HavenSIGHT es un módulo de captura de evidencia y declaraciones de testigos guiado por IA, diseñado para investigaciones complejas. Mejora la precisión, la integridad y la consistencia de las entradas en primera línea, de modo que cada investigación comienza con mejores hechos. SIGHT está construido para condiciones del mundo real, testigos diversos y multilingües, y incidentes de alta consecuencia.
Las investigaciones de incidentes son tan sólidas como las pruebas con las que comienzan. En la práctica, las declaraciones de testigos son inconsistentes, incompletas y están moldeadas por la habilidad del investigador, la presión del tiempo y el sesgo cognitivo. Se pierden detalles críticos, las líneas de tiempo a menudo no son claras, y el RCA posterior se ve obligado a compensar por entradas débiles.
HavenSIGHT aborda este problema desde la raíz. Guía la captura de evidencia con una estructura impulsada por IA, adapta las preguntas al contexto y transforma las entradas en narrativas listas para la investigación alineadas con el motor de razonamiento de Haven. Reconstruye la línea de tiempo basada en las entradas y señala cualquier inconsistencia o dato faltante.
Los testigos recuerdan los eventos de manera diferente. El lenguaje varía. Los detalles emergen de manera desigual. HavenSIGHT está diseñado para manejar esta variabilidad sin imponer formas rígidas o cuestionarios genéricos. Se adapta en tiempo real mientras mantiene una estructura y coherencia en todos los sitios e investigadores.
Resultado: Declaraciones más completas con menos esfuerzo por parte del investigador y menos variabilidad entre investigaciones.
HavenSIGHT está estrechamente integrado con el motor de inteligencia de Haven. Los hechos y las líneas de tiempo extraídos fluyen directamente hacia los flujos de trabajo de análisis, lo que permite una RCA más profunda y acciones correctivas más precisas a continuación.
La evidencia alimenta la reconstrucción de la línea de tiempo de Haven.
Los hechos respaldan los diversos métodos de análisis de causas raíz.
Las condiciones y acciones se mapean directamente al razonamiento sobre peligros y controles
Las narrativas están vinculadas a las causas raíz recomendadas por IA y acciones correctivas.
HavenSIGHT asegura que el análisis esté basado en evidencia, no en suposiciones.
Resultados generalmente observados:
Mayor claridad y completitud de las declaraciones de testigos
Entrevistas de seguimiento y re-trabajo reducidas
Mayor consistencia entre investigadores y sitios
Mayor alineación entre la evidencia y las conclusiones del RCA
Confianza mejorada en auditorías y regulaciones
Los equipos ven ganancias desde la primera investigación en adelante.
No se utilizaron datos de clientes para el entrenamiento del modelo de IA.
Cifrado en tránsito y en reposo
Control de acceso basado en roles
Aislamiento de datos específicos del cliente
Soporte para la detección y redacción de PII
Manejo de evidencia lista para auditoría
