Esta página se tradujo del inglés.
IA y aprendizaje automático
Crea una plataforma de investigación científica
Kliv es un creador de apps con IA. Describe tu plataforma de investigación científica y construye la base de datos, los flujos de trabajo, el acceso de colaboradores, las reglas de validación y un agente basado en tu archivo, todo alrededor de tu estudio.
Spublica ingrese tu idea en el cuadro de texto y AI la construirá por ti.
¿Qué es Kliv?
Kliv no es un cuaderno de laboratorio electrónico ni un producto de datos cerrado: es una IA que construye software para ti.
Describes con tus propias palabras la app que necesita tu estudio, y Kliv la construye: la base de datos, las pantallas, las reglas de validación, el acceso para colaboradores, el archivo y los endpoints tipados. La app es tuya, la ejecutas en tus propias cuentas y la cambias más adelante simplemente pidiéndolo. No es una plantilla.
En esta página, esa app es una plataforma de investigación científica basada en IA. Kliv construye todo tipo de aplicaciones web; esta página se centra en datos de investigación, protocolos, instrumentos, colaboradores y respuestas basadas en el archivo.
Por qué un laboratorio necesita algo más que una unidad compartida
Un laboratorio de ecología de agua dulce con muchas temporadas de campo puede tener un registro continuo de docenas de sitios. El problema suele estar en dónde vive ese registro: carpetas, directorios antiguos, nombres de archivo inconsistentes y detalles de protocolo que solo alguien recuerda de memoria.
Kliv construye una plataforma con la forma del diseño del estudio. Sitios, campañas, muestras, instrumentos, versiones de protocolo y colaboradores se convierten en registros con reglas. El archivo se vuelve buscable, y el laboratorio deja de depender de quién recuerda en qué carpeta está cada cosa.
Los registros de un estudio
Los registros que mantiene un grupo de investigación de campo, y qué garantiza cada uno.
Sitios y campañas
Cada lago es un sitio con coordenadas e historial; cada temporada es una campaña con un plan. Cada medición remite a ambos, así que «el lago de Sanabria, agosto, todos los años» es una simple consulta.
Muestras y mediciones
Cada lectura lleva su sitio, instrumento, versión de protocolo y quien la registró. Las unidades se verifican al introducirlas, así que los valores imposibles se rechazan antes de llegar al análisis.
El estante de protocolos
Los procedimientos, artículos de método y actas de reunión quedan versionados. Una serie de 2019 permanece vinculada al protocolo vigente en 2019, y el agente responde desde ese estante.
Instrumentos y calibración
Cada sonda tiene un registro de calibración. Una lectura registrada con un instrumento fuera de calibración se marca en cuanto llega.
Roles y colaboradores
Investigadores principales, posdoctorandos, técnicos de campo y universidades asociadas inician sesión con accesos distintos. Las campañas no publicadas solo son visibles para el equipo del proyecto.
Lo que Kliv añade a la mesa de trabajo
No es software de análisis. Es el sistema de registro alrededor del análisis que ya usas.
Un agente que ha leído el archivo
Una pregunta como «¿Qué fijador se usó en la serie de zooplancton de 2019?» puede devolver la respuesta y el pasaje del procedimiento en el que se basó, tomado de la versión vigente esa temporada.
Una búsqueda que sobrevive a la rotación de personal
La búsqueda semántica sobre el propio archivo del laboratorio puede encontrar la nota de campo correcta incluso cuando el nombre del archivo no ayuda.
Un endpoint tipado para los pipelines
Los registradores de datos y el pipeline en R pueden enviar resultados a una función tipada del servidor. Un lote mal formado se rechaza con un motivo.
Filas que respetan los embargos
El inicio de sesión de una universidad asociada solo ve la campaña compartida, y nada más. La restricción se aplica en cada fila, no según qué enlace tenga alguien.
Paneles para operaciones y subvenciones
La completitud de las campañas, el tiempo de inactividad de los instrumentos y las muestras por sitio y temporada provienen de las mismas filas que usa la ciencia, con cifras rastreables hasta los registros.
Un ejemplo: el laboratorio de ecología de agua dulce de la Dra. Elena
Así es como un laboratorio podría usar una plataforma de investigación construida con Kliv. Es solo un ejemplo: tú describirías el diseño de tu propio estudio, tus registros, roles y reglas de validación.
La estructura del estudio se convierte en la base de datos
La Dra. Elena describe 40 lagos, campañas de campo anuales, muestras, instrumentos, versiones de protocolo y roles de colaboradores. Kliv construye la app alrededor de esos registros.
Los datos de campo se verifican en cuanto llegan
Una medición lleva su sitio, instrumento, versión de protocolo, unidad y quien la registró. Si el valor es imposible o la calibración del instrumento está vencida, la app lo marca de inmediato.
El archivo responde preguntas de protocolo
Un estudiante nuevo pregunta qué fijador se usó en la serie de zooplancton de 2019. El agente responde desde la versión del procedimiento vigente esa temporada y cita el pasaje.
