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.
Jev: el modelo que decide en vez de escribir. Análisis a fondo y diez casos de uso
Jev, de TypeSafe AI, es el primer modelo System One: no genera texto, sino que responde preguntas cerradas sobre un estado y devuelve decisiones tipadas con probabilidades calibradas, en torno a 100 milisegundos y cobrando sólo la entrada. Esta pieza explica qué es y qué no es, por qué lo importante no es la velocidad sino la probabilidad sobre la que se puede apoyar un umbral, y qué dice la letra pequeña: idioma, aritmética y fechas, contenido adversarial, disponibilidad y datos. Después, diez casos de uso donde aporta más valor —triage de soporte, rutas de excepción, guardrails para agentes, enrutado de modelos, contexto y skills, reordenado en RAG, verificación de salidas, extracción, conciliación de entidades y revisión en CI—, cada uno con su trampa, y la prueba que haríamos antes de meterlo en un proceso.
La ruta de excepción: lo que decide si una automatización con IA sirve
Todas las piezas sobre automatizar un proceso con IA acaban en «humano en las excepciones», y esa frase no dice quién, con qué ni en cuánto tiempo. Esta pieza desarrolla la ruta de excepción: las cuatro salidas posibles de cada caso y el error silencioso que ningún cuadro de mando ve, por qué cualquier tasa de acierto es un punto de una curva de riesgo frente a cobertura, qué disparadores funcionan mejor que la confianza del modelo, qué debe recibir la persona y en qué orden, cómo se dimensiona la cola y cómo se mide lo que nunca llega a ella. Con el metaanálisis de Nature Human Behaviour sobre equipos humano-IA, las ironías de la automatización de Bainbridge, el caso Moffatt contra Air Canada, el artículo 14 del Reglamento Europeo de IA y las directrices europeas sobre el artículo 22 del RGPD.
Los pilotos de IA no mueren por el modelo: mueren en la frontera del ERP
El 60% de las organizaciones evalúa herramientas de IA empresarial, el 20% llega a piloto y sólo el 5% a producción: entre el piloto y producción se pierden tres de cada cuatro proyectos que ya habían demostrado que funcionaban. Esta pieza sitúa dónde está exactamente esa frontera —el punto en el que el agente deja de leer un fichero y empieza a hablar con el ERP o el CRM—, separa los tres grados de compromiso de una integración (leer, escribir, escribir con efectos) y deja las cuatro preguntas que hay que contestar antes: con qué identidad actúa, qué queda en el registro de auditoría, qué pasa en la siguiente actualización y qué ocurre cuando el dato del sistema está mal. Con el informe de MIT NANDA y sus límites, el trabajo de la Cloud Security Alliance sobre identidades no humanas, la documentación oficial de Odoo y el artículo 12 del Reglamento Europeo de IA.