Dos modos

El modo cambia la capacidad. No el precio.

Cada diagnóstico que ejecutas con Sovran corre en uno de dos modos. Tú decides — basado en cuánto valor analítico quieres extraer del pool entre practicantes.

Predeterminado

Modo Comunidad

Tus diagnósticos contribuyen al benchmark anónimo entre practicantes. A cambio, recibes percentiles más precisos por sector, detección de anomalías, y mayor confianza estadística — todo crece conforme el pool crece.

  • Benchmarks ricos por sector e industria
  • Detección de patrones cross-cliente
  • Anomalías marcadas automáticamente
  • Tus datos: anonimizados, agregados, nunca compartidos individualmente
Aislado

Modo Privado

Tus datos nunca salen de tu cuenta. Tus diagnósticos analizan solo tu propio dataset — sin contribuir al pool, sin recibir benchmarks ricos, sin detección cross-cliente. Es un trade-off, no un castigo.

  • Cero contribución al pool entre practicantes
  • Análisis basado solo en tus diagnósticos
  • Confianza estadística limitada a tu volumen propio
  • Sin detección de anomalías ni patrones cross-cliente
Comparación lado a lado
Capacidad
Comunidad
Privado
Mapa del ecosistema en una sesión
Detección de oportunidades con ROI cuantificado
Hoja de ruta exportable, white-label
API de agente (X-API-Key)
Benchmarks por sector
Percentiles ricos, basados en el pool entre practicantes
Solo tu propio dataset (típicamente sin señal estadística)
Detección de anomalías cross-cliente
Confianza estadística
Crece conforme el pool crece
Basada solo en tus diagnósticos
Patrones cross-cliente (Inteligencia)
Tus datos contribuyen al pool anónimo
Sí — esto es lo que habilita los benchmarks
No, nunca
Pricing

El modo no cambia tu plan.

En Beta podrás elegir entre suscripción mensual plana o pago por trabajo (por diagnóstico, por consulta de benchmark, por estimación de ROI). El modo de datos lo eliges tú — es una decisión de capacidad analítica, nunca un upcharge.

Durante el alpha todo es gratuito para los Practicantes Fundadores.

Solicitar ser Practicante Fundador