sectorial signifique lo mismo para todas las partes.
Casos de éxito
Proyectos entregados y el resultado de cada uno.
Testing Land Valuation Methods: Welsh Government
Produced a comprehensive comparative analysis across all five methodologies, published March 2026. Findings directly inform Welsh Government local government finance policy.
Leer el caso completoAI Ontology Extension Generator: National Digital Twin Programme
Delivered a production-ready Streamlit web application with a four-step wizard workflow, built-in validation and visualisation tools, and iterative refinement capabilities. Published on GitHub under National-Digital-Twin organisation.
Leer el caso completoCliente confidencial
Verified graph RAG for a multinational crop science company
Scope was retrieval across a large technical document estate with access control and encryption. We built the verification layer: every document becomes its own graph, and contradictions surface with citations rather than being averaged away. It found a classification asserted one way in four documents and the opposite in two others.
Client anonymised at their request.Compruébelo
Pruebas que puede verificar usted mismo.
Sometemos a prueba las normas de datos públicas de las que ya depende su sector y publicamos los defectos que encontramos. Cada fila es un defecto real, una corrección real y un enlace al hilo público donde respondieron los responsables.
Semantica
Merged upstreama knowledge graph library with an RDF export path
Audited and then repaired the whole export path: seventeen issues filed and ten pull requests merged, covering deterministic identifier minting, a declared vocabulary, JSON-LD payloads that a plain parser can actually read, typed literals, timezone-qualified timestamps, and SHACL shapes that had never once matched the data they were written to validate..
Ver todas las normas que hemos probado
22 merged pull requests and 65 issues filed across 44 organisations.
En qué nos diferenciamos
Tres vías de contratación. Una llega a producción.
A graph database
You get storage and a query language. The modelling, the validation and the question of whether the model is right stay with you, which is where the cost and the risk live.
A consultancy
You get a model and a slide deck. When the people leave, the reasoning behind the model leaves with them, and nothing in the build stops it drifting afterwards.
This
You get the model as infrastructure, the validation running in your pipeline, and the evidence trail. When something breaks the ontology, your build fails rather than your users finding out.
Hablemos
Indíquenos el requisito que su IA debe cumplir sin excepción.
Describa la necesidad en unas líneas. Le indicaremos si esta es la solución adecuada, también cuando no lo sea.
O escriba a fabio@thetesseractacademy.com