Draitec permite personalizar, optimizar y desplegar modelos de IA adaptando modelos preentrenados a casos de uso específicos sin exigir conocimientos previos de machine learning. La personalización se hace con datos propios del cliente o mediante RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) sobre siete dimensiones de refuerzo: Idioma Localizado, Estilo de Escritura, Veracidad, Seguimiento de Instrucciones, Contenido Seguro, Verbosidad y Cortesías. Doble modalidad de despliegue: SaaS escalable en servidores en España u On-Premise con datos alojados en la infraestructura del cliente. Declara cumplimiento con GDPR, CCPA e ISO.
Dato de sector
Un estudio de Gartner señala que en sectores regulados un porcentaje relevante de proyectos de IA generativa se paraliza en fase piloto por dudas sobre gobierno de datos y cumplimiento legal.
Problema y solución
El problema real que resuelve Draitec.
Antes y después del producto: cómo se hacía la operativa hasta ahora y qué cambia cuando entra este sistema.
Antes · Sin este sistema
El problema
Adaptar un modelo LLM base a un caso de uso concreto (un tono corporativo, un dominio verbal, un idioma local) suele exigir MLOps interno, dataset preparado y evaluación estructurada. Sectores regulados descartan además APIs públicas por confidencialidad, lo que suele bloquear proyectos en fase piloto.
Después · Con este sistema
Cómo lo resuelve
Interfaz que no exige expertise técnico para adaptar modelos preentrenados a datos propios, siete dimensiones ajustables mediante RLHF y elección entre SaaS en España u on-premise en infraestructura del cliente cuando la confidencialidad lo exige.
Características principales
Cuatro piezas clave de Draitec.
Módulos que definen el producto y explican por qué encaja en su sector concreto.
01
Módulo 01
Modelos preentrenados seleccionables
Catálogo de modelos base optimizados para tareas concretas. El usuario elige el modelo adecuado sin necesidad de conocer arquitecturas internas ni parámetros técnicos.
02
Módulo 02
Personalización con datos propios
Adaptación del modelo a datos aportados por el cliente o mediante Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) para afinar el comportamiento sobre casos reales.
03
Módulo 03
Siete dimensiones de refuerzo
Idioma Localizado, Estilo de Escritura, Veracidad, Seguimiento de Instrucciones, Contenido Seguro, Verbosidad y Cortesías. Ajuste independiente por dimensión.
04
Módulo 04
Despliegue SaaS u on-premise
SaaS escalable con servidores en España u on-premise con datos alojados en la infraestructura del cliente para sectores con confidencialidad exigida.
Stack y arquitectura
Herramientas, arquitectura y patrones aplicados.
El stack se elige antes de escribir la primera línea de código. Estos son los criterios.
Mantenibilidad
Elegido para que otro equipo pueda tomar el testigo sin reescribir el sistema entero.
Coste operativo bajo
Stack diseñado para escalar sin que la factura mensual crezca en la misma proporción.
Control del código y los datos
Repositorio y bases de datos en cuentas del cliente, con capacidad de exportar cuando se quiera.
Stack técnico
Python
PyTorch
Kubernetes
Modelos preentrenados
Patrones aplicados
RLHF sobre 7 dimensiones
Servidores en España
On-prem opcional
Preguntas frecuentes
Lo que se pregunta antes de contratar Draitec.
¿Qué modalidades de despliegue existen?
+
Dos: SaaS escalable con servidores en España y on-premise con datos alojados completamente en la infraestructura del cliente. La segunda modalidad está pensada para sector público, banca y salud.
¿Se declara cumplimiento normativo?
+
Sí, GDPR, CCPA e ISO son los marcos declarados por Draitec, con compromiso de monitorizar normativas emergentes conforme aparezcan.
¿Puedo replicar este SaaS para mi empresa?
+
Sí. Cada uno de estos productos empezó como una consultoría a medida y evolucionó a SaaS. Si tu empresa tiene un problema parecido en tu sector, se puede diseñar una solución específica reutilizando arquitectura y patrones. Reserva 30 minutos para hablarlo.
¿El código y los datos quedan en propiedad del cliente?
+
En proyectos a medida, sí: el repositorio, la base de datos y las cuentas quedan siempre a nombre del cliente. En las versiones SaaS multitenant se firma DPA conforme al RGPD, cada tenant tiene sus datos aislados y se puede exportar en cualquier momento.