data.ohio.gov
Sector público
State of Ohio · DataOhio
2018–2026
DataOhio: abrir los datos del Estado a las personas que los usan
- 1.5M+
- consultas de datasets, según el portal (septiembre de 2026)
IA e inteligencia de contenido
IA que hace trabajo concreto y verificable: síntesis de investigación, borradores de texto alternativo, asistencia de código, operación de contenido, y búsqueda y respuestas sobre tu propio contenido. La IA redacta, las personas deciden y todo deja rastro.
Esquema — interfaz del cliente bajo NDA
- Tu contenido
- Modelo gobernado
- Aprobación humana
Confían en nosotros
Describimos la IA por lo que hace, porque eso es lo que puedes verificar. Sintetiza investigación, redacta texto alternativo, asiste a nuestros ingenieros con el código, ayuda a operar el contenido y responde preguntas a partir de tu propio contenido, con una persona que revisa el resultado antes de que llegue al público.
Los modelos son locales o gobernados. Tus datos no se usan para entrenar el modelo de nadie, y cada resultado conserva el registro de qué lo produjo y quién lo aprobó. En nuestro trabajo de remediación de documentos, modelos autohospedados redactan el texto alternativo y una persona aprueba cada descripción.
Los datos de fondo importan más que el modelo. Desde 2015 construimos herramientas de datos para Honda Research Institute, incluido un modelo de datos en grafo para investigación de machine learning con datos de sensores (2015–2019): el tipo de base que hace que las respuestas se puedan rastrear.
01Cómo usamos la IA
Tres reglas, siempre.
La IA redacta.
Produce primeras versiones —resúmenes, texto alternativo, código, etiquetas—, nunca las finales.
Las personas deciden.
Una persona identificada revisa y aprueba antes de que algo se publique o se entregue.
Todo deja rastro.
Qué produjo el modelo, qué cambió y quién lo aprobó queda registrado.
02Lo que entregamos
IA con un trabajo concreto.
Síntesis de investigación
Notas de entrevistas y respuestas de encuestas agrupadas en temas, verificadas por los investigadores contra la fuente.
Borradores de texto alternativo
Descripciones redactadas por modelos autohospedados para imágenes en páginas y documentos; una persona aprueba cada una.
Asistencia de código
Trabajo de ingeniería rutinario más rápido, con cada cambio revisado por un ingeniero antes de entregarse.
Operación de contenido
Etiquetado, resúmenes y primeros borradores para tus editores, dentro del flujo de trabajo que ya usan.
Búsqueda y respuestas sobre tu contenido
Respuestas tomadas de tus propias páginas y documentos, cada una con la fuente de donde salió.
Knowledge graphs y modelos de datos
Datos estructurados y no estructurados reunidos en un modelo que las aplicaciones y la IA pueden usar.
03Cómo avanza un proyecto
De una tarea a una práctica gobernada.
Elegir la tarea
Una tarea concreta y repetitiva donde un borrador ahorraría tiempo real, y una forma de medirlo.
Probarlo con tu contenido
Un piloto con tus propios datos, con un modelo local o gobernado, revisado por quienes hoy hacen el trabajo.
Integrarlo al flujo de trabajo
Borradores entregados donde tu equipo ya trabaja, con aprobación y registro de cada resultado.
Medir y gobernar
Revisiones periódicas de calidad, tiempo ahorrado y riesgo, y reglas actualizadas conforme aprendes.
04
Trabajo relacionado
Esquema — interfaz del cliente bajo NDA
AutomotrizHonda Research Institute
2015–2019
Honda Research Institute: ayudar a los investigadores a encontrar los momentos que importan en horas de datos de manejo
- 5+
- tipos de datos de sensores en una vista: cámara, LIDAR, radar, GPS, CAN del vehículo
Tráenos el problema difícil.
Agenda 30 minutos con las personas senior que harían el trabajo.
O escríbenos a info@base22.com