Preparación Soberana de Datos de IA para Agencias Gubernamentales
Ertas Data Suite ofrece a las agencias gubernamentales un pipeline de preparación de datos aislado y on-prem para construir datasets de entrenamiento de IA a partir de registros gubernamentales sensibles — manteniendo la soberanía de datos y satisfaciendo los marcos de seguridad federales.
The Challenges You Face
La Soberanía de Datos Es un Mandato, No una Preferencia
Los datos gubernamentales — registros de ciudadanos, archivos de las fuerzas del orden, información de defensa, datos de infraestructura — deben permanecer bajo control gubernamental en todo momento. FedRAMP, FISMA, CMMC y las políticas específicas de cada agencia prohíben el procesamiento de datos sensibles en sistemas externos no autorizados.
Los Niveles de Clasificación Restringen las Opciones de Herramientas
Los datos en niveles CUI, Secret y Top Secret no pueden ser procesados por la mayoría de las herramientas comerciales de IA. Incluso los servicios en la nube autorizados por FedRAMP pueden no cumplir los requisitos para ciertos tipos de datos, y el proceso de autorización toma años.
Los Documentos Gubernamentales Tienen Estructuras Únicas
Los formularios federales, presentaciones regulatorias, informes de inteligencia y documentos de adquisición siguen formatos específicos del gobierno, convenciones de acrónimos y sistemas de marcado de clasificación que las herramientas comerciales de datos no entienden.
La Rendición de Cuentas y la Trazabilidad Son Requisitos Constitucionales
El uso gubernamental de IA debe ser transparente, responsable y auditable. Las órdenes ejecutivas y la guía de OMB requieren que las agencias documenten cómo se entrenan los modelos de IA, qué datos usan y cómo se toman las decisiones — requisitos que los flujos de trabajo de ML ad-hoc no pueden satisfacer.
How Ertas Solves This
Ertas Data Suite es una aplicación de escritorio nativa que opera en modo de aislamiento completo — sin conectividad de red, sin telemetría, sin dependencias externas. Instálala en una estación de trabajo gubernamental detrás de cualquier frontera de clasificación y prepara datasets de entrenamiento de IA a partir de los datos gubernamentales más sensibles sin ningún riesgo de exfiltración de datos.
El pipeline de cinco módulos maneja el ciclo completo de preparación de datos. Ingest normaliza formatos de documentos gubernamentales — PDFs, esquemas XML, archivos de texto de ancho fijo y exportaciones de bases de datos. Clean estandariza el formato, maneja abreviaturas específicas del gobierno y elimina contenido irrelevante. Label proporciona una interfaz estructurada para que los expertos en la materia anoten datos. Augment genera variaciones controladas para entrenamiento balanceado. Export produce datasets versionados con procedencia completa.
Cada acción se registra en una pista de auditoría inmutable que documenta quién procesó qué datos, cuándo y qué transformaciones se aplicaron — proporcionando la documentación de rendición de cuentas que los marcos de gobernanza de IA federal requieren.
Key Features for Gobierno y Sector Público
Operación con Aislamiento Completo
Data Suite funciona con cero conectividad de red. Sin consultas DNS, sin verificaciones de actualización, sin telemetría de ningún tipo. La aplicación es autónoma y completamente operativa en estaciones de trabajo sin interfaz de red — adecuada para SCIF y entornos clasificados.
Soporte de Formatos de Documentos Gubernamentales
El módulo Ingest maneja formatos estándar gubernamentales incluyendo PDF/A, esquemas XML (NIEM, etc.), exportaciones de texto de ancho fijo de sistemas legacy y datos estructurados de bases de datos federales. Los parsers personalizados pueden acomodar formatos específicos de cada agencia.
Cumplimiento de Pista de Auditoría Federal
El registro de auditoría inmutable captura cada operación con el detalle requerido por NIST AI RMF, OMB M-24-10 y la guía de EO 14110 sobre rendición de cuentas de IA. Exporta registros de auditoría en formatos compatibles con los requisitos de documentación ISSO de la agencia.
Etiquetado por Expertos en la Materia
Analistas gubernamentales, profesionales de inteligencia y expertos del dominio etiquetan datos usando la interfaz estructurada del módulo Label. Su conocimiento institucional se codifica en datasets de entrenamiento sin requerir habilidades de ciencia de datos.
Why It Works
- La arquitectura aislada de Data Suite satisface los requisitos de NIST SP 800-171 y CMMC Nivel 3 para procesamiento de CUI sin requerir controles de seguridad adicionales más allá del ATO existente de la estación de trabajo.
- Las agencias gubernamentales han usado Data Suite para preparar datasets de entrenamiento a partir de información controlada no clasificada sin modificar su arquitectura de seguridad existente ni obtener nuevos ATOs.
- La pista de auditoría inmutable proporciona la documentación requerida por OMB M-24-10 para agencias que usan IA en procesos de toma de decisiones que afectan los derechos o la seguridad de las personas.
- Los expertos en la materia sin experiencia en ciencia de datos han preparado datasets etiquetados de alta calidad usando el flujo guiado de Data Suite, habilitando proyectos de IA que antes estaban bloqueados por la escasez de ingenieros de ML con habilitación de seguridad.
- El pipeline determinístico de Data Suite asegura que entradas idénticas siempre produzcan resultados idénticos — un requisito para los estándares de reproducibilidad del NIST AI Risk Management Framework.
Example Workflow
Una agencia federal quiere entrenar un modelo que clasifique las solicitudes entrantes de FOIA por complejidad y las dirija al equipo de procesamiento apropiado. Un analista abre Ertas Data Suite en una estación de trabajo dentro del enclave CUI de la agencia, ingiere 8,000 solicitudes históricas de FOIA a través del módulo Ingest y ejecuta el módulo Clean para normalizar los variados formatos de envío.
Oficiales experimentados de FOIA usan el módulo Label para clasificar cada solicitud por nivel de complejidad, área temática y tiempo de respuesta típico. El módulo Augment genera variaciones de tipos de solicitudes subrepresentadas. El módulo Export produce un dataset JSONL versionado con documentación completa de cadena de custodia.
El dataset se transfiere a través de medios aprobados al entorno de entrenamiento de la agencia, donde produce un modelo de clasificación que pre-filtra las solicitudes entrantes — dirigiendo casos complejos a oficiales senior inmediatamente y agrupando solicitudes rutinarias para procesamiento eficiente. El tiempo promedio de enrutamiento inicial se reduce de días a minutos, con documentación de auditoría completa que satisface los requisitos de reporte de OMB.
Related Resources
Ship AI that runs on your users' devices.
Early bird pricing starts at $14.50/mo — locked in for life. Plans for builders and agencies.