Ocular AI - Plataforma Unificada de Datos Multimodales para Desarrollo de IA Empresarial
Ocular AI es una plataforma de infraestructura de datos de IA de nivel empresarial que unifica el almacenamiento de datos multimodales, la anotación y el entrenamiento de modelos en una solución integral. La plataforma procesa zettabytes de datos no estructurados como video, imagen y audio mediante búsqueda vectorial avanzada y etiquetado impulsado por IA. Con SAM 2 y etiquetado agéntico, los equipos preparan eficientemente datos de entrenamiento, mientras que los clústeres GPU administrados permiten el desarrollo de modelos personalizados. La seguridad empresarial incluye cumplimiento SOC 2 y soporte HIPAA.
Detalles del producto
¿Qué es Ocular AI?
En el panorama actual de la inteligencia artificial, los equipos de AI/ML enfrentan un desafío crítico: la fragmentación de datos multimodales. Las organizaciones generan enormes cantidades de videos, imágenes y archivos de audio que permanecen dispersos en múltiples almacenamiento en la nube —AWS, GCP, Azure, Snowflake, Databricks o sistemas locales— creando silos de datos que dificultan la gestión unificada y la búsqueda eficiente. Esta dispersión no solo ralentiza el desarrollo de modelos, sino que también incrementa los costos operativos y limita la capacidad de aprovechar el valor real de los datos.
Ocular AI emerge como la solución integral a esta problemática. Se trata de una plataforma de infraestructura de datos AI/ML de nivel empresarial, diseñada para cubrir todo el ciclo de vida del desarrollo de modelos de inteligencia artificial. A diferencia de las herramientas que solo abordan una etapa específica del proceso, Ocular ofrece un flujo de trabajo completo que abarca desde la ingesta y gestión de datos hasta el entrenamiento y evaluación de modelos personalizados.
La plataforma se distingue por tres pilares tecnológicos fundamentales. Primero, el Multimodal Lakehouse: una capa de almacenamiento unificada que permite gestionar videos, imágenes y audio en una sola arquitectura, con capacidad para procesar datos a escala de zettabytes. Segundo, la anotación inteligente impulsada por SAM 2 (Segment Anything Model 2) y Agentic Labeling, que automatiza la creación de datasets de entrenamiento con intervención humana para garantizar calidad. Tercero, el entrenamiento de modelos en clusters GPU托管 que permiten entrenar directamente donde residen los datos, eliminando la necesidad de mover información entre sistemas.
El producto cuenta con el respaldo de Y Combinator y es utilizado por ingenieros de las principales empresas de AI y software a nivel global. El equipo fundador, con experiencia previa en Microsoft y Google, ha construido una solución que responde a las demandas de escala y complejidad que enfrentan las organizaciones que desarrollan modelos de AI de siguiente generación.
TL;DR
- Multimodal Lakehouse: almacenamiento unificado para video, imagen y audio con capacidad zettabyte
- Anotación inteligente: SAM 2 + Agentic Labeling para automatización de datasets de entrenamiento
- Entrenamiento de modelos: clusters GPU托管 con entrenamiento in-place, sin migración de datos
Funciones Principales de Ocular AI
Ocular AI ofrece un conjunto integral de funcionalidades diseñadas para abordar los desafíos más complejos en la gestión de datos para AI. Cada módulo ha sido desarrollado para maximizar la eficiencia operativa y garantizar resultados de alta calidad en proyectos de cualquier escala.
Lakehouse Multimodal: La Base de Datos Unificada
El Multimodal Lakehouse constituye el núcleo de la plataforma, proporcionando una capa de almacenamiento que elimina los silos de datos tradicionales. Esta arquitectura permite consolidar video, imágenes y audio en un único repositorio, facilitando el acceso y la gestión de activos de datos multimodales. La plataforma soporta capacidad de procesamiento a nivel de zettabytes, haciendo viable el manejo de datasets masivos sin degradación de rendimiento.
Las capacidades de Data Catalog permiten visualizar y organizar los activos de datos del equipo, mientras que el Data Lineage proporciona trazabilidad completa sobre el origen y transformación de cada elemento. Los desarrolladores acceden a los datos mediante REST APIs, integrando seamlessly con flujos de trabajo existentes.
