La calidad deja de mejorar.
El prompting solo llega hasta cierto punto con tus formatos, tu jerga y tus flujos de trabajo. Entrenar con tus propios datos eleva el techo.
Modelos de IA a medida, hechos para tu empresa.
Entrenados con el trabajo de tus agentes y operados donde elijas.
La IA genérica no conoce tu dominio.
Tus datos tienen reglas.
HIPAA, GDPR y tus políticas internas limitan qué APIs externas pueden verlos.
Cada llamada a la API suma a la factura.
El precio por token convierte cada funcionalidad en un costo variable. Un modelo entrenado para la tarea cuesta menos de operar a escala.
De la primera llamada a un modelo que sigue mejorando.
Tú decides si continuar después de cada etapa.
Analizar
Una auditoría gratuita de en qué se va tu gasto en IA y qué tareas se repiten a gran volumen.
Preparar
Convertimos tus ejemplos y registros de solicitudes en conjuntos de entrenamiento y de prueba. Tu equipo aprueba lo que entra.
Construir
Una prueba de concepto de tres a cuatro semanas encuentra el modelo más pequeño que alcanza tu nivel de calidad. Después entrenamos el modelo de producción.
Operar
Lo servimos detrás de una sola API: gestionado por Ertas, en tu nube u on-premise.
Mejorar
El modelo aprende de forma continua de tu tráfico y tus comentarios. Cada versión nueva supera tus evaluaciones antes de tomar el relevo.
Empieza con una auditoría gratuita.
- Tokens desperdiciados.
- Prompts, razonamiento y reintentos que pagas en cada llamada a la API.
- Trabajo repetitivo.
- Tareas que se ejecutan a gran volumen con la misma forma.
- Tu punto de partida.
- Coste, velocidad y calidad, medidos con tus ejemplos.
- Tu nivel de calidad.
- Un conjunto de pruebas construido con tus ejemplos.
Recibes un alcance por escrito. Si una tarea no está lista, el alcance lo dice.
99%
menos coste que Claude Opus 5
y un 96% menos que GPT-5.6 Luna
+18%
mejor tras el entrenamiento
ROUGE-1, el mismo modelo antes y después
23×
más rápido que Claude Opus 5
y 6× más rápido que GPT-5.6 Luna
Medido en nuestro estudio sobre un benchmark de resumen (QMSum). Lee el artículo
Constrúyelo con nosotros o constrúyelo tú.
Corre donde tus datos pueden estar.
- Gestionado por Ertas
- Alojamos, monitorizamos y actualizamos el modelo. Tus datos se mantienen privados.
- Tu nube
- Tu propia cuenta de AWS, Azure o Google Cloud, con los controles que ya tienes.
- On-premise
- Tus propios servidores, dentro de tu red.
Hecho para equipos que trabajan con APIs de modelos de frontera.
Si un modelo de frontera atiende el mismo tipo de solicitud miles de veces al día, un modelo entrenado en ese trabajo puede asumir buena parte de él.
Empresas de agentes de IA
- Hoy
- Cada paso del agente es una llamada a la API de un modelo de frontera. Los prompts de sistema largos, los bucles de llamadas a herramientas y los reintentos elevan el coste por tarea con cada nuevo cliente.
- Con Ertas
- Entrenamos un modelo en los pasos que tu agente más repite, como el enrutamiento, la elección de herramientas y la extracción. Las llamadas difíciles se quedan en los modelos de frontera.
Agencias de automatización
- Hoy
- Los flujos de los clientes en n8n, Make o Zapier llaman a un modelo de frontera en cada paso, así que los márgenes se reducen a medida que crece el volumen de clientes.
- Con Ertas
- Un modelo entrenado para cada flujo de cliente, detrás de un endpoint que colocas en el paso existente.
SaaS con funciones de IA
- Hoy
- Una función que funcionaba en la demo se encarece a escala, porque la factura por token y los tiempos de respuesta crecen con cada usuario activo.
- Con Ertas
- Un modelo entrenado con las solicitudes reales de tu función, que devuelve la salida en el formato exacto que espera tu producto.
Operaciones empresariales
- Hoy
- La clasificación de soporte, la extracción de documentos y la gestión de reclamaciones hacen miles de llamadas casi idénticas a la API de un modelo de frontera cada día.
- Con Ertas
- Un modelo por cada tarea de alto volumen, evaluado contra tu nivel de calidad antes de recibir tráfico.
Industrias reguladas
- Hoy
- Las notas clínicas, los contratos y los registros financieros no pueden ir a cualquier API externa, así que los proyectos de IA se detienen en la revisión de cumplimiento.
- Con Ertas
- Entrenamos con datos desidentificados o internos y ejecutamos el modelo en tu nube o en tus propios servidores.
Preguntas frecuentes.
¿Somos dueños de los modelos que nos entrenan?
Por defecto, los modelos corren en Ertas, entrenados con tu trabajo y ajustados por tu equipo. La propiedad y la entrega del modelo están disponibles con un compromiso mínimo de contratación. Los modelos que tu propio equipo entrena en Ertas son tuyos.
¿Qué tareas encajan mejor?
Tareas que se repiten a gran volumen con un formato estable, en las que ya gastas mucho en un modelo de frontera. El trabajo abierto, o un flujo que todavía cambia cada semana, normalmente no está listo, y la auditoría te lo dirá.
¿Qué pasa con las solicitudes que el modelo no puede resolver?
Con el endpoint de modelo adaptativo, siguen en el modelo de frontera que usas hoy. Tu modelo personalizado asume la parte que resuelve bien, y esa parte crece a medida que se reentrena.
¿Cómo hacemos el cambio?
Con el endpoint de modelo adaptativo, apuntas la llamada a la API a un nuevo nombre de modelo. El formato de las solicitudes, el SDK y los registros siguen igual, y nada cambia hasta que lo apruebes.
¿Ertas necesita acceso a nuestra nube o a internet?
Solo si eliges el alojamiento gestionado por Ertas. En tu propia nube u on-premise, el modelo corre dentro de tu entorno.
¿Cuál es la duración y el costo típico de un proyecto?
Un proyecto empieza con la auditoría y la preparación de los datos, y sigue con una prueba de concepto de tres a cuatro semanas. El precio depende de la tarea, el volumen de datos y el entorno de despliegue. Lo definimos en la llamada.
¿Cómo encaja esto en nuestra estrategia de IA a largo plazo?
Cada modelo es un activo entrenado con tu propio trabajo. A medida que crecen tus datos y salen mejores modelos base, lo reentrenamos y lo evaluamos contra tu nivel de calidad, para que siga mejorando.