IA lingüística y soberanía del dato

ALIA analiza galego falado con opción de ejecución local

ALIA transcribe audio, detecta fenómenos lingüísticos y genera feedback en galego sin registro y con borrado automático de los datos.

Estado Demo pública en producción desde el 26 de mayo de 2026, en colaboración con Proxecto Nós y la USC.
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IA lingüística y soberanía del dato
Cifras medidas
para un análisis completo en nube
36 s
motores conmutables
19
tests automatizados
495

Galego falado, sin registro y sin base de datos

ALIA es una demo pública: se sube un audio y se recibe una transcripción anotada, puntuaciones, métricas de voz y feedback en galego, exportable a PDF.

No hay registro ni base de datos, por diseño. Todo dato se borra automáticamente a las 24 horas, lo que convierte la privacidad en una propiedad de la arquitectura y no en una promesa del aviso legal.

El caso de uso está seleccionado y financiado dentro de la colaboración con el Proxecto Nós de la USC, y se presentó en el Foro ALIA en junio de 2026.

Diecinueve motores conmutables, también en local

El sistema conmuta entre 19 motores: 6 de transcripción, 11 de lenguaje y 2 de voz, incluidos el ASR de Nós y las voces Celtia y Brais.

El mismo análisis puede ejecutarse en nube o completamente en local con modelos abiertos gallegos. Esa es la parte que importa para una administración o un centro educativo: el audio puede no salir nunca de su infraestructura.

La detección lingüística se apoya en recursos propios, 105 castelanismos, 104 reglas de lusismos y 41 patrones de muletilla, que después valida un modelo de lenguaje para reducir falsos positivos.

Lo que está medido

Un análisis completo en nube tarda unos 36 segundos de extremo a extremo. El pipeline local resuelve un audio de 60 segundos en 7 a 12 segundos sobre una GPU de gama media.

El proyecto se construyó en 13 semanas con 85 commits, 26 pull requests, 26 incidencias cerradas y 7 decisiones de arquitectura documentadas, y se sostiene sobre 495 tests automatizados que se ejecutan en cada cambio.

La landing responde en 17 milisegundos de mediana y no registra errores 5xx para usuarios reales.

Desglose de producción
castelanismos catalogados
105
recurso lingüístico propio
reglas de lusismos
104
validadas después por un modelo de lenguaje
patrones de muletilla
41
detección de repeticiones
hasta el borrado automático
24 h
sin registro ni base de datos

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Podemos revisar el flujo actual, separar lo que conviene automatizar de lo que debe seguir bajo control humano y proponer una primera prueba medible.

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Alcance

El límite que mantenemos visible

Lo que publicamos aquí es ingeniería y arquitectura, no adopción. El uso externo observable en tres meses de logs es mínimo, así que no damos usuarios, análisis realizados ni minutos de audio procesados.

Los objetivos técnicos comprometidos, tasa de error de transcripción, recall de castelanismos y latencia en el percentil 95, siguen sin validar contra un conjunto anotado, y hasta que se validen no se presentan como conseguidos.

El tiempo de análisis procede de mediciones puntuales, no de una serie con volumen. Lo damos como orden de magnitud.

Ficha del proyecto

Cómo se midió

Contexto
colaboración con el Proxecto Nós (USC); presentado en el Foro ALIA de junio de 2026.
En producción desde
26 de mayo de 2026.
Entrada
audio en galego, sin registro previo.
Salida
transcripción anotada, puntuaciones, métricas de voz y feedback, exportable a PDF.
Datos
sin base de datos; borrado automático a las 24 horas.
Despliegue
nube o ejecución 100 % local con modelos abiertos gallegos.
Fuente de las cifras
agregados de producción, logs y repositorios, sin datos personales.
Fecha de corte
8 de septiembre de 2026.

Preguntas frecuentes

Lo que suelen preguntarnos sobre este caso

No se guardan. El sistema funciona sin registro y sin base de datos, y todo dato se borra automáticamente a las 24 horas.
Sí. El mismo análisis puede correr en un pipeline 100 % local con modelos abiertos gallegos, que resuelve un audio de 60 segundos en 7 a 12 segundos sobre una GPU de gama media.
Poca, y no lo presentamos de otra forma. El uso externo observable es mínimo: este caso publica la ingeniería del sistema y la soberanía del dato, no cifras de adopción.