Búsqueda Multimodal: NLP e Incrustaciones Vectoriales
La búsqueda multimodal representa uno de los diferenciadores más potentes de Ocular. Los usuarios pueden realizar consultas en lenguaje natural —por ejemplo, "una persona caminando con su perro en un parque urbano"— y el sistema localiza automáticamente los clips de video, imágenes o segmentos de audio relevantes, sin necesidad de anotaciones manuales previas.
El motor de búsqueda utiliza incrustaciones vectoriales multimodales combinadas con procesamiento de lenguaje natural avanzado. Los resultados incluyen puntajes de confianza ajustables entre 50% y 100%, permitiendo filtrar precisiones según los requisitos del proyecto. En pruebas internas, consultas complejas han mostrado tasas de match del 31% con 4 resultados relevantes promedio.
Anotación de Datos: Automatización con Precisión Humana
El módulo de anotación integra tecnología de vanguardia para maximizar la productividad. SAM 2 proporciona segmentación inteligente automática, identificando objetos en imágenes y videos con mínima intervención humana. El sistema de Agentic Labeling utiliza modelos state-of-the-art para pre-anotar datos, reduciendo dramáticamente el tiempo y costo de preparación de datasets.
La arquitectura de human-in-the-loop asegura que expertos validen y refinen las anotaciones automatizadas, garantizando calidad de nivel de producción. La plataforma soporta más de 150 tipos de tareas de anotación, incluyendo clasificación, detección de objetos, segmentación semántica, keypoints y tracking de objetos en video.
Versionado de Datasets: Trazabilidad Completa
El versionado de datasets permite trackear cada cambio en los datos de entrenamiento, validación y prueba. Los equipos pueden comparar versiones, mantener historial completo y exportar datasets específicos para experimentos reproducibles. Esta funcionalidad es esencial para prácticas de MLOps maduras donde la trazabilidad del dato es crítica.
Entrenamiento de Modelos: GPU Clusters Gestionados
El módulo de entrenamiento permite construir modelos personalizados utilizando clusters GPU托管ados. Los usuarios pueden entrenar directamente donde residen los datos —eliminando costosas transferencias— con pipelines de entrenamiento escalables y soporte para frameworks populares.
El sistema proporciona tracking de métricas de entrenamiento incluyendo Precision 0.91, Recall 0.87, mAP50 0.84 y mAP50-95 0.55, permitiendo evaluar rendimiento de modelos directamente en la plataforma. Se soporta el entrenamiento de modelos YOLO, redes de detección de objetos y arquitecturas personalizadas.
Evaluación de Modelos: Playground Interactivo
El Evaluation Playground ofrece un entorno interactivo para probar y comparar múltiples versiones de modelos en datos propios. Los equipos pueden visualizar métricas de rendimiento, ejecutar inferencia en samples específicos y tomar decisiones informadas sobre cuál modelo desplegar en producción.
- Flujo de trabajo end-to-end: desde ingestion de datos hasta evaluación de modelos en una sola plataforma
- Métricas de rendimiento superiores: Precision 0.91, Recall 0.87, mAP50 0.84 demuestran capacidad de producción
- Integración nativa con ecosistema ML: PyTorch, TensorFlow, Weights & Biases disponibles out-of-the-box
- Escala zettabyte: capacidad para datasets empresariales de cualquier tamaño
- Automatización inteligente: SAM 2 y Agentic Labeling reducen costos de anotación significativamente
- Modelo de precios opaco: todos los planes requieren contactar ventas, sin transparencia de costos
- Curva de aprendizaje: la amplitud de funcionalidades puede requerir tiempo de adopción para equipos nuevos
- Dependencia de Azure: infraestructura limitada a Microsoft Azure, sin opciones de cloud alternativo para el core de la plataforma
Arquitectura Técnica y Características de Rendimiento
La arquitectura de Ocular AI ha sido diseñada para satisfacer los requisitos más exigentes de empresas que desarrollan sistemas de AI a escala de producción. Cada componente ha sido seleccionado y optimizado para garantizar rendimiento, escalabilidad y seguridad.
Infraestructura Cloud: Microsoft Azure
La plataforma está desplegada sobre Microsoft Azure, aprovechando la infraestructura global de centros de datos de Azure para garantizar alta disponibilidad y redundancia. Esta elección proporciona cumplimiento con estándares de seguridad enterprise y acceso a capacidades de compute GPU de alto rendimiento.
