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Última actualización:
28
/
05
/
2026
Publicado:
28
/
05
/
2026

NeuralTrust

NeuralTrust es una empresa líder en seguridad y gobernanza de inteligencia artificial (IA), que ofrece soluciones de auditoría en tiempo real, gestión de riesgos y cumplimiento para la IA generativa. Su tecnología propietaria de Big Data e IA ayuda a las empresas a desplegar sistemas de IA de manera segura y transparente, asegurando el cumplimiento de estándares regulatorios y directrices éticas.
Con experiencia en seguridad de modelos de lenguaje de gran escala (LLM), detección de anomalías y observabilidad de IA, NeuralTrust ayuda a las organizaciones a mitigar riesgos como sesgos, desinformación y ataques adversariales, haciendo que la adopción de la IA sea medible, confiable y escalable. Con sede en España y en expansión global, la empresa apoya a las empresas en la construcción de ecosistemas de IA confiables y escalables.

Caso de uso:
Protegiendo los LLMs de la Administración
Caso de uso:
Gestión segura de consultas ciudadanas
Datos de la empresa

Año de fundación

2022

NIF/CIF

B10943710

Certificaciones

RGPD, ISO 27001
Todavía no dispone de certificaciones.

Nº de Empleados

15

Tipo de empresa:

Startup / Scaleup

Tipo de oferta

Servicio

Modelo de negocio

Licencias de uso de software o similar

Tecnologías

APIS, Cybersecurity, Software, Robotics, Artificial Intelligence, Machine Learning, LLMs, APIs y desarrollos software, Arquitecturas, Ciberseguridad, Cloud, Computación avanzada, Inteligencia Artificial, Plataformas

Premios

  • Premio Más Escalable 2025 - South Summit Madrid.
  • Trust Tech & Date 2025 - South Summit Madrid.
  • Finalista en los Premios 22@ Start 2024

Aceleradoras

IESE Business School, Barcelona Activa
Tracción pública

Clientes destacados

Generalitat de Catalunya.

Sectores de la administración

Agua, Asuntos Exteriores, Ciudades Inteligentes, Energía, Justicia, Planeación Territorial, Seguridad y Emergencias, Servicios Sociales, Transformación transversal, Turismo, Otro, Agricultura, Atención a la Ciudadanía, Ciencia e Innovación, Economía y empleo, Educación, Hacienda y Administración Pública, Industria y Comercio, Medio Ambiente y Transición Energética, Obras públicas, Participación y Transparencia, Salud y Sanidad, Transporte y Movilidad
Solvencia económica

Inversores

VentureFriends, Seaya, IESE Business School, PLUGandPLAY, BStartup.

Nº total de clientes hasta la fecha

6

Premios

  • Premio Más Escalable 2025 - South Summit Madrid.
  • Trust Tech & Date 2025 - South Summit Madrid.
  • Finalista en los Premios 22@ Start 2024

Aceleradoras

IESE Business School, Barcelona Activa

Datos de la empresa

Año
Ventas
Empleados
EBITDA
Clientes
Ronda
Inversión
Inversores
Todavía no se han publicado datos de la empresa.
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Caso de uso

Protegiendo los LLMs de la Administración

Contexto

La incorporación de modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) en la Administración pública está abriendo nuevas posibilidades para automatizar tareas, mejorar la atención ciudadana y optimizar la gestión de la información.
Sin embargo, esta transformación tecnológica también plantea retos importantes en materia de seguridad, gobernanza de los modelos y cumplimiento normativo.
A medida que las administraciones avanzan en sus estrategias de digitalización, resulta esencial garantizar que los sistemas de IA se despliegan de forma controlada, ética y segura, especialmente cuando interactúan con la ciudadanía o manejan datos sensibles.
La necesidad de herramientas que permitan supervisar, proteger y auditar el uso de estos modelos se vuelve crítica para asegurar una adopción responsable y alineada con las exigencias regulatorias y las expectativas sociales.

Problema

  • Falta de herramientas específicas de seguridad: los entornos públicos no disponen de soluciones diseñadas para controlar y proteger el uso de modelos de lenguaje.
  • Riesgo de fugas de datos y privacidad: sin mecanismos de control adecuados, los LLM pueden divulgar información sensible o personal, incumpliendo normativas como GDPR o el EU AI Act.
  • Generación de contenido inapropiado o sesgado: los modelos pueden producir respuestas ofensivas, desinformación o sesgos que afectan la experiencia ciudadana y la reputación institucional.
  • Falta de trazabilidad y control del sistema: no existe visibilidad clara sobre el comportamiento del modelo, los datos procesados ni la evolución de sus respuestas, dificultando auditorías y gestión de incidentes.

