La IA genérica alucina en tu dominio
Un modelo general no conoce tu reglamento interno, tus disposiciones del DOF ni la nomenclatura técnica de tu operación. Responde con confianza sobre lo que desconoce.
Los SLM Lattice Séeb son modelos expertos, rápidos y ligeros diseñados para IA agéntica. Especializamos cada uno en tu terminología sectorial, normativas y lógica interna, on-premise y sin salida de datos.
Usar un LLM de propósito general en procesos críticos de negocio no es una solución de IA: es una fuente de riesgo operativo.
Un modelo general no conoce tu reglamento interno, tus disposiciones del DOF ni la nomenclatura técnica de tu operación. Responde con confianza sobre lo que desconoce.
El fine-tuning en modelos de terceros implica enviar tus manuales, contratos y políticas a infraestructura que no controlas. Eso es un riesgo regulatorio y reputacional.
Un agente que debe consultar 200 veces al día no puede esperar 4 segundos por respuesta ni agotar tokens en contexto. Los LLMs de propósito general no están diseñados para IA agéntica.
Lattice Séeb son Small Language Models destilados de Lattice Na'at (1T). Con 4B–9B parámetros, están diseñados para una sola cosa: ejecutar tareas industriales específicas con velocidad y precisión dentro de flujos agénticos.
El fine-tuning especializa uno de estos SLM con tu corpus propietario(manuales, normativas, terminología sectorial) hasta que el modelo entiende tu organización desde adentro, no desde una búsqueda en internet.
¿Qué documentación se usa para entrenar?
Mínimo recomendado: 50,000 tokens curados (~100 págs). Tenemos técnicas de data augmentation para corpus reducidos.
Un proceso riguroso con validación humana en cada etapa. Sin atajos que comprometan la precisión.
Recolectamos, limpiamos y estructuramos tu documentación propietaria: manuales operativos, políticas, normativas sectoriales, resoluciones y terminología específica de tu organización.
Entregable: dataset curado y validado por expertos del dominio
Expertos en tu industria validan que el corpus refleje el conocimiento correcto antes de entrenar. Eliminamos sesgos, inconsistencias y datos sensibles que no deben ingresar al modelo.
Entregable: corpus aprobado con etiquetas de calidad
Fine-tuning de los SLM Lattice Séeb (4B–9B parámetros) sobre tu corpus curado. El entrenamiento ocurre en entorno aislado (on-premise o VPC privada) sin salida de datos.
Entregable: modelo Séeb especializado en tu dominio
Medimos precisión, latencia y cobertura del dominio frente a benchmarks reales de tu operación. Desplegamos en tu infraestructura y dejamos el modelo listo para IA agéntica.
Entregable: modelo en producción + reporte de métricas
La diferencia no es cosmética. Es la diferencia entre un asistente que adivina y uno que sabe.
| Capacidad | LLM genérico | Lattice Séeb |
|---|---|---|
| Precisión en terminología interna | ~40–60% | >94% |
| Alucinaciones en dominio especializado | Alta frecuencia | Mínimas |
| Latencia por respuesta | 3–8 segundos | <300 ms |
| Datos salen de tu infraestructura | Sí | Nunca |
| Contexto normativo México/LATAM | Superficial | Nativo y profundo |
| Diseñado para IA agéntica | No | Sí (Rust + 16 capas) |
| Elegible para licitación pública MX | No | Sí (CFDI 4.0 + RFC) |
| Costo por millón de tokens (blended) | $35–$215 MXN/M | $10–$16 MXN/M |
Cada vertical tiene su propio corpus, terminología y normativa. Séeb se entrena para cada uno.
Análisis de contratos, jurisprudencia SCJN, compliance regulatorio.
Disposiciones CNBV, reportes de riesgo, auditoría KYC.
Normativas CRE, seguridad NOM, gestión de activos industriales.
Protocolos COFEPRIS, historia clínica, farmacovigilancia.
Procesos del DOF, trámites, atención ciudadana especializada.
Manuales de línea, control de calidad, OEE y mantenimiento.
No solo un modelo. Un activo de conocimiento privado, documentado y listo para operar.
El proceso de fine-tuning, el corpus y el modelo resultante viven exclusivamente en tu infraestructura. Sintérgica no retiene, no copia ni tiene acceso posterior al modelo entrenado. Es tuyo.
No. El proceso completo de fine-tuning ocurre en tu infraestructura (on-premise) o en una VPC privada aislada dentro de tu proveedor de nube actual. Ningún dato tuyo pasa por servidores de Sintérgica ni de terceros. Cumplimiento total con LFPDPPP.
Depende del volumen y calidad de tu corpus. Un proyecto estándar con corpus ya estructurado puede completarse en 3 a 5 semanas. La fase de curación y validación humana es la más variable. Te damos un estimado preciso tras el diagnóstico inicial.
RAG busca documentos en tiempo real y los inyecta como contexto, útil para consultas sobre documentos cambiantes. Fine-tuning modifica los pesos del modelo para que interiorice tu dominio permanentemente: más rápido, más preciso, sin costo de tokens por contexto. Para IA agéntica de alta frecuencia, fine-tuning supera a RAG en rendimiento y costo operativo.
Para obtener resultados sólidos recomendamos al menos 50,000 tokens de texto curado y validado en tu dominio (equivalente a ~100 páginas densas). Tenemos técnicas de data augmentation para organizaciones con corpus reducido. El diagnóstico inicial determina la viabilidad exacta.
El modelo que conoce tu empresa de adentro hacia afuera. Privado, veloz y listo para agentes autónomos.