Un aspecto diferenciador es el modelo de datos persistentes en infraestructura del cliente: Ocular no migra los datos hacia sus propios servidores. En cambio, la plataforma opera directamente sobre los almacenamiento existentes del cliente —AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Blob, Snowflake, Databricks o almacenamiento on-premise— preservando la soberanía de datos y reduciendo preocupaciones sobre cumplimiento regulatorio.
Procesamiento de Datos: NLP e Incrustaciones Multimodales
El motor de procesamiento utiliza incrustaciones vectoriales multimodales para representar contenido de video, imagen y audio en un espacio semántico unificado. Esta tecnología permite que consultas en lenguaje natural encuentren contenido visual o auditivo relevante, más allá de metadatos o etiquetas manuales.
La arquitectura soporta procesamiento de datos no estructurados a escala de zettabytes, con optimización para workloads de alta concurrencia. El sistema de indexing permite búsqueda en datasets containing millones de videos u horas de contenido audiovisual con latencia minimizada.
Anotación Inteligente: SAM 2 y Agentic Labeling
En el corazón del sistema de anotación encontramos SAM 2 (Segment Anything Model 2), el modelo deMeta AI para segmentación universal. SAM 2 permite identificar y delimitar objetos en imágenes y videos con precisión excepcional, funcionando incluso en escenarios donde los objetos no fueron previamente见的 durante el entrenamiento.
Complementariamente, el sistema de Agentic Labeling emplea modelos state-of-the-art para pre-procesar datos a escala. Estos agentes automáticos generan anotaciones preliminares que posteriormente son validadas por annotators humanos, multiplicando la productividad del equipo. La combinación de automatización y supervisión humana —human-in-the-loop— asegura que la calidad del dataset cumpla estándares de producción.
Entrenamiento de Modelos: Clusters GPU y Pipelines Escalables
El módulo de entrenamiento proporciona acceso a clusters GPU gestionados con capacidad de escalar automáticamente según las demandas del workload. Los usuarios pueden entrenar modelos sin provisioning manual de infraestructura, enfocándose en la experimentación de modelos en lugar de operaciones.
Los pipelines de entrenamiento soportan las principales arquitecturas incluyendo YOLO, ResNet, EfficientNet y transformers multimodales. La plataforma permite importar modelos pre-entrenados del repository interno y exportar weights personalizados para deployment externo. El tracking de métricas durante entrenamiento proporciona visibilidad completa sobre el progreso del modelo.
Stack de MLOps: PyTorch, TensorFlow y Weights & Biases
Ocular se integra nativamente con el ecosistema de herramientas de MLOps más utilizado en la industria. PyTorch y TensorFlow están completamente soportados para desarrollo y entrenamiento de modelos, permitiendo a equipos usar sus frameworks preferidos sin fricción.
La integración con Weights & Biases (W&B) permite tracking de experimentos, visualizaciones de métricas y colaboración en tiempo real. Los equipos pueden conectar sus cuentas de W&B existentes y automáticamente sincronizar runs de entrenamiento, logs de hyperparameters y artifactos de modelo.
Métricas de Rendimiento: Benchmarks de Producción
Los modelos entrenados en la plataforma demuestran rendimiento de nivel producción:
| Métrica | Valor |
|---|---|
| Precision | 0.91 |
| Recall | 0.87 |
| mAP50 | 0.84 |
| mAP50-95 | 0.55 |
Estas métricas reflejan el rendimiento en datasets de referencia y demuestran que los modelos desarrollados en Ocular están listos para deployment en escenarios reales.
💡 Best Practice
Para equipos iniciando con Ocular, se recomienda comenzar con el Data Catalog para organizar y visualizar los activos de datos existentes. Una vez consolidada la capa de datos, habilitar progresivamente anotación inteligente con SAM 2 y finalmente activar entrenamiento de modelos para experimentación. Esta progresión permite adoptar la plataforma sin disrupción del flujo de trabajo actual.
Ecosistema e Integraciones
Ocular AI no es una solución aislada —ha sido diseñada para integrarse seamlessly con el ecosistema de herramientas que los equipos de AI ya utilizan. Esta estrategia de integración reduce la fricción de adopción y permite aprovechar inversiones existentes en infraestructura y tooling.
