--- title: "Desarrollo de Agentes de IA y Productos de IA" canonical: https://wavect.io/es/services/artificial-intelligence/ language: es description: "Agencia de IA en Austria que construye agentes de IA, agentic SaaS y apps LLM que llegan a producción. Automatización de flujos con IA, RAG, evals. Sin exageración." image: "https://wavect.io/img/general/bak/open_graph_preview.jpg" --- Agentes y Productos de IA # Agentes de IA y productos de IA que sobreviven en producción Diseñamos, construimos y lanzamos agentes de IA, agentic SaaS y apps LLM que aguantan con usuarios reales, no solo en una demo. La mayoría de los proyectos de agentes de IA mueren antes de producción. Construimos los que no, y te decimos por adelantado cuándo la IA es la herramienta equivocada. - 75+ productos entregados - 10+ años de experiencia - No-Bullshit Guarantee RESPUESTA DIRECTA Wavect construye productos de IA para clientes, agentes de IA, sistemas RAG y aplicaciones LLM para producción en Austria y otros mercados. IDEAL PARA - Un producto o una función de IA a medida que debe funcionar con usuarios y sistemas reales. - Equipos que necesitan arquitectura, implementación, evaluación, guardrails y operación en un mismo build. NO ES IDEAL PARA - Una estrategia genérica de IA sin implementación. - Talleres de adopción interna sin construir un producto para clientes. // 01 ## Por qué la mayoría de proyectos de IA nunca llegan a producción 40% **de los proyectos de IA agéntica se descartarán antes de que acabe 2027** (Gartner, 2025) Los proyectos mueren por coste, arquitectura y evals, no por la calidad del modelo. El modelo es el 20 por ciento fácil. El otro 80 por ciento lo construimos desde el primer día, las poco glamurosas barreras que deciden si un agente aguanta con usuarios reales: - ✓ - **Aterrizar antes de generar.** El retrieval-augmented generation saca hechos de tus propias fuentes, así el modelo responde con tus datos, no con su imaginación. - ✓ - **Un arnés de evals, no intuiciones.** Cada deploy se puntúa contra el comportamiento esperado, así mides cuándo el modelo se equivoca antes de que lo haga un cliente. - ✓ - **Guardrails y observabilidad.** Outputs estructurados, validación, tracing y seguimiento de coste por llamada. Puedes ver qué hizo el agente y cuánto costó. - ✓ - **Un presupuesto de coste, por adelantado.** Las decisiones de tokens y routing modeladas antes de construir, así la factura de API es una partida, no una sorpresa del segundo mes. // 02 ## Lo que Hacemos Agentes de IA y Automatización de Flujos Construimos agentes de IA que ejecutan acciones reales: llaman a tools y APIs (function calling, MCP), corren planes multi-paso, leen y escriben en tus sistemas y automatizan flujos sin supervisión. Triaje de facturas, agentes de research interno, pipelines de content-ops, harnesses de QA automático. Agentic SaaS y Desarrollo de Apps LLM Del prototipo a producción: features con LLM y agentic SaaS completo, con auth, billing, evals, guardrails y observabilidad integrados. Entregamos el producto entero, no una prueba de concepto que se atasca. Integración de IA y Estrategia de Modelos Incorporamos modelos frontier y open-source (ChatGPT, Claude, open-weights) en tus apps existentes: ingeniería de prompts, pipelines RAG, fine-tuning cuando los números cuadran, y APIs de IA de terceros con coste bajo control. Evaluación de IA, con honestidad ¿No estás seguro si la IA encaja? Evaluamos tu caso y te decimos dónde crea valor y dónde una consulta SQL le gana al agente. La mayoría de los proyectos de agentes fallan por arquitectura, evals y coste, no por la calidad del modelo. Construimos para evitarlo. // 03 ## Del caso de uso a producción El modelo es la parte fácil. Este es el camino que sigue cada build, para que llegue a usuarios reales en lugar de quedarse en una demo. 01 ### Descubrimiento Ponemos a prueba el caso de uso. Dónde la IA se gana su sitio y dónde gana una consulta SQL o un motor de reglas. Lo decimos antes de que gastes. 02 ### Arquitectura Elección de modelo, RAG frente a fine-tune, routing, flujo de datos y el presupuesto de coste, decididos antes de la primera línea de código. 03 ### Aterrizaje Retrieval sobre tus propias fuentes para que las respuestas se anclen en tus datos, con citas donde importan. 04 ### Evals Un arnés de evaluación que puntúa respuestas reales contra el comportamiento esperado en cada deploy. Sin eval, no se lanza. 05 ### Guardrails y observabilidad Outputs estructurados, validación, fallbacks, tracing y alertas de coste para que los fallos se detecten, no los descubra un usuario. 06 ### Lanzar y traspasar Auth, billing, rate limiting, audit logs, runbooks. Andamiaje de producción más un traspaso limpio a tu equipo. // 04 ## El stack de producción sobre el que construimos Herramientas aburridas y probadas que podemos desmontar limpio cuando el stack cambie. Elegimos para los próximos dos años, no para la próxima nota de prensa. LangGraph LangChain LlamaIndex Vercel AI SDK RAG MCP Outputs estructurados Braintrust Langfuse LangSmith Helicone vLLM Ollama Enrutamiento semántico Modelos de pesos abiertos // 05 ## Lo que cuesta Bandas indicativas. Cerramos una cifra fija tras un descubrimiento corto, no antes. Integración prompt-engineering €5-15k Una feature de IA sobre una app existente: prompting, outputs estructurados, una UI limpia. Sistema RAG con evals €15-40k Retrieval sobre tus propios documentos, evaluado, con una interfaz real y guardrails. Agente multi-paso €40-100k+ Tools, memoria y guardrails para trabajo que corre sin supervisión. El gasto de API en runtime va aparte y se presupuesta en la propuesta, así no hay sorpresa de seis cifras de tu proveedor de modelo en el segundo mes. // 06 ## ¿Qué principios guían nuestro trabajo con IA? - ✓ - **Sin tonterías.