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WAVECT vs CRAFTWORKS

# Wavect o craftworks. Un especialista en machine learning industrial, o un equipo de producto que shippea software con IA dentro.

craftworks publica machine learning de planta: calidad predictiva, mantenimiento predictivo, inspección visual, detección de anomalías y data engineering, más navio, que describe como una plataforma MLOps. Audi, VERBUND, ÖBB y voestalpine están entre las referencias de cliente que muestra su web. Nosotros construimos productos completos donde la IA es un pilar de varios. Las dos ofertas se parecen en una página de servicios y normalmente se compran para trabajos distintos.

Comparación independiente publicada por Wavect. Sin afiliación con craftworks ni respaldo por su parte.

Escenario ilustrativo, no una cita de cliente

El modelo era excelente. Lo que nos faltaba era el producto alrededor: el onboarding, el billing, la razón por la que alguien iniciaría sesión.

En resumen

craftworks es un especialista en machine learning industrial: mantenimiento predictivo, inspección visual, la plataforma MLOps navio, Audi y VERBUND en la lista de referencias. Nosotros construimos productos completos con IA dentro. ML de planta de producción, eso son ellos. El producto alrededor del modelo, eso somos nosotros.

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## Resumen de decisión

VeredictoLa división práctica: su página de soluciones abre con calidad predictiva, mantenimiento predictivo e inspección visual en líneas de producción, y también lista software industrial e IA generativa. [2](#cmp-src-2) Lo nuestro es el producto alrededor del modelo: usuarios, onboarding, billing, roadmap. En un producto industrial serio puedes necesitar legítimamente las dos cosas, y nos parece bien construir sobre los modelos de un especialista.

### Wavect encaja cuando

- El modelo es un componente y el producto es el entregable: usuarios, onboarding, billing, roadmap.
- Necesitas criterio de producto y un CTO fraccional junto al build, no un mandato de data science.
- Tu necesidad de IA son LLMs, RAG o funcionalidades de IA dentro de una app, no visión por computador en planta.

### La alternativa encaja cuando

- Tu problema es mantenimiento predictivo, calidad predictiva o inspección visual en líneas de producción reales. Los tres aparecen por nombre en su página de soluciones. [2](#cmp-src-2)
- Necesitas una plataforma MLOps para desplegar y monitorizar modelos. Así describen navio. [4](#cmp-src-4)
- Quieres un especialista con trabajo referenciado en grandes industriales. Audi, VERBUND, ÖBB y voestalpine están entre las referencias de cliente que muestra su web. [3](#cmp-src-3)

### Preguntas antes de elegir

1. Su página de soluciones lista software industrial e IA generativa junto al trabajo de machine learning, así que la pregunta de alcance es real. [2](#cmp-src-2) Pregunta cuál de esas cosas cubre realmente el engagement, y quién es dueño de las decisiones de producto sobre qué se construye.
2. Pregunta quién es dueño de los modelos entrenados y de los datos si se usa navio para desplegarlos y monitorizarlos, y si puedes ejecutar esos modelos sin la plataforma. En la página de navio que revisamos no encontramos afirmaciones sobre propiedad de modelos, exportación de datos ni ejecución fuera de navio. [4](#cmp-src-4)
3. Pregúntanos las mismas dos cosas y compara las respuestas por escrito.
4. Nada de esto implica que se esté ocultando algo: las páginas de producto son superficies de marketing, no contratos, y el único lugar fiable para alcance, propiedad y salida es el acuerdo firmado, el nuestro incluido.

### Riesgo comercial a vigilar

- El precio visible no es todo el coste; el riesgo está en dónde cae el límite del alcance y qué pasa la primera vez que se mueve.
- Pregunta qué incentiva el modelo: horas, plazas, asesoría retenida, uso de plataforma o resultados entregados.

