Polar Brain
Una memoria para tu empresa que sobrevive a la ventana del chat. Lo que se decide se archiva en el momento, se busca por significado y la siguiente sesión lo recupera antes de responder. Se monta dentro de tu empresa y se conecta al Claude que tu equipo ya usa.
Qué es
Polar Brain es la memoria de tu empresa, guardada fuera del chat. Lo que se decide se archiva en el momento en que se decide, se busca por significado y no por la palabra exacta, y la siguiente sesión lo recupera antes de responder. Se conecta al Claude que tu equipo ya usa, así que nadie cambia de herramienta.
La misma semana, con memoria y sin ella
Polargate lo monta dentro de tu empresa. Es un producto implantado, no un formulario de alta.
El problema que resuelve
Todo el mundo trabaja ya con Claude o con ChatGPT, y a todo el mundo se le muere el contexto. Llevas dos horas de conversación, se llena la ventana, abres un chat nuevo y vuelves a explicarlo todo. La IA propone otra vez el camino que descartasteis la semana pasada. Compactar no lo arregla: comprime la conversación en vez de persistirla. Un fichero de notas tampoco, porque nadie lo busca por significado y no entra solo en la sesión.
Mientras tanto, lo que de verdad sabe la empresa, el precio acordado, la arquitectura descartada, el error ya cometido, vive en la cabeza de tres personas.
La prueba es nuestro propio cerebro
Polargate lo usa sobre sí misma, a diario y en producción. Medido en septiembre de 2026:
Las seis capas entre el conocimiento de un cliente y la biblioteca comun
- 2.864 fragmentos de conocimiento sobre 2.158 fuentes, 5,83 millones de caracteres.
- 599 fuentes nuevas en los últimos 30 días.
- 8.463 llamadas MCP, todas auditadas.
- 507 fuentes detenidas por la pared de confidencialidad antes de llegar al clasificador.
- 284 lecciones promovidas a la biblioteca común y 568 evaluadas y descartadas.
Esas cifras son el tamaño de un corpus en producción, nada más. Están aquí porque un sistema de memoria solo es creíble si alguien vive dentro de él.
La pared de confidencialidad
Es la parte que decide si una empresa puede usar esto o no. Lo de un cliente no sale de ese cliente. Lo personal no cruza al trabajo con clientes.
Cuatro capas independientes
La regla se aplica cuatro veces: un predicado canónico en SQL, una comprobación en TypeScript con su test en integración continua, un disparador de tabla que rechaza la escritura en el punto de escritura, y una revalidación de cada petición. Un fallo en una capa no abre la puerta, y como parte de la protección vive en la base de datos, sobrevive a un despliegue malo.
Lo que no hace
No hay clave de cifrado por cliente ni aislamiento físico por inquilino. Decir lo contrario sería fácil y sería mentira.
Qué entra dentro
Tres vías de entrada: a mano desde el chat o el panel mientras trabajas, automática desde el correo real, y a demanda subiendo documentos.
Lee PDF, con OCR cuando el PDF es una foto de una página, Word, páginas web, correo de Gmail y de Microsoft 365, y transcripciones de reuniones. Todo se deduplica por hash, con un techo de 20 MB por fichero. Medido en nuestro propio corpus: 172 documentos, 40 correos, 18 reuniones.
La parte que nadie vende y todo el mundo debería oír: esto funciona con disciplina. Si no se archiva nada, no hay cerebro. El hábito es pequeño, leer antes de opinar y archivar al terminar, y es toda la diferencia.
Cómo se busca
Por significado, sobre embeddings de 3.072 dimensiones en Postgres. Hay un suelo mínimo de relevancia, y ese suelo es justo lo que permite responder "no lo sé" en lugar de montar una respuesta con ruido.
El modelo tiene dos niveles: la entidad, que es la cuenta, y el proyecto, que es el encargo dentro de ella. El conocimiento archivado sin proyecto es canon compartido de la entidad y lo heredan todos sus proyectos. Buscar dentro de un proyecto devuelve las fuentes de ese proyecto más ese canon compartido. Los proyectos no se enlazan entre sí por defecto: separados por defecto, conectados a demanda.
