Ingeniería de contexto para IA empresarial
Construimos la inteligencia IA
de tu empresa.
Recogemos tus procesos y tu conocimiento y los convertimos en IA que llega a producción, con un coste que puedes defender ante el comité. Empezamos acelerando a tu equipo y, desde ahí, construimos la inteligencia de toda tu empresa.
Explora nuestros servicios
Con foco en el "por qué", combinamos experiencia técnica y metodología probada para ayudarte a escalar tu equipo de desarrollo.
Transformación y estrategia IA
IA, arquitectura y estrategia tecnológica. Sin paralizar tu operación.
AI-Accelerated Development
Industrializamos el desarrollo con IA: metodología SDD, aceleradores propios y verificación humana. Quick-start de 4-8 semanas o transformación completa del SDLC en 12-16.
AI Officer
Te acompañamos como AI Officer durante 12-18 meses. Rediseñamos procesos en áreas funcionales, construimos tu inteligencia corporativa, transferimos la función.
onext Enterprise AI
El entorno corporativo donde tu IA decide como tu compañía decide. Procesos a producción con IA gobernada, multi-modelo y coste bajo control, sin lock-in de vendor.
Tecnología
La base técnica: cloud, diagnóstico y delivery de proyectos llave en mano
Arquitecturas Cloud
Infraestructura escalable, multi-cloud y serverless. De monolito a cloud-native, con coste y seguridad bajo control.
Auditoría & Roadmap Tech
Diagnóstico completo de tu stack y equipo + plan a 90 días. La entry door para conocernos.
Desarrollo de proyectos
Llevamos tu proyecto de software de idea a producción: alcance cerrado, equipo senior y entrega llave en mano acelerada con IA.
Talent as a Service
Escala tu equipo sin meses de búsqueda. Supervisados por nosotros
Staff Augmentation Supervisado
Developers senior integrados en tu equipo. Seguimiento semanal + reportes.
Construimos tu MVP
De idea a producto en 90 días. Equipo experto que lleva tu startup a producción.
Equipo Dedicado Producto
Desarrollo continuo para productos existentes. Escala sin contratar.
Queremos formar parte de tu éxito
Ayudamos a equipos técnicos a soñar más grande, moverse más rápido y construir productos extraordinarios. Todo empieza con una conversación.
Trabajan con nosotros
Casos de éxito
Transformaciones reales con resultados medibles. Así ayudamos a equipos técnicos a alcanzar su máximo potencial.
De idea a MVP en producción: Plannet conecta comunidades a través de eventos
Plataforma social completa para crear, descubrir y gestionar eventos y planes locales
El reto
Plannet necesitaba convertir su visión en una aplicación móvil funcional que permitiera a usuarios crear, descubrir y gestionar eventos sociales de forma sencilla. Como startup, requerían un MVP rápido con feed dinámico, perfiles de usuario, gestión de eventos y arquitectura cloud moderna para validar su modelo de negocio y conectar comunidades locales.
Stack tecnológico
De incumplir plazos constantemente a 1 release semanal: transformación con IA y metodologías ágiles
Centro de Excelencia de IA para equipo de producto tecnológico
El reto
El equipo trabajaba sin norte: sin objetivos claros ni plazos definidos, cada desarrollador hacía lo que consideraba urgente. El resultado: promesas rotas constantemente, cero predictibilidad y credibilidad erosionada sprint tras sprint. Sin metodologías ágiles ni automatización, cada release era impredecible. El CTO necesitaba alinear al equipo en objetivos, profesionalizar procesos y recuperar la confianza del negocio.
Stack tecnológico
"Había perdido la confianza del negocio por prometer y no cumplir. En 2 meses pasamos de caos total a 1 release semanal predecible. Ahora el equipo tiene foco, trabaja con objetivos claros y yo recuperé mi credibilidad."
Hacktua: app de bienestar con +380 contenidos y algoritmo de perfilado personalizado
Desarrollo end-to-end de app móvil iOS/Android con CMS, learning paths, recetas y suscripciones multiplataforma
El reto
Hacktua tenía clara su visión: una plataforma de bienestar que ayudara a sus usuarias a crear hábitos sostenibles a través de contenido educativo y personalización. Pero llevarla a producción exigía construir desde cero una app móvil multiplataforma, un CMS para gestionar +80 hacks y +300 recetas, un sistema de suscripciones seguro en iOS y Android, y un algoritmo capaz de adaptar las recomendaciones a los objetivos de cada usuario. Todo sin sacrificar rendimiento, seguridad ni la experiencia que justifica una suscripción premium.
Stack tecnológico
Últimos Insights
Análisis, aprendizajes y perspectivas sobre transformación IT, inteligencia artificial y arquitecturas modernas.
El golden set: cómo se construye el conjunto de casos que decide si tu IA funciona
«Enseñadme vuestro golden set» ordena una conversación sobre IA en producción más rápido que ninguna otra pregunta. Esta pieza construye el objeto que la rúbrica y el baseline dan por supuesto: de dónde salen los casos (tráfico, incidentes e hipótesis de riesgo), por qué se estratifica por capacidad y no por volumen, cuántos casos hacen falta de verdad, por qué tu tasa de error de etiquetado es el techo de todo lo demás, y por qué un conjunto retenido es un recurso consumible con presupuesto de miradas. Con CheckList, el trabajo de Northcutt sobre errores de etiqueta, crowd truth de Aroyo y Welty, el reusable holdout de Dwork y otros en Science, GSM1k y la re-anotación de SWE-bench Verified.
Evaluar agentes de IA: qué significa exactamente «funciona mejor»
«Va mucho mejor» no contiene información: falta contra qué, medido cómo y con cuánta confianza. Esta pieza construye las dos piezas que faltan. La rúbrica: cómo se derivan criterios binarios y verificables del golden set, con eliminatorios, evaluación de trayectoria y la prueba del agente nulo. El baseline: los cinco referentes obligatorios, incluida la ablación que casi nadie corre. Y la estadística mínima para saber si una diferencia de tres puntos es real. Con τ-bench y pass^k, «AI Agents That Matter», HealthBench, Agent-as-a-Judge, el trabajo de Anthropic sobre barras de error y los ensayos de METR.
LLMOps: el flujo real para llevar un sistema LLM a producción y mantenerlo vivo
LLMOps no es MLOps con otro modelo. En MLOps versionas pesos; en LLMOps versionas un bundle de contexto —prompts, herramientas, recuperación, guardrails, umbrales— sobre un modelo de terceros que cambia sin que toques nada. Esta es la versión operativa del ciclo: las nueve etapas, las dos puertas de calidad (evaluación offline en CI y evaluación online sobre canary), las métricas que deciden (coste por tarea útil, groundedness, containment) y los cuatro fallos que sólo aparecen con tráfico real. Incluye modelo de madurez en cuatro niveles y el plan de las dos primeras semanas.