Guías, notas de investigación y lo que aprendemos creando modelos.
La arquitectura completa para agencias de IA que sirven a firmas de abogados — desde la orquestación con n8n hasta la inferencia con modelos ajustados y la entrega orientada al cliente. Selección de componentes, topología de despliegue y consideraciones de escalabilidad.
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Construiste tu app con Cursor y conectaste OpenAI. Ahora estás atado. Aquí te mostramos cómo desplegar funciones de IA que tú controlas — del prototipo a producción sin dependencia de proveedor.
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Los clientes empresariales cada vez más requieren que sus datos nunca salgan de su infraestructura. Así es como las agencias de IA pueden cumplir con los requisitos de soberanía de datos con modelos ajustados desplegados localmente.
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Ejecuciones QLoRA idénticas en una RTX 4090 comparan Llama 8B y Qwen 2.5 7B en clasificación, extracción y generación, además de VRAM y velocidad.
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Compara los precios de las APIs de IA en 2026 con modelos abiertos auto-alojados y encuentra la forma más económica de sumar IA a tu app indie.
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La mayoría de los modelos ajustados nunca llegan a producción. Así es por qué existe la brecha entre entrenar en un notebook y desplegar en producción — y cómo cerrarla sistemáticamente.
Leer el artículoFine-tuning y la generación aumentada por recuperación resuelven problemas diferentes. Esta guía explica cuándo usar cada enfoque, las ventajas y desventajas involucradas, y cómo combinarlos para obtener los mejores resultados.
Leer el artículoAtiende a varios bufetes desde un solo modelo base: entrena un adaptador LoRA por bufete, intercámbialo en caliente en Ollama o vLLM y aísla sus datos.
Leer el artículoUn análisis detallado de ROI comparando modelos ajustados auto-alojados contra precios de API de OpenAI para agencias — con ejemplos trabajados para escenarios de 3 clientes y 10 clientes y cálculos de punto de equilibrio.
Leer el artículoUna comparación honesta de Ertas Studio contra herramientas DIY de fine-tuning como Unsloth y Axolotl — enfocada en lo que importa para agencias: tiempo de entrega, transferencia al cliente y velocidad de iteración.
Leer el artículoUn caso de estudio compuesto que muestra cómo una agencia de automatización usó n8n, modelos locales ajustados y despliegue on-premise para entregar IA compatible con HIPAA a una red hospitalaria regional.
Leer el artículoComo los modelos de AI auto-alojados cambian la estrategia de precios de las agencias. Modelos de precio de tarifa fija, por puesto e hibridos con ejemplos de margen calculados por cada nivel de GPU.
Leer el artículoUna guía táctica para agencias de n8n: recopila datos de interacción de clientes vía flujos de trabajo, limpia y formatea, ajusta un modelo en Ertas Studio, despliega localmente y conecta de vuelta a n8n para inferencia.
Leer el artículoTodo lo que necesitas saber sobre ejecutar modelos de lenguaje grande en tu propio hardware — desde requisitos de hardware y formatos de modelo hasta herramientas como Ollama, LM Studio y llama.cpp.
Leer el artículoUn checklist de cumplimiento accionable para desplegar modelos de IA ajustados on-premise en bufetes de abogados — cubriendo manejo de datos, controles de acceso, registro de auditoría, versionado de modelos y requisitos de colegios de abogados.
Leer el artículoUna guia de ventas para agencias de IA: como enmarcar la IA on-premise para CTOs de hospitales, manejar objeciones, estructurar tu propuesta y navegar el proceso de adquisicion en salud.
Leer el artículoUn tutorial práctico: regístrate en Ertas Studio, sube un dataset legal de ejemplo, configura y ejecuta el fine-tuning, evalúa la salida y exporta tu modelo — todo en 30 minutos.
Leer el artículoLos system prompts, el contexto RAG, los reintentos y el historial de conversación multiplican tu factura de API de IA en la nube. Aquí está el cálculo real.
Leer el artículoLas APIs de LLM en la nube crean riesgos de procesamiento de datos bajo GDPR. Aprende cómo construir funcionalidades de IA que cumplan con las regulaciones europeas de privacidad usando modelos ajustados locales.
Leer el artículoSube un dataset JSONL, elige un modelo base, entrena en GPUs cloud gestionadas y exporta GGUF, todo desde un canvas visual. Sin Python ni terminal.
Leer el artículoUna guía práctica para ajustar los modelos Llama 3 de Meta — cubriendo selección de modelo, preparación de dataset, configuración LoRA, consejos de entrenamiento y despliegue como GGUF para inferencia local.
Leer el artículoErtas Studio es una interfaz basada en canvas para ajustar múltiples modelos de IA simultáneamente. Sube datos, configura entrenamiento y compara resultados — sin CLI requerido.
Leer el artículoLa mayoría de las herramientas de ML están hechas para la línea de comandos. Creemos que el fine-tuning merece un espacio de trabajo visual. Así es por qué diseñamos Ertas Studio como un canvas — y qué cambia eso del flujo de trabajo de fine-tuning.
Leer el artículoCómo Ertas equilibra la conveniencia del fine-tuning en la nube con la privacidad del despliegue local, dándote control sobre tus datos donde más importa.
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