UGLYPEAR AI amplía su propuesta: compresión de documentos de alto rendimiento × base de ingeniería de datos RAGDescubra el nuevo negocio →

Que la IA entienda de verdad su empresa
Compresión de documentos de alto rendimiento × base de ingeniería de datos RAG

Contratos, informes, planos técnicos, escaneos… el conocimiento más valioso de la empresa permanece encerrado en los documentos. UGLYPEAR AI los convierte automáticamente en una base de conocimientos que la IA puede comprender, en la que puede confiar y que puede usar de forma segura: usted solo tiene que soltar los archivos; del resto se encarga UGLYPEAR DATA.

Línea automatizada de seis estaciones PARSE → CLEAN → MASK → COMPRESS → CHUNK → EVALUATE 01 Análisis 6 formatos + OCR 02 Limpieza Eliminación de marcas de agua y encabezados 03 Enmascaramiento Enmascaramiento de 13 tipos de datos sensibles 04 Compresión Tamaño ↓60%+ 05 Fragmentación Fragmentación inteligente jerárquica 06 Evaluación Control de calidad de tres niveles Antes Desordenado 1,2 GB Después Limpio · Ordenado · Buscable Tamaño ↓60%+ Documento de 443 páginas · 124 s de extremo a extremo · sin supervisión
124segundos
Procesamiento de extremo a extremo de documentos de 443 páginas
85,9%
Ahorro en tokens de imagen
13 categorías
Detección de información sensible con IA
100%
Despliegue local: los datos no salen de la red interna

Los cuatro obstáculos que frenan el uso empresarial de la IA

El problema no es la IA, sino la calidad de los datos que recibe

La IA responde fuera de contexto

Le pregunta por las normas internas y responde disparates con total seriedad. La causa no suele ser el modelo, sino unos materiales mal preparados: cortes a longitud fija, tablas desalineadas, pasajes clave imposibles de recuperar.

Datos sensibles que nadie se atreve a entregar

Sellos oficiales en los contratos, fotos de documentos de identidad de los empleados, datos personales de clientes: entregarlo todo a la IA es un riesgo grave de fuga. Sin anonimización, los equipos jurídico y de seguridad de la información son los primeros en poner objeciones.

Formatos tan caóticos que no se dejan leer

PDF, OFD, Word, escaneos, planos CAD… décadas de documentos acumulados en los formatos más variados: escaneos borrosos, tablas desalineadas; las herramientas corrientes los leen como un galimatías.

Almacenamiento e inferencia: facturas que se disparan

Los documentos crecen año tras año y el almacenamiento se encarece; si alimenta al gran modelo sin comprimir, los tokens de imagen disparan la factura: cuanto más grande es la base de conocimientos, más cuesta mantenerla.

UGLYPEAR AI es el ingeniero de datos que trabaja detrás de su IA

De un montón de archivos a conocimiento utilizable por la IA media un abismo: UGLYPEAR AI es el puente que lo cruza

PDF OFD Word/Excel/PPT Documentos escaneados CAD/imágenes

Un montón de documentos desordenados

Formatos caóticos · interferencias de encabezados, pies y marcas de agua · información sensible oculta · tamaño excesivo

→
Análisis Limpieza Anonimización Compresión Segmentación Evaluación

Base de ingeniería de datos de UGLYPEAR AI

Cadena de proceso totalmente automática · una sola operación, doble resultado (archivos más ligeros + conocimiento estructurado)

→
Limpio Seguro Con fundamento verificable Recuperable

Base de conocimientos empresarial lista para la IA

Se conecta a cualquier gran modelo o plataforma RAG, con respuestas fundamentadas y sin invenciones

En una frase: rendimiento de la base de conocimientos RAG = capacidad del modelo × calidad de los datos

Por potente que sea el modelo, si lo alimenta con «datos sucios», lo que obtiene son «disparates». UGLYPEAR AI no fabrica chatbots: nos dedicamos a llevar al máximo el factor «calidad de los datos», para que cada empresa disponga de su propia base de conocimientos de IA, de alta calidad y fiable.

Solo tiene que soltar los archivos aquí

Los cuatro pasos siguientes se completan automáticamente

1

Leemos los archivos

Extraemos el texto con precisión de PDF, OFD, Word, Excel o escaneos borrosos, y conservamos la estructura de filas y columnas de las tablas sin desordenarlas.

Análisis de maquetación con doble modelo, orden de lectura intacto
2

Protegemos la privacidad

Detectamos y enmascaramos automáticamente 13 categorías de información sensible —rostros, sellos oficiales, números de documento, matrículas, etc.— para una entrada en la base conforme a la normativa; tranquilidad para la dirección.

Cada anonimización queda registrada y es auditable
3

Segmentamos con criterio

Dividimos los informes extensos en puntos de conocimiento por capítulos y cláusulas, y cada punto incluye su fuente: las respuestas de la IA tienen fundamento y dejan de inventar.

Contratos por cláusulas, manuales por capítulos
4

Controlamos la calidad

El sistema de evaluación en tres capas hace un «chequeo» de la base de conocimientos: si el análisis es completo, si la recuperación es precisa y si las respuestas son fiables; el conocimiento obsoleto se detecta de un vistazo.

Informe de diagnóstico cuantificado, problemas rastreables

Ver las ocho capacidades principales

Una sola cadena de proceso, ocho capacidades

Del documento que entra al conocimiento que sale, cada etapa cuenta con control dedicado

Análisis de alta precisión

Análisis unificado de seis formatos y OCR automático de documentos escaneados

Limpieza de documentos

Eliminación de encabezados, pies y marcas de agua, y de contenido duplicado

Anonimización inteligente con IA

Enmascaramiento automático de 13 categorías: rostros, sellos oficiales, números de documento, etc.

