Ertas para Equipos de Producto SaaS

The Challenge

Los equipos de producto SaaS están bajo una presión enorme para integrar IA en sus aplicaciones — los inversionistas lo esperan, los clientes lo demandan y los competidores lo están lanzando. Pero la realidad de construir con modelos base genéricos es frustrante. La ingeniería de prompts te lleva al 80% del camino, y luego pasas meses persiguiendo el último 20% con prompts de sistema cada vez más frágiles, ejemplos de few-shot y pipelines de recuperación que aún alucinan con la terminología específica de tu dominio.

La carga operativa se acumula rápidamente. Los límites de tasa de API reducen tu rendimiento durante horas pico, el precio por token hace que la economía unitaria sea impredecible, y cada ciclo de deprecación de proveedores de modelos amenaza con romper funciones en producción. Los gerentes de producto no pueden planificar alrededor de una dependencia que no controlan, y los equipos de ingeniería desperdician sprint tras sprint adaptándose a cambios upstream en lugar de construir valor diferenciado de producto.

The Solution

Ertas permite a los equipos de ingeniería de producto tomar control de su stack de IA. Con Studio, ingenieros de ML e incluso desarrolladores backend pueden ajustar modelos compactos (7B-14B parámetros) con datos específicos del producto — tickets de soporte, contenido generado por usuarios, taxonomías de dominio y bases de conocimiento internas — produciendo modelos que dominan tus casos de uso sin acrobacias de prompts. El resultado es un modelo que habla el lenguaje de tu producto de forma nativa, no uno que necesita tres párrafos de prompt de sistema para aproximarlo.

Ertas Cloud convierte esos modelos ajustados en endpoints de inferencia listos para producción con autoescalado, despliegues canary y SLOs de latencia — los mismos patrones operacionales que tu equipo ya usa para microservicios tradicionales. Porque tú eres dueño de los pesos del modelo, no hay deprecaciones sorpresa, no hay límites de tasa más allá de la capacidad de tu propia infraestructura, y los costos por solicitud bajan dramáticamente comparados con los precios de APIs comerciales. Tus funciones de IA se vuelven tan confiables y predecibles como cualquier otro servicio en tu arquitectura.

Key Features

Example Workflow

Una empresa SaaS B2B que construye software de gestión de proyectos quiere agregar una función de IA que auto-categorice tareas entrantes por equipo, prioridad y área de proyecto. El equipo de producto exporta 200,000 tareas históricamente categorizadas como un conjunto de entrenamiento JSONL y lo carga en Vault. En Studio, un ingeniero de ML selecciona un Mistral-7B base de Hub, configura una ejecución de fine-tuning con LoRA dirigida a la tarea de clasificación y lanza el entrenamiento. El adaptador resultante logra un 94% de precisión en un conjunto de prueba retenido — subiendo del 71% con el mejor enfoque de GPT-4 con ingeniería de prompts. El modelo se despliega en Cloud como un endpoint de baja latencia detrás del API gateway de la aplicación, manejando 500 solicitudes por segundo con latencia p99 por debajo de 200ms. El equipo lanza la función en su siguiente release, con costos de inferencia 8 veces menores que su configuración anterior con API de terceros.