COGN-IA

Abstract

Este Trabajo Fin de Máster presenta COGN-IA, una arquitectura y prototipo local de asistente cognitivo personal diseñado para interpretar eventos conversacionales mediante memoria, perfil de usuario, contexto temporal y detección de señales. El sistema separa la lógica cognitiva de la infraestructura de canales y utiliza un modelo de lenguaje local como componente de verbalización controlada. La validación mediante escenarios funcionales demuestra la viabilidad de generar consejos y reformulaciones privadas sin enviar ni modificar mensajes automáticamente.This Master's Thesis presents COGN-IA, an architecture and local prototype of a personal cognitive assistant designed to interpret conversational events through memory, user profile, temporal context and signal detection. The system separates cognitive logic from channel infrastructure and uses a local language model as a component of controlled verbalization. Validation using functional scenarios demonstrates the feasibility of generating private tips and reformulations without automatically sending or modifying messages.