### Notas de evidencia

- Cada afirmación sobre craftworks en esta página está referenciada abajo con la página que leímos y la fecha en que la abrimos.
- Esta comparación expone alcance publicado y no afirma nada sobre la calidad de su trabajo.

// 02

## Encaje del proyecto: no solo builds pequeños

El tamaño del proyecto y la plantilla del proveedor son decisiones distintas. La unidad de entrega de Wavect es un núcleo senior con responsables identificados, pero eso no limita el trabajo a MVPs ni a proyectos cortos para startups. Los proyectos más grandes se dividen en fases, con presupuestos y criterios de aceptación separados. También construimos sistemas internos y automatizaciones de procesos dentro de los repositorios, herramientas y flujos de trabajo existentes del cliente. Una red evaluada aporta continuidad y capacidad según el alcance. Un proveedor más grande puede seguir siendo la mejor opción cuando el requisito principal son varios equipos en paralelo, un acuerdo marco existente o certificaciones que Wavect no posee actualmente.

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## Dónde está la verdadera diferencia

Seis dimensiones donde craftworks y Wavect realmente divergen.

| WAVECT | DIMENSION | ALTERNATIVE |
| --- | --- | --- |
| Productos completos con IA dentro: app, backend, billing, decisión de producto. | FORTALEZA CENTRAL | Su página de soluciones abre con calidad predictiva, mantenimiento predictivo, inspección visual, detección de anomalías y data engineering, y también lista software industrial e IA generativa. [2](#cmp-src-2) |
| Fundadores, scale-ups, pilotos enterprise. | CLIENTE TÍPICO | Grandes industriales y utilities. Audi, VERBUND, ÖBB y voestalpine están entre las referencias de cliente que muestra su web. [3](#cmp-src-3) |
| Builds a medida, tú eres dueño del stack y de la IP. | PRODUCTO VS SERVICIOS | Servicios más navio, que describen como su propia plataforma MLOps. [4](#cmp-src-4) |
| Productos de cara al usuario: web, móvil, IA, on-chain. | DÓNDE VIVE EL TRABAJO | Líneas de producción, plantas y redes: su página de soluciones describe modelos y software para operaciones industriales. [2](#cmp-src-2) |
| Fee semanal por outcome o Werkvertrag (contrato de obra) a precio fijo. Sin timesheets. | MODELO DE PRECIO | Engagements por proyecto. En las páginas que revisamos no encontramos precios publicados. [2](#cmp-src-2) |
| Hacemos pushback sobre el alcance y la pregunta de si conviene construirlo, de fundador a fundador. | PROPIEDAD DEL SCOPE | Pregunta qué partes del producto cubre su contrato de obra, ya que el alcance publicado va de modelos a software industrial. [2](#cmp-src-2) |

// 04

## La diferencia real, en la práctica

craftworks tiene profundidad real en machine learning. Su página de empresa indica 2014 como año de fundación, 40+ personas y dos oficinas en Viena. [1](#cmp-src-1) El registro mercantil austriaco lista craftworks GmbH en Viena con FN 424082a y estado activo. [5](#cmp-src-5) Su página de soluciones publica calidad predictiva, mantenimiento predictivo, inspección visual, detección de anomalías y data engineering. [2](#cmp-src-2) También shippean un producto propio, navio, que describen como una plataforma MLOps para gestionar, desplegar y monitorizar modelos de machine learning, con despliegue en edge e integración con MLflow. [4](#cmp-src-4) Audi, VERBUND, ÖBB, voestalpine, Wien Energie, Österreichische Post, B. Braun y Wienerberger están entre las referencias de cliente que muestra su web. [3](#cmp-src-3) Si tu problema es una línea de producción que necesita mantenimiento predictivo o inspección visual, este es un especialista construido exactamente para eso.

