Estaba a punto de añadir puestos a su equipo. Añada una Hedy en su lugar: un único empleado de IA gobernado que responde desde su base de conocimiento, entrega informes, revisa código y prepara reuniones. En su propia infraestructura. No es otro puesto en la nube ni un tomador de notas de reuniones: es un empleado que ocupa un puesto de trabajo.
$ docker compose up -d · funciona air-gapped · sus claves de modelo, sus datos
Hedy es un empleado de IA de despliegue privado: un empleado gobernado que hace el trabajo de todo un equipo — responde desde su base de conocimiento con citas, entrega informes, revisa código, hace triaje de bugs y prepara reuniones — desplegado en su propia infraestructura mediante Docker, Kubernetes o totalmente air-gapped (aislado de red). No es un asistente en la nube ni un tomador de notas de reuniones; ocupa un puesto de trabajo, toma la iniciativa, y cada acción pasa por aprobaciones y un registro de auditoría append-only. El nombre es la propuesta: usted necesita hedy.one.
Construida para los equipos a los que un empleado de IA en la nube no puede servir: donde los datos no pueden salir de la red — industrias reguladas, organizaciones de ingeniería que priorizan la seguridad y equipos que viven en Feishu y Lark, no en Slack.
Cada Hedy incluye el mismo núcleo gobernado. El perfil de rol decide qué asume, qué herramientas lleva y hasta dónde llegan sus permisos.
Un mismo empleado puede ocupar varios de estos roles. Los roles son perfiles sobre el mismo núcleo: cambie funciones sin volver a contratar, o ejecute varios empleados con permisos separados.
No es una bolsa de prompts: cada habilidad incluye reglas estrictas, límites de herramientas y sus propias pruebas de aceptación.
Preguntas de la empresa respondidas desde su base de conocimiento — recuperación híbrida, filtrada por ACL según quien pregunta. Cada afirmación lleva el enlace a su fuente. Sin cita, no hay respuesta.
Un brief de lectura previa de 60 segundos antes de entrar; actas con responsables y acciones al salir. Las decisiones quedan en la memoria, no en el vacío.
Resúmenes diarios e informes semanales elaborados a partir de scripts y APIs — los números salen de la salida de comandos, nunca de la imaginación.
Revisa merge requests con contexto del proyecto y hace triaje de bugs hasta archivos sospechosos con niveles de confianza. Las escrituras van por lista de permitidos; el merge sigue siendo humano.
Tareas programadas con destinos de entrega explícitos, supervisadas por un watchdog. Las ejecuciones fallidas alertan: el silencio nunca se confunde con éxito.
Los flujos de trabajo repetidos se destilan en nuevas habilidades versionadas — verificación primero, habilitadas solo tras su aprobación. Su Hedy se capitaliza con el tiempo.
up -d al primer entregable.docker compose up -d en una VM, o Helm en Kubernetes. Air-gapped funciona con modelos locales.
Feishu, Lark o Slack para la conversación; Git, Notion, Confluence y su wiki como fuentes de conocimiento.
Puestos, niveles de aprobación, listas de permitidos de escritura, ACLs de conocimiento. El valor por defecto es denegar: usted abre las puertas de forma deliberada.
Respuestas con citas en el grupo desde el primer minuto. Informes, revisiones y briefs llegan según el calendario.
Cualquiera puede hacer una demo de un agente que actúa. Lo difícil es un empleado que, de forma demostrable, no lo hace: no filtra, no se extralimita, no actúa por su cuenta. Cada límite de abajo vive en código y configuración. Los prompts no son un perímetro de seguridad.
Compose o Helm, en su VPC o totalmente air-gapped. Código fuente disponible para auditoría. En modo self-hosted, los datos nunca salen.
Cada acción se registra con actor, objeto y razonamiento. No existe ruta de actualización ni de borrado — ni siquiera para administradores.
Autorización por niveles (L0–L2) almacenada en la base de datos. Publicaciones externas, gastos y compromisos esperan la aprobación de un humano.
Las escrituras en repositorios requieren una lista de permitidos explícita. Los cambios de código se entregan como PRs en borrador; hacer merge es un verbo humano.
Probamos lo que Hedy nunca debe decir: sondeos de salarios, solicitudes de credenciales, intentos de inyección. Las comprobaciones de fugas corren en la misma puerta de evaluación que la calidad — antes de cada release.
