Producto · 19 de septiembre de 2026

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NECTEC lanza Pathumma Connect, asistente AI para la gestión de documentos

A student in a blue lab coat and safety glasses operating machinery in a workshop
ThisisEngineering / Unsplash

NECTEC, la organización nacional de electrónica y computación, lanzó Pathumma Connect, una plataforma que se basa en el modelo de lenguaje Pathumma LLM, diseñado para asistir en múltiples tareas documentales. La plataforma permite a los usuarios verificar derechos, preparar documentos, llenar formularios y seguir el estado de los procesos, todo en una sola conversación. Techsauce informó la noticia. La plataforma se distingue por su capacidad para integrar herramientas y servicios de diversas agencias a través del protocolo Model Context Protocol (MCP), facilitando la interacción con bases de datos externas sin necesidad de desarrollar nuevos sistemas de conexión cada vez.

Esta innovación se alinea con el impulso del gobierno tailandés hacia la soberanía en inteligencia artificial, asegurando que los datos de las agencias no se compartan con proveedores extranjeros. Pathumma Connect opera en siete dominios clave: agricultura, gobierno, agua, turismo, cultura, educación e información organizacional. La plataforma también incluye un sistema de gestión de permisos seguro para acceder a la información interna. NECTEC ha colaborado con la Oficina del Comité de Desarrollo del Sistema de Administración Pública para desarrollar un chatbot centralizado que permita a los ciudadanos acceder a múltiples servicios gubernamentales a través de una sola interfaz.

La plataforma centralizada busca reducir la duplicación de inversiones en tecnología dentro del sector público, proporcionando una solución unificada para todas las agencias. Pathumma Connect está en fase de expansión, trabajando con agencias piloto para integrar completamente sus capacidades en los siete dominios establecidos. Además, Pathumma LLM está disponible para descarga gratuita a través de Hugging Face, permitiendo a desarrolladores y organizaciones implementar el modelo en sus propios sistemas sin riesgo de filtración de datos.