Los colaboradores solo ven el trabajo compartido
Una universidad asociada inicia sesión y ve las campañas compartidas con ella. Las campañas no publicadas de otro proyecto no aparecen.
El análisis se queda donde debe estar
El laboratorio mantiene R y Python donde están. El pipeline envía resultados a un endpoint tipado, y la trazabilidad vincula las cifras derivadas con las muestras.
El registro de la subvención sobrevive a la rotación de personal
Cuando un estudiante se gradúa, las muestras, los registros de calibración, el historial de protocolos y el archivo permanecen en una base de datos que controla el laboratorio.
Describe la plataforma de estudio que necesitas
Kliv construye a partir de tu descripción, así que incluye los registros, las reglas de validación, los roles, los documentos de archivo y los pipelines externos que necesites. Aquí tienes tres ejemplos:
Laboratorio de ecología de campo
Sitios, campañas, mediciones etiquetadas por protocolo.
“Crea una plataforma de datos de investigación para nuestro laboratorio de ecología de agua dulce. Registra 40 lagos, campañas de campo, muestras, mediciones, instrumentos, fechas de calibración, versiones de protocolo y documentos de procedimiento (SOP). Permite que los colaboradores inicien sesión con acceso según su rol, y que nuestro pipeline en R envíe resultados validados a un endpoint tipado.”
Archivo de ensayos de materiales
Probetas, bancadas, métodos y procedimientos.
“Crea una plataforma para nuestro laboratorio de materiales. Registra probetas, resultados de ensayos de tracción por bancada, registros de calibración, versiones de método, notas del operador, y un agente que responda a partir de nuestros procedimientos cargados y cite el documento fuente.”
Seguimiento de estudio de cohorte
Participantes, visitas, sitios y versiones de instrumento.
“Crea una plataforma de estudio longitudinal. Registra participantes, visitas, puntuaciones de cuestionario por versión de instrumento, entrada de datos por sitio, acceso según el rol para cada centro de investigación, y tablas exportables para nuestro pipeline de estadística.”
De la unidad compartida al sistema de registro
El archivo se vuelve buscable. Sube procedimientos, artículos de método y actas del laboratorio a la base de conocimiento. El agente responde con el pasaje en el que se basó, y cada intercambio queda guardado para auditoría.
Los datos no quedan encerrados. Las mediciones son filas en una base de datos que controla el laboratorio, las tablas se pueden descargar cuando haga falta, y el código fuente de la app se sincroniza con un repositorio que el laboratorio posee.
El código de análisis se queda donde está. Kliv no ejecuta tu estadística. R, Python y otras herramientas de análisis permanecen donde están; Kliv construye el sistema de registro a su alrededor.
Un agente basado en un corpus privado es un patrón que llega mucho más allá de un solo laboratorio — la descripción general de apps con IA recoge qué más puede resolver.
Preguntas frecuentes
¿Qué es exactamente Kliv?
Kliv es un creador de apps con IA. Describes la plataforma de investigación que necesitas, y Kliv construye a su alrededor la base de datos, las pantallas, las reglas de acceso, la validación, el archivo y el agente.
¿Obtengo una app real o una plantilla?
Una app real. Se construye alrededor de los sitios, muestras, protocolos, roles y pipelines de tu estudio, no de un diseño genérico de cuaderno de laboratorio.
¿Puedo cambiarla después de construida?
Sí. Puedes añadir campos, cambiar reglas de validación, sumar colaboradores, modificar paneles o añadir un nuevo endpoint simplemente pidiéndolo.
¿El agente inventa respuestas?
Responde a partir del estante de protocolos y de las filas que quien pregunta puede leer, citando el pasaje que usó. Si el archivo no contiene la respuesta, debería decirlo.
¿Pueden unirse colaboradores de otra universidad?
Sí. Inician sesión con sus propias cuentas y ven las campañas que compartes con ellos. La restricción se aplica en las filas, no en los enlaces.
¿Quién es dueño de los datos cuando termina la subvención?
El laboratorio. Las mediciones están en tu base de datos, las descargas son tuyas, y el código fuente de la app vive en tu propio repositorio Git.
¿Kliv ejecuta nuestra estadística?
No. Tu código de análisis se queda en R, Python o donde viva hoy. Kliv recibe resultados a través de endpoints tipados y mantiene la trazabilidad vinculada a las muestras.
¿Podemos rechazar datos incorrectos antes de que se guarden?
Sí. Las funciones tipadas del servidor pueden validar los lotes entrantes y rechazar filas mal formadas con motivos antes de que lleguen a las tablas.
¿Los paneles pueden usar los mismos registros que los datos de investigación?
Sí. Los paneles de completitud, tiempo de inactividad y cobertura de muestreo leen de las mismas filas que los registros de investigación.
¿Puedo salir de Kliv más adelante?
Sí. El código se sincroniza con tu propio repositorio Git, y tus datos se pueden exportar desde la base de datos que controlas.
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