Fíate de lo que dicen tus documentos
Facticy verifica los hechos de tus presentaciones e informes con un panel extraído de seis modelos independientes — ninguno entrena con tus datos — que se contrastan entre sí sobre evidencia compartida — y marca exactamente qué corregir, sin tocar jamás tu formato.
6
modelos independientes en la lista — 3 juzgan cada afirmación
6
chequeos deterministas, sin LLM
3
puntuaciones de confianza por documento
0
entrenamiento con tus datos, jamás
Tres puntuaciones, una imagen clara
Cada documento vuelve con tres lecturas independientes — para saber exactamente de qué fiarte y qué corregir.
Solidez factual
Cómo aguantan los datos frente a la evidencia real.
Autoría humana
Una estimación de cuán probable es que lo escribiera una IA.
Calidad de comunicación
Estructura, action titles y claridad — la lectura de un socio senior.
Y para quien está al otro lado
Recibes cincuenta presentaciones al trimestre y te fías de todas. Sube el PDF y te devolvemos qué se sostiene y qué no, con la fuente detrás de cada veredicto.
Para comités de inversión, consejos y equipos de auditoría.
Cómo funciona para receptoresEjemplo real — una afirmación que llegó a los tres modelos
"El mercado español del acero creció un 25% en 2024, alcanzando 48.000 M€."
Diapositiva 12 · extraído automáticamente de tu presentación
Los datos oficiales muestran que el mercado se contrajo un 3% en 2024. El crecimiento del 25% queda contradicho por fuentes primarias.
reuters.com
Las estadísticas del INE reportan caída, no crecimiento, del sector en 2024. La magnitud de la afirmación queda refutada.
ine.es
Fuentes independientes y oficiales contradicen el crecimiento afirmado. Veredicto: falso con confianza alta.
reuters.com · ine.es
Veredicto final: FALSO (consenso 3/3) — marcado en su diapositiva con la corrección propuesta como comentario.
El mismo motor, otro mercado — las fuentes están donde vive el dato
"Las transacciones residenciales en Dubái subieron un 36% en 2024, hasta 522.000 millones de AED."
Página 4 · un informe de mercado recibido de un asesor
Veredicto: VERDADERO (2/2, sin arbitraje) — la cifra coincide con el registro de la propiedad que la publica.
Contrastado con dubailand.gov.ae. Cuando la fuente autorizada de una afirmación es un registro público, es eso lo que ve el panel — no un resumen de prensa.
Todo lo que necesitas para publicar con confianza
Verificación afirmación a afirmación
Cada cifra, fecha y hecho se extrae con el contexto de su diapositiva y se contrasta con estadísticas oficiales, informes anuales y prensa de referencia — una base de evidencia compartida, tres jueces independientes.
Debate multi-IA
Dos modelos independientes votan cada afirmación y un tercero arbitra cuando discrepan; después el panel debate. Ves el razonamiento de cada modelo, su confianza y cómo cambiaron los veredictos tras el debate.
Tu formato, intacto
La copia revisada marca cada problema en su diapositiva con la corrección propuesta como comentario — incluidos comentarios nativos de PowerPoint/Word. Tus viñetas, fuentes y diseño quedan exactamente igual.
Calidad de socio senior
Action titles, agrupaciones MECE, estructura piramidal: feedback accionable diapositiva a diapositiva, con el título reescrito o la reagrupación propuesta — no consejos genéricos.
Cómo funciona
De un archivo en bruto a un documento verificado y anotado — el proceso completo, en cinco pasos.
1 · Sube
Suelta un PPTX, DOCX, PDF o imagen (o pega texto). Facticy procesa cada diapositiva, tabla y gráfico nativo — y lee texto y cifras de las imágenes con visión.
2 · Extrae afirmaciones
Una IA extrae cada afirmación verificable — cifras, fechas, nombres, estadísticas — etiquetada con su diapositiva y un peso. Las opiniones y el relleno se ignoran.
3 · Chequeos deterministas
En paralelo, motores sin LLM recalculan tus cuentas (CAGR, totales, porcentajes), comprueban la integridad de gráficos nativos y la terminología, y cruzan cada cifra contra tu modelo Excel fuente.
4 · Investigación + debate del panel de IAs
Una pasada de búsqueda web construye una base de evidencia común. Dos modelos independientes juzgan cada afirmación sobre esa evidencia; donde discrepan entra un tercero a arbitrar, y el panel debate hasta en tres rondas hasta converger. Un modelo que no respondió, o que respondió sin decir por qué, se muestra pero no cuenta para el veredicto — la afirmación indica cuántos votos la respaldaron de verdad.
Dos modelos independientes votan por separado y un tercero arbitra cuando discrepan — una afirmación solo se marca FALSA con evidencia que la contradiga, y las discrepancias van a un debate dirigido.
5 · Puntuaciones + documento anotado
Recibes tres puntuaciones, un veredicto por afirmación con sus fuentes, y tu documento con cada problema marcado en su sitio — más versiones corregida y en lenguaje llano opcionales.
Velo en acción
Cada afirmación marcada vuelve señalada en su propia diapositiva, con la corrección y las fuentes como comentario nativo — sin tocar tu formato.
