¿Flow, Skoll o Minerva? Conoce las diferencias entre los modelos Lattice
La familia de modelos Lattice fue desarrollada por Sintérgica para resolver tareas complejas en español latinoamericano, priorizando eficiencia, seguridad y comprensión contextual.
Pero no todos los modelos sirven para lo mismo.
Por eso, dividimos Lattice en tres variantes especializadas: Flow, Skoll y Minerva. Cada una está optimizada para un tipo de uso, y juntas se complementan para cubrir todo el ciclo de trabajo dentro de una organización.
Este artículo explica cómo funcionan, en qué se diferencian y cuál deberías usar según el tipo de tarea o sector.
¿Por qué separar en modelos distintos?
La mayoría de los modelos de IA son generalistas: hacen todo, pero nada con precisión profesional. En cambio, al destilar Lattice en variantes especializadas, logramos:
- Menor consumo de recursos: no necesitas ejecutar un modelo pesado si solo quieres generar texto.
- Mayor precisión por tarea: entrenamos cada modelo con datasets y técnicas ajustadas a su propósito.
- Mejor seguridad operativa: puedes limitar el acceso a ciertos modelos según el rol del usuario.
Así, tu copiloto de IA es más rápido, más confiable y más fácil de escalar.
Flow: generación ágil, precisa y en contexto
Flow es el modelo generativo de Lattice. Está optimizado para tareas que requieren redacción fluida, rápida respuesta y entendimiento del tono profesional latinoamericano.
¿Qué puede hacer?
- Redactar correos, reportes, propuestas o publicaciones.
- Escribir contenido en lenguaje técnico, comercial o institucional.
- Generar borradores para oficios, convocatorias o fichas informativas.
- Crear prompts, scripts y materiales de comunicación interna.
¿Cuándo usarlo?
Cuando tu equipo necesita producir texto de forma recurrente y confiable, sin depender de un modelo externo ni sacrificar privacidad.
Skoll: razonamiento estructurado para tareas complejas
Skoll es el modelo razonador. Está diseñado para interpretar tablas, resolver problemas multistep y analizar patrones con lógica más profunda.
¿Qué puede hacer?
- Analizar contratos, políticas o reportes largos.
- Procesar datos estructurados en tablas o formularios.
- Responder con justificación o pasos argumentativos.
- Asistir en auditorías, evaluaciones, análisis financiero o normativo.
¿Cuándo usarlo?
Cuando necesitas que la IA entienda, compare o evalúe información con precisión lógica, no solo con buena redacción.
Minerva: recuperación aumentada para consulta documental
Minerva es el modelo con capacidades RAG (Recuperación Aumentada de Información). Combina búsqueda semántica con generación, lo que le permite consultar tus documentos y responder con contexto.
¿Qué puede hacer?
- Responder preguntas sobre documentos internos.
- Citar artículos, cláusulas o fragmentos específicos de leyes, reglamentos o manuales.
- Servir como chatbot documental o asistente legal.
- Dar soporte con base en PDFs, Word, Excel o bases de conocimiento propias.
¿Cuándo usarlo?
Cuando tus respuestas deben sustentarse en documentos reales y actualizados. Ideal para gobiernos, educación, jurídico o soporte interno.
¿Cómo se complementan en Turing?
Turing integra los tres modelos en un solo entorno. Según el asistente configurado, el sistema puede elegir:
- Flow para generar una carta.
- Skoll para analizar una solicitud presupuestal.
- Minerva para consultar una cláusula específica del reglamento de adquisiciones.
Así, cada equipo puede trabajar con el modelo más adecuado sin cambiar de plataforma, manteniendo privacidad, trazabilidad y eficiencia en todo momento.
Elegir bien el modelo es tan importante como usar IA. Con Flow, Skoll y Minerva, Lattice permite a organizaciones de cualquier sector desplegar inteligencia artificial profesional, contextual y segura para cada tipo de tarea.
En lugar de una solución genérica que intenta hacerlo todo, Turing y Lattice ofrecen precisión por diseño, adaptada al idioma, la cultura y las necesidades reales de México y Latinoamérica.
