Construimos Ztract para las personas que aún retipean documentos a mano.

Por qué empezamos

Hemos visto a contables de despachos trabajar pilas de facturas línea por línea — tecleando nombres de proveedores, fechas, totales y códigos de impuestos en hojas de cálculo, una tecla cada vez. Hemos visto al personal de operaciones de transitarios retipear los mismos quince campos de una factura comercial en el portal de aduanas, luego otra vez en su TMS y otra vez en el formulario de reserva del transportista. Hemos visto a equipos de operaciones procesar miles de recibos al trimestre de la misma manera que lo habrían hecho en 1995.

La tecnología para leer esos documentos lleva años siendo lo bastante buena. Lo que faltaba era una herramienta que la gente pudiera usar de verdad sin escribir código, desplegar un modelo ni pagar una licencia empresarial de seis cifras.

Así que en mayo de 2026, unos cuantos pusimos en marcha Ztract. La premisa es sencilla: un servicio de extracción de documentos que alguien sin perfil técnico pueda levantar en una sola tarde, que devuelva datos estructurados listos para volcar en las herramientas que ya usas, y que no te cobre una suscripción mensual que se te olvide cancelar.

Qué hace Ztract

Subes un documento — PDF, Word, Excel, PowerPoint, imagen o escaneo. Defines qué quieres extraer — eliges una plantilla, lo describes en lenguaje natural o sueltas un ejemplo y dejas que el motor infiera un schema a partir de él. Recibes JSON, CSV o Excel estructurado, con cada valor extraído anclado a su posición en el documento original para que puedas verificarlo en segundos. Si algo no cuadra, lo corriges con un clic. Sin entrenar modelos. Sin regex. Sin reejecuciones que te cuesten más que la primera pasada.

Es, a propósito, un producto pequeño. Lo hemos centrado en los casos de uso que hemos visto causar más dolor — facturas, recibos, extractos bancarios, contratos, identificaciones, currículums, informes de laboratorio, papeleo aduanero — y preferimos hacerlos bien a hacerlo todo mal.

Cómo trabajamos

Somos un equipo pequeño, con base en Hong Kong. Estamos completamente bootstrapped — sin inversores externos, sin reloj de runway de crecimiento a cualquier precio. Suena a nota a pie de página, pero condiciona muchas decisiones. Podemos permitirnos mantener precios simples y estables en lugar de subirlos cada trimestre para llegar a un objetivo. Podemos lanzar funciones solo cuando están listas de verdad, en vez de rellenar el deck de un release. Podemos decir que no a cosas — como entrenar con datos de clientes — a las que otras empresas acaban diciendo que sí más tarde.

Sobre tus datos

No entrenamos modelos con los documentos que subes. Ni nuestro motor, ni los LLM de terceros por los que pasamos. Las API comerciales que usamos (OpenAI, Anthropic, Google) prohíben entrenar con datos enviados por API, y nos apoyamos en esos compromisos. Cuando borras un documento, se borra — al instante del almacenamiento activo y en un plazo de 14 días de las copias de seguridad rutinarias.

Si quieres ver el cuadro completo de adónde van tus datos y cuánto se quedan, nuestra Política de privacidad y nuestro Acuerdo de tratamiento de datos lo explican sin rodeos.