Morrow: un concepto de memoria empresarial para equipos nativos de IA
Un concepto MVP guiado por el diseño que da a los agentes de IA una memoria empresarial en la que pueden confiar. Morrow lleva Slack, Linear, GitHub, Notion, llamadas y tickets a una capa de contexto revisado, la convierte en archivos de skills ejecutables y la sirve a los agentes a través de una API. Cada respuesta lleva la evidencia de la que procede.
El reto
Las empresas necesitan contexto revisado y fiable para decisiones dispersas entre hilos de Slack, llamadas, tickets, documentos y pull requests. La búsqueda devuelve fragmentos, la documentación se aleja de cómo trabajan los equipos, y los agentes o bien siguen preguntando a personas o responden desde fuentes que se contradicen. El concepto buscaba resolver una cosa: cómo dar a los agentes una memoria empresarial revisada y mantenida al día, para que puedan actuar con ella sin que una persona controle cada respuesta.
La solución
Diseñamos y construimos Morrow en dos pantallas responsive. La landing page muestra el problema y el flujo detrás: ingest, resolve, approve, publish, learn. En el panel de operador ocurre el trabajo real. Muestra métricas en vivo de salud de la memoria, el estado de los conectores de fuentes, una cola de contradicciones, resolución de conflictos respaldada por evidencia, una compuerta de aprobación humana, archivos de skills generados y un registro de auditoría. Las fuentes en conflicto se convierten en tareas de revisión, y nada llega a un agente hasta que un responsable lo aprueba. El contexto aprobado pasa luego a los agentes mediante endpoints de API protegidos que exponen solo memoria revisada y archivos de skills, nunca la cola abierta. La interfaz adopta una estética de instrumento de laboratorio con visualizaciones animadas de grafo de contexto, construida en Next.js 16.