 

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Solución

  • Capa de seguridad y observabilidad para LLMs: permitió actuar como intermediario entre el usuario y los modelos de IA, garantizando un uso seguro y alineado con las políticas institucionales.
  • Pasarela de control (AI Gateway): permitió supervisar en tiempo real las interacciones, interceptar peticiones maliciosas y prevenir respuestas inadecuadas.
  • Cumplimiento normativo: permitió asegurar la adecuación a marcos regulatorios como el EU AI Act y el GDPR.
  • Registro y auditoría completa: permitió disponer de trazabilidad total sobre el comportamiento del modelo y las interacciones realizadas.
  • Gestión centralizada de políticas: permitió definir reglas de uso a nivel organizativo, reduciendo la dependencia de desarrollos individuales.
  • Filtros semánticos avanzados: permitió detectar comportamientos anómalos, intentos de manipulación o usos indebidos antes de impactar al usuario final.
  • Adopción segura de IA generativa: permitió incorporar modelos de lenguaje en procesos públicos con mayor confianza, seguridad y transparencia.
...

Impacto

La implementación de la solución de NeuralTrust permite a las administraciones públicas avanzar hacia una adopción segura, estratégica y controlada de la inteligencia artificial generativa. Entre los principales impactos destacan:

  • Reducción de riesgos reputacionales y legales: Al establecer filtros de seguridad y trazabilidad sobre el comportamiento de los modelos, se minimizan las posibilidades de respuestas inapropiadas, fugas de información o incumplimientos normativos.
  • Confianza institucional: La Administración gana capacidad para auditar y supervisar el uso de LLMs en tiempo real, lo que fortalece la rendición de cuentas y la gestión ética de la tecnología.
  • Aceleración de la innovación: La solución actúa como habilitador para explorar nuevos casos de uso de IA generativa en distintos ámbitos de la Administración, sin comprometer la seguridad ni la gobernanza.
  • Escalabilidad y sostenibilidad: Gracias a su arquitectura modular y sus políticas configurables a nivel organizativo, la plataforma puede adaptarse a distintos contextos administrativos y crecer al ritmo de la demanda tecnológica pública.
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Caso de uso

Gestión segura de consultas ciudadanas

Contexto

Las entidades públicas están incorporando modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) para automatizar la atención al ciudadano: respuestas a consultas frecuentes, agilización de trámites y filtrado inicial de solicitudes.
Esta mejora de la eficiencia implica procesar datos personales y ofrecer información relevante en tiempo real, pero también plantea riesgos de seguridad, cumplimiento normativo y calidad de las respuestas.

Problema

  • Riesgo de divulgación de datos sensibles: sin mecanismos de control, los LLM pueden exponer información personal al generar respuestas.
  • Inconsistencia en la calidad de las respuestas: la ausencia de validación puede derivar en información incompleta o desactualizada.
  • Falta de trazabilidad de las interacciones: sin registros centralizados, resulta difícil auditar consultas y respuestas generadas por el sistema.
  • Riesgo de incumplimiento normativo: las implementaciones estándar no garantizan el cumplimiento de regulaciones como GDPR o normativas de IA.
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Solución

  • Capa de seguridad y observabilidad para LLMs: permitió actuar como intermediario entre la plataforma de atención ciudadana y los modelos, controlando las interacciones.
  • Filtrado de contenido y enmascaramiento de datos: permitió interceptar peticiones y ocultar automáticamente información personal, evitando fugas de datos.
  • Validación semántica y de fuentes: permitió verificar que las respuestas se basen en repositorios oficiales y datos actualizados.
  • Registro integral de interacciones: permitió almacenar cada consulta y respuesta con metadatos, facilitando auditorías y análisis.
  • Políticas configurables: permitió definir reglas de acceso, niveles de sensibilidad y flujos de aprobación desde un panel central.
...

Impacto

  • Protección de la privacidad gracias a la eliminación automática de datos personales en todos los flujos de atención.
  • Con esta solución, cualquier organismo gubernamental puede desplegar IA generativa en sus canales de atención de forma segura, transparente y escalable.
  • Transparencia y una correcta auditoría al tener un registro unificado de todas las interacciones, con capacidad de generar informes completos en pocos clics.
  • Mejora de la calidad de las respuestas ya que se validan contra fuentes oficiales, reduciendo errores y desinformación.
  • Adopción responsable de la tecnología por parte de la entidad pública, cumpliendo con los requisitos regulatorios y reforzando la confianza ciudadana en sus servicios digitales.
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