SDK y APIs: Acceso Programático
La plataforma ofrece un Python SDK oficial (paquete ocular) que permite interactuar con todas las funcionalidades mediante código. Los desarrolladores pueden gestionar datasets, ejecutar búsquedas, iniciar trabajos de anotación y monitorear entrenamiento programáticamente desde sus scripts y pipelines.
Complementariamente, una REST API en api.useocular.com proporciona endpoints para integración con sistemas externos, CI/CD pipelines y automatización. Las APIs siguen principios RESTful con autenticación mediante API keys, facilitando la integración en arquitecturas de microservicios.
Frameworks de Deep Learning
El soporte nativo para PyTorch y TensorFlow permite a los equipos usar sus frameworks preferidos sin modificaciones. Los datasets pueden cargarse directamente en DataLoaders de PyTorch o TFRecord readers, y los modelos entrenados se exportan en formatos estándar (ONNX, SavedModel, weights files) para deployment flexible.
Herramientas MLOps
La integración con Weights & Beyond proporciona experiment tracking completo, incluyendo métricas de entrenamiento, hyperparameters, visualizations de grafos computacionales y colaboración de equipo. Esta conexión es bidireccional: métricas de Ocular fluyen hacia W&B y configuraciones de experimentos pueden invocarse desde la plataforma.
Almacenamiento y Data Platforms
Ocular opera directamente sobre el almacenamiento existente del cliente:
- Amazon Web Services: S3, EC2
- Google Cloud Platform: Cloud Storage, Vertex AI
- Microsoft Azure: Blob Storage, Azure ML
- Snowflake: datos estructurados y semi-estructurados
- Databricks: Spark-based data processing
- Almacenamiento on-premise: NFS, SMB mounts
Esta flexibilidad permite a las organizaciones adoptar Ocular sin migración de datos, preservando sus inversiones actuales en data infrastructure.
Herramientas de Colaboración
Las integraciones con Linear y Slack conectan Ocular con workflows de gestión de proyectos y comunicación de equipos. Notificaciones de progreso de anotación, alertas de entrenamiento completado y approvals de datasets pueden fluir directamente hacia canales de Slack o issues en Linear.
Comunidad y Recursos para Desarrolladores
La comunidad activa de Ocular proporciona soporte adicional y conocimiento compartido:
- Slack Community: https://join.slack.com/t/ocularcommunity
- Discourse Forum: https://ocular.discourse.group/
- GitHub: https://github.com/OcularEngineering con código de ejemplo y librerías
El equipo mantiene documentación técnica completa en docs.useocular.com, incluyendo guías de quick start, referencias de API y tutorials para casos de uso comunes.
- Python SDK maduro: abstracción de alto nivel para todas las operaciones de la plataforma
- Integraciones nativas con Big Tech: AWS, GCP, Azure, Snowflake, Databricks soportados
- Comunidad activa: Slack y Discourse con participación del equipo de producto
- Documentación comprehensiva: guías, tutoriales y referencias API actualizadas
- Limitación de idiomas en soporte: documentación primaria en inglés, potencialmente desafiante para equipos hispanohablantes
- Integraciones empresariales limitadas: opciones de SSO y SCIM no mencionadas explicitamente
Casos de Uso de Ocular AI
Los escenarios de aplicación de Ocular abarcan industrias y casos de uso diversos. A continuación, exploramos los casos de uso más frecuentes donde la plataforma demuestra mayor valor.
Gestión de Datos para Autodesarrollo
Las compañías de autonomous driving enfrentan el desafío de gestionar datasets masivos de imagery urbano y video de alta resolución. Estos datos típicamente residen en múltiples clouds y storage systems, creando fragmentación que dificulta el desarrollo eficiente de modelos.
Ocular resolve esta problemática mediante el Multimodal Lakehouse que unifica todos los datos en una capa accesible. El Data Catalog permite organizar y visualizar datasets por geografías, condiciones climáticas o tipos de escenario vial. La búsqueda multimodal permite a los ingenieros localizar clips específicos —"vehículo realizando giro a la izquierda en intersección con lluvia"— sin necesidad de metadatos manuales.