Una corrección a la versión perezosa de esta comparación. Su alcance publicado no son solo modelos: la misma página de soluciones también lista software industrial, descrito como software a medida para operaciones industriales, e IA generativa. [2](#cmp-src-2) Así que la división honesta no es de capacidad, es de alcance en tu engagement concreto. La pregunta que hay que hacerles, y hacernos, es estrecha: ¿el contrato de obra cubre la app de cara al usuario, el backend, el billing y el onboarding, o se detiene en un modelo funcionando conectado a las operaciones, y quién es dueño de las decisiones de producto sobre qué se construye? Hazla por escrito antes de firmar.

Nuestro trabajo empieza donde el modelo deja de ser el producto. Construimos todo lo de alrededor: la app de cara al usuario, el backend, el billing, el onboarding y las decisiones de producto sobre qué se lanza. La IA es un pilar de nuestros builds, junto a web, móvil y on-chain, y nos parece bien apoyarnos en ML sólido construido por un especialista.

Si el entregable es un modelo en una fábrica, ve con craftworks. Si el entregable es un producto en el que la gente inicia sesión, mira [cómo construimos productos de IA](/es/services/artificial-intelligence/).

// 05

## Cuándo cada opción es la mejor

// 01

### Cuándo Wavect es la mejor elección

- El modelo es un componente y el producto es el entregable: usuarios, onboarding, billing, roadmap.
- Necesitas criterio de producto y un CTO fraccional junto al build, no un mandato de data science.
- Tu necesidad de IA son LLMs, RAG o funcionalidades de IA dentro de una app, no visión por computador en planta.
- Quieres un solo equipo senior en web, móvil, IA y cadena en lugar de coser especialistas.

// 02

### Cuándo craftworks es la mejor elección

- Tu problema es mantenimiento predictivo, calidad predictiva o inspección visual en líneas de producción reales. Los tres aparecen por nombre en su página de soluciones. [2](#cmp-src-2)
- Necesitas una plataforma MLOps para desplegar y monitorizar modelos. Así describen navio. [4](#cmp-src-4)
- Eres un gran industrial y quieres un especialista con trabajo referenciado a esa escala. Audi, VERBUND, ÖBB y voestalpine están entre las referencias de cliente que muestra su web. [3](#cmp-src-3)
- La parte difícil de tu proyecto es el modelo en sí, no el producto de alrededor. Sus soluciones publicadas están construidas exactamente alrededor de ese problema. [2](#cmp-src-2)

ML de planta: craftworks. El producto alrededor del modelo: nosotros. En un producto industrial serio puedes necesitar legítimamente las dos cosas, y nos parece bien construir sobre los modelos de un especialista.

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## Trabajo de Wavect relacionado

- [SERVICIO AI Engineering](/es/services/artificial-intelligence/)
- [SERVICIO Desarrollo de software a medida](/es/services/software-development/)
- [CASO DE ESTUDIO Twinsoft AI: prototipo a MVP enterprise-grade, dos semanas](/es/case-studies/twinsoft-ai/)
- [CASO DE ESTUDIO PromptID: 0 a producción en 6 semanas, listo para piloto y demo a inversores](/es/case-studies/promptid/)
- [GUÍA Como elegir una agencia de desarrollo de software](/es/software-development-guide/how-to-choose-a-software-agency/)

// 07

## Preguntas frecuentes

### ¿Wavect hace machine learning siquiera?

Construimos productos de IA: integraciones de LLM, pipelines RAG, funcionalidades de IA dentro de apps web y móviles. No llevamos mandatos industriales de data science como detección de defectos por visión en una línea de producción. Ese es terreno de especialistas, y craftworks publica inspección visual y calidad predictiva como soluciones centrales. [2](#cmp-src-2)

### ¿Podrían Wavect y craftworks trabajar en el mismo proyecto?

Sí, y la división es natural: un especialista construye y opera el modelo, nosotros construimos el producto, la interfaz y la lógica de negocio alrededor. No tenemos problema en recomendar ese montaje cuando el ML es genuinamente difícil. Conviene notar que su página de soluciones también lista software industrial, así que el límite es algo a acordar explícitamente en lugar de asumirlo. [2](#cmp-src-2)