La recuperación se filtra por ACL en el servidor según quién pregunta. Los empleados de cara al exterior están limitados de forma estricta a la capa pública.
Cada llamada a modelos pasa por una única pasarela de cuotas — presupuestos, política de degradación y medición por empleado con una sola fuente de verdad.
Escenarios de producto, no testimonios: este es el comportamiento entregado, demostrable desde el primer día.
Los commits de ayer, las aprobaciones pendientes y la agenda de hoy — elaborado desde APIs, entregado al grupo, cada número trazable.
Responsables, decisiones y plazos extraídos y archivados en el espacio de documentos. Las acciones se convierten en tareas con seguimiento y recordatorios.
Hedy comenta el merge request con contexto del proyecto — como revisora en borrador que no puede hacer merge. Solo repositorios en la lista de permitidos.
Recuperación acotada a lo que quien pregunta puede ver. La respuesta enlaza su documento fuente; lo que el ACL excluye se declara, nunca se divulga.
El registro de actividad de la semana — revisiones entregadas, preguntas respondidas, horas ahorradas — compilado en un informe que su jefe sí lee.
Las pruebas de conducta van en la puerta de evaluación: los sondeos de salarios, las solicitudes de credenciales y los intentos de inyección se rechazan y se auditan.
Los agentes SaaS le piden enviar su base de conocimiento, sus credenciales y su historial de chat a la nube de ellos. Hedy hace la apuesta contraria.
| Hedy | Empleados de IA en la nube | |
|---|---|---|
| Dónde viven sus datos | Su VPC — o air-gapped | La nube del proveedor |
| Código fuente auditable | Sí, por su equipo de seguridad | Rara vez |
| Nativo en Feishu & Lark | De primera clase, más Slack | Solo Slack / Teams |
| Pruebas de conducta de línea roja | Incluidas, corren en la puerta de evaluación | No divulgado |
| Claves de modelo & gasto de tokens | Suyos, medidos localmente | Del proveedor, con sobreprecio |
| Modelo de precios | Licencia plana por puesto | Créditos de uso |
La columna de Hedy muestra el modo Self-hosted / BYO (con sus propias claves de modelo), el despliegue insignia. El modo Managed (gestionado) enruta el tráfico de modelos a través de la pasarela de Hedy y factura créditos de uso — vea los precios más abajo.
Ejecute Hedy en su propia infraestructura con sus propias claves de modelo — una licencia plana, datos que nunca salen, sin subencargados (sub-processors). O deje que nosotros alojemos la capa de modelos y empiece en minutos, con facturación tipo servicio en la nube. El mismo empleado, la misma gobernanza; usted elige dónde corren los modelos y quién ve el tráfico.
Self-hosted · su infraestructura · sus claves · los datos nunca salen
Managed · nosotros alojamos la capa de modelos · empiece en minutos
¿Prefiere saltarse la infraestructura? Nosotros operamos la pasarela de modelos; usted contrata un empleado en minutos y paga por lo que hace, con facturación tipo servicio en la nube. Ideal para equipos donde la IA en la nube ya es aceptable.
Menor residencia de datos, por diseño. En modo Managed, el tráfico de modelos pasa por la pasarela de Hedy — por lo que no es air-gapped ni está libre de subencargados: Hedy y el proveedor de modelos procesan ese tráfico. La pasarela almacena metadatos de medición (tokens, costo, modelo, latencia) y su registro de créditos, nunca el contenido de prompts o respuestas; la base de conocimiento, la memoria y los registros de auditoría permanecen en su propio despliegue. Si sus datos no pueden salir de la red, elija Self-hosted arriba. Le diremos con franqueza cuál le conviene.
Empezar con Managed¿Por qué por empleado, y por qué usted elige los modelos? Un empleado de IA que hace el trabajo de todo un equipo no debería costar más cada vez que trabaja — en Self-hosted el medidor le pertenece a usted (el precio por empleado incluso baja al añadir puestos: $500 → $380 en Team). Managed existe por velocidad, no para aplicar un sobreprecio silencioso a sus tokens — y decimos por adelantado que sacrifica residencia de datos. La mayoría de los equipos que priorizan la seguridad empiezan con Self-hosted; ese es el sentido de Hedy.
Una demo de 30 minutos en nuestra infraestructura — y después el mismo stack, desplegado en la suya.