Visión de mercado
Slide 12Contradicho por INE/Reuters: el mercado cayó un 3% en 2024. Sugerido: “cayó un 3% hasta 38.000 M€”.
ine.es · reuters.com
Seis veredictos, sin falsa certeza
Cada afirmación recibe uno de seis veredictos — y "ninguna fuente externa puede zanjarlo" es una respuesta de primera, que además viene con el motivo.
Verificado
La evidencia de fuentes de confianza respalda la afirmación y los modelos coinciden.
Falso
La evidencia contradice la afirmación. La ausencia de evidencia nunca es "falso".
Parcial
Respaldado en parte — cierto solo bajo un periodo o definición concretos.
Disputado
Las fuentes o los modelos se contradicen. Se muestran ambos lados con sus fuentes.
No verificable
Ninguna fuente externa puede zanjarlo — y la tarjeta dice de qué tipo: tu propia metodología, datos con licencia, un rango por tramos, o simplemente no encontrada. No es lo mismo que falso.
Mal extraída
La afirmación que construimos no representa fielmente el fragmento del que salió. Es un defecto nuestro, no de tu documento: no puntúa y nunca se marca en tu archivo.
Cómo verificamos
El método completo — fuentes, modelos, veredictos y todas las limitaciones, en lenguaje llano.
"No verificable" son tres cosas distintas. Te decimos cuál.
Un informe que vuelve con "41% no verificable" se lee como una herramienta que se rinde. El mismo análisis, separado por el motivo, es una afirmación sobre tu documento — y la mayor parte juega a tu favor.
No verificable por construcción
Una cifra calculada con tu propia metodología publicada, atribuida a datos con licencia o expresada como un rango por tramos no puede confirmarla ninguna cifra pública — nunca. Bien citada e infalsable es un hallazgo a tu favor, y lo decimos en la tarjeta en vez de insinuar una laguna.
Método no revelado
Cuando una cifra no dice cómo se calculó, el lector se topa con el mismo muro que nosotros. Ese es el grupo sobre el que actuar antes de publicar, y se cuenta aparte de todo lo demás.
El resto honesto
Lo que queda es lo que de verdad no encontramos. Dicho exactamente así — nunca disfrazado de veredicto, nunca contado en tu contra como si fuera falso.
El análisis es el mismo. Una versión se lee como un encogimiento de hombros; la otra te dice qué afirmaciones podría rebatir un lector y cuáles no podría jamás.
Tus documentos siguen siendo tuyos
Pensado para material confidencial desde el primer día.
En la UE y cifrado
Almacenado en la UE y cifrado en reposo.
Nunca entrena IA
Tu contenido nunca se usa para entrenar ningún modelo.
Modo confidencial
Verifica totalmente offline — sin búsqueda web ni imágenes saliendo.
Controlas la retención
Consérvalo, bórralo tras el análisis o auto-borra a 30/90 días.
Preguntas que vale la pena hacerse
Lo que la gente comprueba antes de subir un documento confidencial.
¿Cómo decide Facticy si una afirmación es cierta? +
Cada afirmación de peso genera una búsqueda web en vivo que construye una base de evidencia común, ordenada por la independencia de la fuente (oficial, independiente o del propio sujeto). Dos modelos independientes juzgan esa evidencia, un tercero arbitra donde discrepan y el panel debate. El veredicto sale de las fuentes, no de la memoria de un modelo, y cada veredicto enlaza a esas fuentes. Los modelos salen de un roster vetado por privacidad — ninguno puede entrenar con tus datos — y la página de metodología lo detalla.
¿Qué puedo subir? +
PowerPoint (.pptx), Word (.docx), PDF e imágenes (PNG/JPG/WebP) — las imágenes se leen con visión para recuperar su texto y sus cifras. También puedes pegar texto o verificar una sola afirmación sin subir nada.
¿Se usan mis documentos para entrenar IA? +
No. Tus archivos nunca se usan para entrenar ningún modelo — los proveedores de IA no entrenan con datos de API, y nosotros tampoco. Además puedes usar el modo confidencial, que verifica sin búsqueda web ni imágenes saliendo de nuestra infraestructura.
¿Dónde se guardan mis archivos y durante cuánto tiempo? +
En la UE (Cloudflare R2, jurisdicción UE; cómputo en Alemania), cifrados en tránsito y en reposo. Tú controlas la retención: conservarlos hasta que los borres, borrar el original justo tras el análisis, o auto-borrar a los 30 o 90 días.
¿Qué significan los veredictos? +
Seis: Verificado, Falso, Parcial, Disputado, No verificable y Mal extraída. "No verificable" nunca va solo — la tarjeta dice si la afirmación se apoya en tu propia metodología o en datos con licencia (bien citada, y ninguna cifra pública podría confirmarla jamás), si el documento no revela cómo se calculó, o si simplemente no encontramos fuente. No es lo mismo que falso, y nunca presentamos la falta de evidencia como una confirmación. "Mal extraída" es un defecto nuestro — una afirmación que construimos y no coincide con el fragmento del que salió — y no puntúa.
¿Sustituye esto a la revisión humana? +
No — es un primer filtro. Para decisiones legales, médicas, financieras o editoriales de alto riesgo, la revisión humana experta no es opcional. El trabajo de Facticy es que esa revisión empiece con un mapa, no a ciegas. La página de metodología lista todas las limitaciones.
Verifica tu próximo documento antes que tu audiencia
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