Compresión de alto rendimiento

Reducción de tamaño del 60%-80% y descenso directo de los costos de almacenamiento

Segmentación inteligente

Segmentación por tipo de documento, sin cortes semánticos

Etiquetado de metadatos

Departamento/versión/permisos vinculados automáticamente a cada punto de conocimiento

Control de permisos

Quién puede ver cada conocimiento, con detalle hasta el nivel de punto de conocimiento

Evaluación en tres capas

Cuantificación de la calidad de la base de conocimientos y atribución de los problemas

Conocer en profundidad la base de ingeniería de datos RAG →

Datos medidos en pruebas reales, sin trucos

Todos los datos provienen de informes de medición de proyectos reales; puede verificarlos

124segundos
Procesamiento de extremo a extremo de un documento OFD de 443 páginas
0,924
Puntuación total del control de calidad de análisis en tres capas (capa de estructura sobre 100)
64%
Convergencia de falsas detecciones en la estructura de tablas
85,9%
Ahorro en costos de tokens de imagen (según criterio de GPT-4o)

Ver el informe de evaluación completo →

Nuestro oficio de siempre sigue intacto: la familia de compresión SmartSlim

Los cimientos de datos de la base RAG son un motor de compresión pulido durante más de una década

SmartSlim Escritorio

Herramienta de compresión local para particulares y equipos, lista para usar arrastrando y soltando, compatible con Windows/macOS/Linux

Compresión local Privacidad y seguridad Procesamiento por lotes

Más información →

SmartSlim Servidor

Servicio de compresión a nivel de departamento para despliegue en un único servidor, compatible con distribuciones Linux habituales (Debian, Ubuntu)

Despliegue local Soporte de OFD Auditoría de seguridad

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SmartSlim Red

Plataforma de compresión distribuida de nivel empresarial, con despliegue en Docker/K8s y soporte de todos los formatos

Arquitectura de microservicios Nativo de la nube Soberanía digital

Más información →

SDK de compresión Rust

Interfaz C ABI, precompilada para 6 plataformas, para que sistemas de terceros integren capacidades de compresión

C ABI 6 plataformas Integración FFI

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Servicio de compresión por API

Acceso a las capacidades de compresión y preprocesamiento vía API RESTful, con cuota de prueba gratuita

API RESTful Preprocesamiento con IA Servicio en la nube

Más información →

Solo una solución que entiende el negocio puede comprometerse con los resultados

Cada sector tiene sus propios puntos críticos en los documentos, y definimos la estrategia de protección sector por sector

Sector legal

  • Cero pérdida de importes, fechas y números de expediente
  • Sellos y firmas conservados sin pérdida
  • Segmentación inteligente por cláusulas

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Sector salud

  • Conservación del 100% de los datos de dosis y concentración
  • Imágenes médicas sin pérdida visual
  • Anonimización automática de la privacidad de los historiales clínicos

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Sector financiero

  • Cero errores en cifras financieras
  • Archivado completo en modo auditoría
  • Retención dual para auditoría y cumplimiento normativo

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Sector público

  • Elementos de formato de documentos oficiales conservados por completo
  • Compatible con distribuciones Linux habituales (Debian, Ubuntu)
  • Archivado a largo plazo de más de 30 años

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Academia e investigación

  • Restauración precisa de fórmulas matemáticas
  • DOI de referencias conservado
  • Cero manipulación de datos experimentales

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Industria manufacturera

  • Manuales técnicos segmentados por capítulos
  • Modelos y parámetros conservados por completo
  • Compresión y archivado por lotes de planos técnicos

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Comercio electrónico

  • Optimización por lotes de imágenes de producto
  • Ahorro de almacenamiento del 80%+
  • Estructuración del conocimiento de reseñas

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Empresas generales

  • Normativas, contratos y preguntas frecuentes: todos los tipos de contenido
  • Aislamiento automático de permisos por departamento
  • Alerta automática de conocimiento obsoleto

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La seguridad de los datos es la línea base, no un argumento de venta

Despliegue local: los datos no salen de su red interna de principio a fin

Despliegue totalmente local

Todo el sistema se instala en su propio centro de datos: documentos, modelos y datos nunca salen de la red interna

Anonimización automática por IA en 13 categorías

Rostros, sellos oficiales, documentos de identidad, matrículas, códigos QR… se enmascaran automáticamente antes de entrar en la base, con registro auditable

Permisos a nivel de punto de conocimiento

Etiquetas de permisos al detalle de cada conocimiento: qué departamento y qué puesto puede verlo, de un vistazo

Registros de auditoría de toda la cadena

Quién subió qué, qué procesó el sistema y quién consultó qué: registro completo durante todo el proceso

Ver el sistema de seguridad de datos →

Validación en curso en múltiples sectores

Desde la base de conocimientos de contratos de un despacho hasta las preguntas y respuestas sobre manuales técnicos de una empresa manufacturera: la base de ingeniería de datos RAG de UGLYPEAR AI se está validando en múltiples escenarios sectoriales. La línea de productos de compresión lleva años sirviendo a usuarios particulares y corporativos.

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Que la IA entienda de verdad su empresa

Traiga el lote de documentos que más quebraderos de cabeza le da y le mostraremos los resultados con datos medidos

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