Hoy es búsqueda vectorial. No es híbrida y no hay reranking. Preferimos escribirlo a que lo des por supuesto.
La biblioteca común
Una lección genérica aprendida en un proyecto se anonimiza sola y se sirve dentro de la búsqueda de cualquier otro, sin que el dato del cliente viaje con ella. La redacción elimina nombres de persona, de empresa, de cliente y de proyecto, además de cifras, credenciales, URLs y direcciones de correo. Cuando el clasificador no está seguro, no promociona: perder una lección sale más barato que filtrarla.
Medido: 284 lecciones promovidas, 568 evaluadas y rechazadas, 31 descartadas por duplicadas y 1 rechazada por llevar datos personales.
Por qué existe: un error de despliegue que costó horas en un proyecto ya estaba escrito en el cerebro de otro proyecto, encerrado en su silo. La biblioteca común es lo que evita pagar dos veces por el mismo error.
Conectarlo al Claude que ya usas
El cerebro se expone por MCP, con OAuth propio. No hay claves que pegar a mano: el cliente se registra de forma dinámica, así que conectar una cuenta es una URL y un inicio de sesión. Una vez conectado hay 125 herramientas, y cada llamada queda en el registro de auditoría.
El acceso está cerrado por rol. Un invitado externo solo puede invocar un subconjunto, hoy cinco herramientas, y el propio listado se filtra, así que ni siquiera ve el resto. A un invitado no se le pliega la biblioteca común dentro de sus búsquedas, porque esa biblioteca está destilada del trabajo con todos los demás. Revocar el acceso corta en caliente: se borra la pertenencia, se anulan las invitaciones pendientes, se borran los códigos sin canjear y se revocan los tokens.
La consola visual
La recuperación es invisible por naturaleza, y por eso cuesta confiar en ella. La consola la convierte en algo que se puede mirar: grafo de entidades y proyectos, buscador por entidad, conocimiento por categorías y subida de documentos con estado por fichero. Está protegida por rol y es lo que enseñamos en una demo.
Para una empresa, y también para una sola persona
Para una empresa: varias entidades y proyectos, roles, auditoría de cada llamada, techo de 200 llamadas de IA por usuario y día, y límite de peticiones por entidad. Encaja en consultoras con varios clientes, en despachos y en cualquier equipo donde el conocimiento vive en la cabeza de dos personas.
Para una sola persona: el mismo producto sin la parte multi inquilino. Un cerebro, con la misma pared entre lo personal y lo profesional. No es un añadido de última hora. El uso intensivo real de este sistema hoy es exactamente ese.
Los límites, dichos de frente
El tiempo
El límite duro es el eje temporal. En nuestro propio laboratorio de recuperación, la pregunta por el precio vigente ahora falló en las cuatro configuraciones que probamos, y las cuatro devolvieron el precio antiguo. No es un problema de recuperación, es un problema de qué es verdad ahora. Por eso el estado que tiene que ser exacto, tickets, fechas, pedidos, horas consumidas, se lee de forma determinista desde la base de datos y nunca se infiere desde vectores. Los vectores son para el conocimiento difuso.
Lo que no está desplegado
La búsqueda híbrida, el reranking y el grafo de conocimiento temporal están estudiados y aparcados, no funcionando. Tampoco decimos tener una certificación de seguridad. Lo que sí podemos enseñar es la arquitectura, los tests en integración continua y el registro de auditoría.
Preguntas, respondidas
¿Qué es una memoria de empresa?
¿Puede lo de un cliente acabar en una respuesta sobre otro cliente?
¿Funciona con el Claude que ya usamos?
¿Esto es solo para empresas, o una persona puede tener su cerebro?
¿En qué se diferencia de subir documentos a un chatbot?
Arranca el motor
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