Con capacidad de zettabytes, la plataforma escala con las necesidades de flotas de vehículos deLevel 4+ que generan terabytes de datos diarios. Los equipos pueden versionar datasets de entrenamiento/validación y trackear lineage de cada frame utilizado en modelos de percepción.
Anotación de Datos Multimodales a Escala
La preparación de datos de entrenamiento representa típicamente el cuello de botella más costoso en proyectos de computer vision. Anotar manualmente miles de horas de video con bounding boxes, segmentaciones y tracking es prohibitivamenteexpensive y slow.
La combinación de SAM 2 para segmentación automática con Agentic Labeling para pre-anotación reduce dramáticamente el tiempo y costo. El flujo de trabajo típico implica: (1) ingestión automática de video, (2) detección y segmentación automática de objetos relevantes por SAM 2, (3) revisión y refinamiento por annotators humanos, (4) exportación de datasets estructurados.
El Project Management module proporciona visibilidad sobre progreso de equipos de anotación distribuidos, con métricas de calidad y velocidad. Los managers pueden asignar batches específicos a annotators, configurar workflows de revisión y approval, y trackear throughput en tiempo real.
Entrenamiento y Evaluación de Modelos Personalizados
Las organizaciones que desarrollan modelos propietarios necesitan infraestructura de entrenamiento sin overhead de gestión de infraestructura. Ocular Foundry proporciona clusters GPU gestionados donde entrenar modelos directamente sobre los datos organizados en el lakehouse.
El flujo de trabajo típico involucra: (1) seleccionar el dataset de entrenamiento desde el catalog, (2) elegir una arquitectura base (YOLO, ResNet, modelo personalizado), (3) configurar hyperparameters (batch size, learning rate, epochs), (4) iniciar el trabajo de entrenamiento con monitoring en tiempo real.
El Evaluation Playground permite comparar múltiples versiones de modelos side-by-side, visualizando métricas de rendimiento en subsets específicos de datos. Los equipos pueden identificar rápidamente underperformance en ciertas clases o escenarios y iterar sobre el modelo.
Anotación de Imágenes Médicas con Expertos Especializados
El desarrollo de sistemas de AI médica requiere anotaciones de profesionales del dominio —radiólogos, pathólogos, especialistas en dermatología— que posean el conocimiento clínico necesario. Anotadores convencionales no poseen esta expertise.
Ocular Bolt aborda esta necesidad conectando las organizaciones con expertos especializados en medicine, law, engineering y otros campos. Estos profesionales proporcionan annotations de nivel experto y feedback para RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), alineando modelos con estándares profesionales.
Este caso de uso es particularmente valioso para startups de healthtech desarrollando herramientas de diagnóstico assistido, donde la precisión y compliance regulatorio son absolutely critical.
Búsqueda Inteligente en Repositorios Empresariales
Las empresas poseen grandes repositorios de video corporativo, footage de vigilancia, grabaciones de reuniones y contenido audiovisual que permanece sin explotar. La búsqueda tradicional por keywords resulta insuficiente para localizar contenido específico en estos archivos.
La búsqueda multimodal de Ocular permite a empleados encontrar contenido usando descripciones naturales. Un query como "presentación de Q3 del año pasado" o "video de onboarding de nuevos empleados" retorna clips relevantes instantáneamente. Esto mejora significativamente la productividad y reduce el tiempo dedicado a localizar activos multimedia.
💡 Recomendación por Caso de Uso
Para proyectos de autonomous driving, comenzar con Lakehouse + Data Catalog para unificar datos, luego habilitar anotación con SAM 2. Para startups de AI médica, priorizar Ocular Bolt para acceso a expertos especializados. Para empresas con repositorios multimedia grandes, la búsqueda multimodal proporciona ROI inmediato con mínima configuración.
Preguntas Frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre Ocular AI y otras plataformas de anotación de datos?
La principal diferencia radica en que Ocular es una plataforma end-to-end que cubre todo el ciclo de vida del desarrollo de modelos de AI. Mientras que la mayoría de las herramientas de anotación se especializan únicamente en labeling, Ocular proporciona almacenamiento unificado de datos multimodales, búsqueda semántica, anotación inteligente, versionado de datasets, entrenamiento de modelos y evaluación —todo en una sola plataforma. Esta integración elimina la fricción de mover datos entre múltiples herramientas y reduce significativamente el tiempo total de desarrollo.
