Ertas para E-Commerce

Ajusta y despliega modelos de IA que comprenden tu catálogo de productos, la intención del cliente y la voz de tu marca — a escala, sin que los costos de API por token devoren tus márgenes.

The Challenge

Los negocios de e-commerce operan a una escala donde incluso pequeñas mejoras en el descubrimiento de productos, calidad de descripciones o comprensión del cliente se traducen directamente en ingresos. La IA puede impulsar mejor búsqueda, recomendaciones personalizadas, descripciones automatizadas de productos y asistentes de compra conversacionales — pero los modelos genéricos no tienen conocimiento de tu catálogo específico, taxonomía o base de clientes. Producen descripciones de productos genéricas que suenan como las de cualquier otro minorista, malinterpretan consultas de productos de nicho y no capturan la voz de marca que diferencia tu tienda.

El costo es el otro factor crítico. A escala de e-commerce — millones de páginas de productos, miles de consultas de clientes por minuto y solicitudes de recomendación en tiempo real en cada carga de página — el precio por token de proveedores de API de terceros se vuelve prohibitivamente costoso. Un gran minorista con catálogo que genera descripciones de productos con IA para 500,000 SKUs o sirve un asistente de compras conversacional a millones de visitantes enfrenta facturas de API que eclipsan el valor que la IA crea. La economía solo funciona si los costos de inferencia son predecibles y están desacoplados del precio por solicitud.

The Solution

Ertas permite a los equipos de e-commerce construir modelos de IA que comprenden profundamente su dominio de productos y se ejecutan a escala sin costos por token. Usando Ertas Studio, los equipos de merchandising y ciencia de datos pueden ajustar modelos fundacionales con su catálogo de productos, corpus de reseñas de clientes, registros de consultas de búsqueda y guías de estilo de marca. Los modelos resultantes generan descripciones de productos que coinciden con la voz de tu marca, interpretan consultas ambiguas de clientes con contexto específico del catálogo y alimentan lógica de recomendación que refleja tu inventario real y segmentos de clientes.

El despliegue vía Ertas Cloud proporciona endpoints de inferencia dedicados con costos de infraestructura fijos — sin cargos por token independientemente del volumen. Los modelos pueden ejecutarse en tus propios servidores o en infraestructura gestionada por Ertas, y el escalado horizontal maneja picos de tráfico durante eventos de compras pico. Ertas Hub permite a tu equipo versionar y compartir adaptadores de modelo entre departamentos — un adaptador para descripciones de productos, otro para comprensión de consultas de búsqueda, un tercero para servicio al cliente — creando una biblioteca reutilizable de activos de IA que mejora con cada ciclo de fine-tuning.

Key Features

Studio

Fine-Tuning Consciente del Catálogo

Usa el canvas visual de Studio para ajustar modelos con datasets JSONL de atributos de productos, descripciones, reseñas de clientes, consultas de búsqueda y guías de marca. Los adaptadores LoRA te permiten crear modelos especializados para diferentes tareas — redacción, búsqueda, recomendaciones — desde un solo modelo base.

Hub

Hub de Modelos de E-Commerce

Descubre y comparte modelos ajustados y adaptadores en Hub. Comienza desde modelos base de e-commerce contribuidos por la comunidad, pre-entrenados en corpus de descripciones de productos, y publica tus propios adaptadores internamente para reutilización entre equipos de merchandising, marketing y soporte.

Cloud

Inferencia Lista para Escalar

Despliega modelos en endpoints de Cloud con costos de infraestructura fijos y escalado horizontal automático. Maneja picos de tráfico de Black Friday, trabajos masivos de generación de catálogo y solicitudes de búsqueda en tiempo real sin preocuparte de que el precio por token destruya tus márgenes.

Vault

Protección de Datos del Cliente

Vault cifra los datos de interacción del cliente y el historial de compras utilizados para el entrenamiento, aplica controles de acceso entre equipos de merchandising y analítica, y proporciona políticas de retención que cumplen con CCPA, GDPR y los propios compromisos de privacidad de tu plataforma con los compradores.

Example Workflow

Un minorista de moda directo al consumidor con 80,000 SKUs quiere automatizar la generación de descripciones de productos y mejorar la relevancia de búsqueda en el sitio. El equipo de merchandising exporta el catálogo completo de productos — atributos, descripciones existentes, reseñas de clientes y registros de consultas de búsqueda — como un dataset JSONL y lo sube a Ertas Vault. En Ertas Studio, el equipo selecciona un modelo base Mistral-7B de Hub y ejecuta dos trabajos de fine-tuning: un adaptador LoRA para generar descripciones de productos con voz de marca a partir de atributos sin procesar, y otro para mapear consultas de búsqueda en lenguaje natural a categorías de productos. Ambos adaptadores se despliegan como endpoints privados de Cloud con autoescalado habilitado. El modelo de descripciones genera textos para 20,000 nuevos productos de temporada en un solo trabajo por lotes durante la noche, produciendo descripciones que coinciden con el tono casual-lujoso de la marca sin ninguna edición manual. El modelo de búsqueda alimenta la capa de comprensión de consultas del sitio, interpretando correctamente consultas como 'pantalones de oficina de verano transpirables' como una coincidencia para la categoría de 'pantalones ligeros'. Los costos totales de inferencia son fijos a nivel de infraestructura, ahorrando al minorista un estimado de $15,000 al mes comparado con el precio por token de API a su volumen de consultas.