IA personalizada, hecha para tu negocio.
Entrenado con tus datos, operado donde elijas, y tuyo.
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
La IA genérica no conoce tu dominio.
Los modelos genéricos aprenden de la web pública. Tu negocio funciona con documentos que nunca salieron de tu red.
- 01
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.
- 02
Tus datos tienen reglas.
HIPAA, GDPR y tus políticas internas limitan qué APIs externas pueden verlos.
- 03
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 producción.
Tú decides si continuar después de cada paso.
- 01
Auditoría del caso de uso
Gratis. Encontramos el gasto que vale la pena recortar.
- 02
Prueba de concepto
De tres a cuatro semanas hasta el modelo más pequeño que alcanza tu nivel de calidad.
- 03
Construcción
Entrenado, evaluado contra tu nivel de calidad y conectado a tus sistemas.
- 04
Operación y mejora
Corre donde elijas y se reentrena a medida que cambian tus tareas.
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.
30 minutos. Técnica. Sin pitch.
Constrúyelo con nosotros o constrúyelo tú.
Con nosotros
Definimos, entrenamos y operamos el modelo junto a tu equipo.
- Un solo equipo desde la auditoría hasta producción
- Se reentrena a medida que cambian tus tareas
- El modelo es tuyo
Con tu equipo
Tus ingenieros de ML entrenan modelos en Ertas, con soporte enterprise.
- Ertas para todo tu equipo
- GPUs de frontera y una asignación de créditos a medida
- Soporte dedicado
Corre donde tus datos pueden estar.
El modelo es tuyo en todas las opciones.
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, incluidos entornos air-gapped sin conexión a internet.
Pensado para equipos que trabajan bajo HIPAA, GDPR y la Ley de IA de la UE.
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, incluidos entornos air-gapped.
Preguntas frecuentes.
Sí. El modelo entrenado es tuyo, ya corra gestionado por Ertas, en tu nube u on-premise, y puedes moverlo más adelante. Los modelos que tu propio equipo entrena en Ertas también son tuyos.
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.
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.
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.
Solo si eliges el alojamiento gestionado por Ertas. En tu propia nube u on-premise, el modelo corre dentro de tu entorno, y se admiten instalaciones air-gapped.
Un proyecto empieza 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.
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.