¿Qué tipos de datos soporta Ocular AI?
Ocular soporta datos multimodales no estructurados incluyendo video, imágenes y audio. La plataforma puede procesar volúmenes de datos a escala de zettabytes, haciéndola adecuada para enterprise con datasets masivos. Los formatos soportados incluyen los estándares de la industria para cada tipo de medio: MP4, MOV, AVI para video; JPEG, PNG, TIFF, WebP para imágenes; MP3, WAV, AAC para audio. No hay límite en la duración de videos o tamaño de archivos individuales.
¿Dónde se almacenan mis datos?
Los datos permanecen almacenados en la infraestructura del cliente —AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Blob, Snowflake, Databricks o almacenamiento on-premise. Ocular no migra ni almacena copies de los datos en sus propios sistemas. La plataforma accede a los datos directamente desde su ubicación original, preservando la soberanía de datos y simplificando el cumplimiento regulatorio. Este modelo también elimina costos de egress fees y tiempo de migración.
¿Cómo garantiza Ocular la seguridad de mis datos?
Ocular implementa múltiples capas de seguridad enterprise. La plataforma está en proceso de auditoría para SOC 2 Type II (gestionado por Vanta) y el plan Enterprise incluye cumplimiento HIPAA para datos de salud. La infraestructura corre sobre Microsoft Azure con sus native security controls. Se implementa RBAC (Role-Based Access Control) para gestionar permisos a nivel de usuario y equipo, y todas las comunicaciones utilizan encriptación en tránsito. El equipo mantiene políticas de seguridad formales, procedimientos de response a incidentes y auditorías de seguridad regulares.
¿Cuál es el modelo de precios de Ocular AI?
Ocular ofrece tres planes: Starter (acceso básico a la plataforma con soporte estándar), Team (funciones avanzadas, capacidades de datos aumentadas, anotación AI asistida y soporte prioritario), y Enterprise (recursos ilimitados, integraciones empresariales, seguridad avanzada, dedicated customer manager y soporte 24/7). Todos los planes requieren contactar al equipo de ventas para obtener pricing específico —no hay precios públicos disponibles actualmente.
¿Puedo entrenar modelos personalizados en Ocular?
Sí, completamente. Ocular proporciona clusters GPU gestionados donde entrenar modelos personalizados directamente sobre tus datos. La plataforma soporta las arquitecturas más populares (YOLO, ResNet, EfficientNet) y permite cargar modelos pre-entrenados para fine-tuning. Los usuarios pueden exportar los weights de modelos entrenados para deployment externo, y también importar modelos existentes para evaluación en el Playground interactivo. El entrenamiento es in-place —los datos no necesitan moverse de su ubicación original.
¿Cómo integro Ocular con mi stack de herramientas existente?
Ocular proporciona múltiples opciones de integración. El Python SDK (ocular package) permite integrar la plataforma en scripts y pipelines de Python. Una REST API en api.useocular.com habilita integración con sistemas externos, CI/CD pipelines y automatización. Las integraciones nativas incluyen PyTorch, TensorFlow, Weights & Beyond para MLOps, y storage providers (AWS S3, GCP Storage, Azure Blob, Snowflake, Databricks). Para colaboración, existen integraciones con Linear y Slack.
¿Qué nivel de soporte técnico está disponible?
El nivel de soporte varía según el plan. Starter incluye soporte estándar por email, Team ofrece soporte prioritario con tiempos de respuesta reducidos, y Enterprise proporciona un customer manager dedicado con soporte 24/7. Adicionalmente, la comunidad activa en Slack y Discourse ofrece soporte peer-to-peer, y la documentación en docs.useocular.com cubre guías detalladas y ejemplos de código.
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Ocular AI es una plataforma de infraestructura de datos de IA de nivel empresarial que unifica el almacenamiento de datos multimodales, la anotación y el entrenamiento de modelos en una solución integral. La plataforma procesa zettabytes de datos no estructurados como video, imagen y audio mediante búsqueda vectorial avanzada y etiquetado impulsado por IA. Con SAM 2 y etiquetado agéntico, los equipos preparan eficientemente datos de entrenamiento, mientras que los clústeres GPU administrados permiten el desarrollo de modelos personalizados. La seguridad empresarial incluye cumplimiento SOC 2 y soporte HIPAA.
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