Mantén Tu Pipeline de IA Robusto Frente a Datos del Mundo Real
Ertas Data Suite ofrece a los equipos de productos AI una infraestructura robusta de pipelines de datos — gestionando subidas de clientes desordenadas, redactando PII y puntuando la calidad de los datos antes de que lleguen a tus modelos de IA. El despliegue on-premise satisface a los clientes de industrias reguladas.
The Challenges You Face
Los Datos Subidos por Clientes Rompen Tu Pipeline RAG
Los clientes suben PDFs malformados, hojas de cálculo inconsistentes y documentos con codificación inesperada. Cada uno es un potencial fallo del pipeline que se manifiesta como un error en el producto de IA.
La PII se Filtra en Datos de Entrenamiento y Registros de Inferencia
Sin redacción sistemática, la PII de los clientes acaba en conjuntos de datos de entrenamiento, almacenes vectoriales y registros de inferencia. Un solo incidente erosiona la confianza del cliente y genera exposición regulatoria.
Los Ingenieros Arreglan Pipelines de Datos en Lugar de Construir el Producto
Los problemas de ingestión y transformación de datos son la fuente número uno de interrupciones de ingeniería. Cada hora depurando un analizador CSV malformado es una hora sin dedicar a funciones de IA.
Los Clientes Regulados Exigen Procesamiento On-Prem
Los clientes de salud, legal y finanzas no adoptarán tu producto a menos que el procesamiento de datos ocurra en su infraestructura con trazas de auditoría. Actualmente no puedes garantizar esto.
How Ertas Solves This
Ertas Data Suite actúa como la infraestructura de pipeline que impulsa la capa de manejo de datos de tu producto. En lugar de construir código personalizado de ingestión y transformación para cada tipo de documento que tus clientes suben, los 18 nodos de procesamiento de Data Suite manejan el espectro completo — PDF, Word, PowerPoint, Excel/CSV, HTML, imágenes y audio — con detección de anomalías y puntuación de calidad detectando problemas antes de que los datos lleguen a tus modelos de IA.
La redacción de PII está integrada en el pipeline como un nodo dedicado, no añadida como un añadido posterior. Cada documento pasa por redacción configurable antes de llegar a modelos de IA o almacenes vectoriales. La capacidad de streaming de datos planificada permitirá el procesamiento continuo — configura el pipeline para vigilar una fuente de datos y procesar nuevas subidas automáticamente. El despliegue on-prem satisface a los clientes de industrias reguladas que requieren procesamiento de datos en su infraestructura con trazas de auditoría completas.
Key Features for Empresas de Soluciones Basadas en IA
Ingestión Multi-Formato Robusta
8 analizadores de entrada (PDF, Word, PowerPoint, Excel/CSV, HTML, imágenes, audio) manejan la realidad de los documentos subidos por clientes. El Detector de Anomalías detecta archivos corruptos o malformados antes de que rompan el procesamiento downstream.
Redacción de PII como Infraestructura
El Redactor PII se ejecuta como un nodo del pipeline, no como un añadido posterior. Cada documento pasa por redacción antes de llegar a modelos de IA. Las decisiones de redacción se registran para auditoría de cumplimiento.
Controles de Calidad de Datos
Los nodos Quality Scorer y Anomaly Detector aplican umbrales de calidad de datos. Los documentos que no superan las comprobaciones de calidad se marcan en lugar de degradar silenciosamente el rendimiento del modelo de IA.
Exportación Lista para RAG
El RAG Exporter genera texto fragmentado con metadatos frontmatter o JSON estructurado — listo para ingestión en base de datos vectorial. Combinado con puntuación de calidad upstream, garantiza que la recuperación RAG sea fiable.
Desplegable On-Prem para Clientes Regulados
Incluye Ertas Data Suite como parte de tu despliegue on-prem. Aplicación de escritorio nativa sin dependencias externas. Los clientes de industrias reguladas obtienen trazas de auditoría y operación air-gapped.
Why It Works
- El 80-90% de los datos empresariales no están estructurados — los PDFs desordenados, correos electrónicos y documentos que tu producto de IA debe manejar de forma fiable cuando los clientes los suben (IDC, Forbes).
- Los equipos de AI/ML dedican el 60-80% del tiempo del proyecto a la preparación de datos en lugar del desarrollo de modelos — tiempo que tu equipo de ingeniería podría dedicar a funciones del producto (Harvard Business Review).
- Se proyecta que el mercado global de preparación de datos alcance los 16,84 mil millones de dólares para 2031, reflejando la necesidad universal de infraestructura robusta de pipelines de datos (Allied Market Research).
- El 65,7% de las organizaciones con datos sensibles prefieren el despliegue on-premise — estos son exactamente los clientes de industrias reguladas que necesitan tu producto de IA pero no pueden usar soluciones solo en la nube (Flexera State of the Cloud).
- Ertas está respaldada por Antler, una de las firmas de capital riesgo en etapa temprana más activas del mundo, validando la necesidad del mercado de infraestructura de pipelines de datos.
Example Workflow
Una empresa de SaaS de IA recibe subidas de documentos de clientes — una mezcla de PDFs, documentos Word y páginas HTML — para un producto de base de conocimiento impulsado por RAG. El pipeline de datos se ejecuta en Data Suite: Importación de Archivos → Analizador PDF / Analizador Word / Analizador HTML (bifurcado por tipo de archivo) → Detector de Anomalías → Redactor PII → Puntuador de Calidad → RAG Chunker → RAG Exporter.
El Detector de Anomalías detecta 15 PDFs corruptos y 8 archivos con problemas de codificación, poniéndolos en cuarentena para revisión en lugar de dejar que degraden silenciosamente los resultados de búsqueda. El Redactor PII elimina nombres de empleados del cliente, direcciones de correo electrónico y números de teléfono de todos los documentos antes de que entren al almacén vectorial. El Puntuador de Calidad marca 47 extracciones de baja confianza.
Los fragmentos limpios y con PII redactada se exportan a la base de datos vectorial. El pipeline se ejecuta en el servidor on-prem del cliente, satisfaciendo sus requisitos de cumplimiento sanitario. La traza de auditoría demuestra el manejo de PII al equipo de cumplimiento del cliente — un entregable que anteriormente requería semanas de herramientas personalizadas.
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