Iyuno dio a conocer nuevos detalles sobre la arquitectura de CLOE, su plataforma de inteligencia artificial diseñada para abordar un problema recurrente en la producción de contenidos: mantener la coherencia narrativa cuando el material se extiende entre escenas, episodios e idiomas. La presentación se realizó el 14 de agosto de 2026 en Burbank, California.
El planteo parte de una limitación habitual en herramientas de IA aplicadas a contenido: pueden generar resultados con rapidez, pero suelen tener dificultades para sostener continuidad en proyectos extensos. Esa falta de consistencia se traduce en variaciones de tono, cambios en personajes o desajustes en la narrativa a lo largo de distintos flujos de trabajo.
En ese marco, David Lee, CEO de Iyuno, definió el problema como una cuestión de arquitectura. “A gran escala, el contenido deja de funcionar cuando se rompe el contexto”, dijo Lee, CEO de Iyuno. “Abordamos esto como un problema de diseño de sistemas, no solo como un problema de modelización”.
CLOE se basa en un marco de trabajo multiagente que organiza la forma en que se interpreta el contenido antes de generar resultados. La propuesta se estructura en tres capas principales. La primera es una capa sensorial, que recoge datos de los diálogos, las imágenes y el audio. La segunda es una capa de fusión, que conecta esos elementos y realiza un seguimiento de las relaciones entre componentes y del hilo narrativo. La tercera es una capa de memoria, que almacena la información como una base de conocimientos persistente y reutilizable.
El objetivo de este enfoque es mantener una representación continua del contenido para que múltiples flujos de trabajo se apoyen en el mismo contexto subyacente. La arquitectura apunta a que procesos como subtitulado, doblaje y accesibilidad trabajen sobre una base común, en lugar de reconstruir referencias y decisiones en cada instancia.
Lee también vinculó el desafío de la coherencia con la operación distribuida del contenido global, donde distintas versiones suelen construirse sin una referencia compartida. “Uno de los mayores retos del contenido global es que cada versión parte de cero”, dijo Lee, CEO de Iyuno.
La plataforma es compatible con un conjunto cada vez mayor de capacidades modulares de IA, descriptas como habilidades, a lo largo de todo el ciclo de vida del contenido. En ese esquema, cada módulo opera a partir de la misma base compartida, con la intención de sostener el contexto común entre tareas y equipos.
Iyuno continúa ampliando las capacidades de CLOE mientras escala su implementación en flujos de trabajo de contenido a nivel mundial.