### ¿Cuál es más barato?

No podemos responder eso honestamente, porque las unidades difieren y solo un lado publica una cifra. En las páginas que revisamos no encontramos precios publicados por su parte. [2](#cmp-src-2) Lo nuestro es un fee semanal por outcome desde 400 EUR por semana, de 10.000 a 30.000 EUR al mes para delivery full-stack, o un Werkvertrag a precio fijo. Define el alcance de un proyecto en los dos sentidos y compara ofertas.

### ¿Es navio una razón para elegir craftworks?

Si necesitas desplegar y monitorizar tus propios modelos en producción, es un argumento real: describen navio como una plataforma MLOps que cubre gestión de modelos, despliegue, monitorización y despliegue en edge, con integración de MLflow. [4](#cmp-src-4) Pregunta cómo se exportan los modelos y los datos y si se ejecutan fuera de la plataforma, porque en la página de navio que revisamos no encontramos eso abordado. [4](#cmp-src-4) Si nunca vas a entrenar un modelo tú mismo, no es un factor en tu decisión.

Fuente: [craftworks.ai](https://www.craftworks.ai)

Última revisión: 2026-08-04 por [Kevin Riedl](/es/team/kevin-riedl/) [wiki ↗](https://www.wikidata.org/wiki/Q139796365)

## Fuentes de las afirmaciones sobre craftworks

Cada afirmación numerada de arriba enlaza a la fuente que comprobamos, con la fecha en que la comprobamos. Enlazar una fuente no es una asociación ni un respaldo.

1. [Página de empresa: año de fundación, número de personas y número de oficinas](https://www.craftworks.ai/company/about-us/) craftworks. consultado el 2026-08-04
2. [Página de soluciones: el alcance publicado, incluyendo calidad predictiva, mantenimiento predictivo, inspección visual, detección de anomalías, data engineering, software industrial e IA generativa](https://www.craftworks.ai/solutions/) craftworks. consultado el 2026-08-04
3. [Web de la empresa: las referencias de cliente citadas en la portada](https://www.craftworks.ai/) craftworks. consultado el 2026-08-04
4. [Página de producto de navio: plataforma MLOps para gestión, despliegue y monitorización de modelos, incluyendo despliegue en edge e integración con MLflow](https://www.craftworks.ai/navio/) craftworks. consultado el 2026-08-04
5. [Asiento del registro mercantil austriaco FN 424082a: razón social, sede, fecha de registro y estado](https://www.northdata.com/craftworks%20GmbH,%20Wien/424082a) North Data (Austrian Firmenbuch data). consultado el 2026-08-04

Sobre esta comparación

Esta es una comparación independiente publicada por Wavect. No estamos afiliados, respaldados ni asociados con las empresas aquí mencionadas, y todos los nombres de empresas, marcas y marcas registradas de terceros son propiedad de sus respectivos titulares. Las afirmaciones sobre otros proveedores provienen de fuentes de acceso público, principalmente de las páginas publicadas por ellos mismos, con fecha de la revisión indicada en esta página, y pueden haber cambiado desde entonces; verifícalas directamente antes de decidir. Cada comparación individual enumera las fuentes de sus afirmaciones sobre el otro proveedor, con la fecha en que se comprobó cada fuente. Los escenarios de compra mostrados son solo ejemplos ilustrativos, no citas ni relatos de clientes reales. Esta comparación se redactó de buena fe y con la intención de ser objetiva. Si crees que algo aquí es inexacto o injusto, escríbenos y lo corregiremos. [office@wavect.io](mailto:office@wavect.io)

## ¿Aún sopesando las opciones?

Cuéntanos qué estás construyendo. Te diremos con claridad qué opción encaja, sin discurso de venta.

## Structured Data

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