** No añadiremos IA a tu proyecto solo para ponerlo en un comunicado de prensa. - ✓ - **Soluciones prácticas.** Cada integración que construimos tiene un propósito de negocio claro y medible. - ✓ - **Consejo honesto.** Si la IA no es adecuada para tu situación, lo diremos y sugeriremos qué sí lo es. - ✓ - **Conscientes del coste.** Las APIs de IA no son gratuitas. Diseñamos soluciones eficientes que no drenan tu presupuesto en silencio. ¿Cuándo la respuesta honesta es no lo construyas? A menudo. Preferimos matar un caso de uso antes que entregar un agente que falla en producción. // pruebas ## Pruebas, no promesas ### [Twinsoft AI](/es/case-studies/twinsoft-ai/) - **Status:** En Vivo - **Outcome:** 2 semanas - Hasta MVP Vendible - **Summary:** Llevamos un prototipo vibe-coded a listo para pilotos empresariales. Sin atajos. - **Stack:** Python / Flask, LLMs, Terraform ### [PromptID](/es/case-studies/promptid/) - **Status:** En Vivo - **Outcome:** 6 semanas - De 0 a Producción - **Summary:** Plataforma EdTech nativa de IA, de 0 a producción en 6 semanas bajo presión de mercado comprimida. - **Stack:** NestJS, NextJS, LangChain ### [Hyperstate AI](/es/case-studies/hyperstate-ai/) - **Status:** Cerrado - **Outcome:** Monolito GPU - → Microservicios - **Summary:** Dividimos un monolito GPU en servicios orquestados y cambiamos librerías ML autogestionadas por alternativas escalables. 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Highly highly recommend you work with this team for your next project." data-original-lang=en> Google **Múltiples startups con respaldo de venture capital construidas con Wavect en 4 años.** Equipo de clase mundial. Son grandes socios estratégicos en la fase de discovery, ingenieros fiables y predecibles en desarrollo y, en general, gente con la que es un placer trabajar. Recomiendo encarecidamente trabajar con este equipo en tu próximo proyecto. Leer más → Joseph Miller Traducido · toca para original ¡Conocer a Kevin fue muy emocionante! Le apasionan sus temas y es alguien que va más allá de lo esperado. Sus pensamientos y su enfoque apasionado por el trabajo son absolutamente increíbles. Tiene una visión holística y no se queda atrapado solo en temas técnicos. Su gran fortaleza: conoce los requerimientos del cliente y los entiende sin necesidad de preguntar qué quiere. También su voluntad de estar constantemente al día con los últimos conocimientos se nota en el trabajo diario. Dado que el ámbito web3 es altamente dinámico, esto es una necesidad, y Kevin lo maneja con maestría." data-quote-original=" **Getting to know Kevin was very exciting!** He is burning for his topics and is a guy who is walking the extra mile. His thoughts and passioned approach for the work is absolutely amazing. He has a holistic view and is not stuck in tech topics at all. His huge strength is that he knows the customer's requirements and understands them without needing to ask what they want. Also his will to constantly get to know the latest knowledge is felt in the daily work. Since the web3 area is a highly dynamic one this is a necessity and Kevin is coping with it like a charm." data-original-lang=en> LinkedIn **¡Conocer a Kevin fue muy emocionante!** Le apasionan sus temas y es alguien que va más allá de lo esperado. Sus pensamientos y su enfoque apasionado por el trabajo son absolutamente increíbles. Tiene una visión holística y no se queda atrapado solo en temas técnicos. Su gran fortaleza: conoce los requerimientos del cliente y los entiende sin necesidad de preguntar qué quiere. También su voluntad de estar constantemente al día con los últimos conocimientos se nota en el trabajo diario. Dado que el ámbito web3 es altamente dinámico, esto es una necesidad, y Kevin lo maneja con maestría. Leer más → Erhard Dinhobl AI System Engineer Traducido · toca para original Entregaron todo el trabajo a tiempo, a pesar de los plazos ajustados. El equilibrio perfecto entre estándares profesionales y una relación de trabajo colaborativa." data-quote-original=" **Delivered all work on time, even under tight deadlines.** The perfect balance between professional standards and a collaborative working relationship." data-original-lang=en> Trustpilot **Entregaron todo el trabajo a tiempo, a pesar de los plazos ajustados.** El equilibrio perfecto entre estándares profesionales y una relación de trabajo colaborativa. Leer más → MyDevConnect Team Traducido · toca para original Valoración independiente: 5.0/5 en Google [Leer las reseñas](https://www.google.com/search?q=wavect+gmbh) [![Clutch Top Artificial Intelligence Company in Austria 2026 award for Wavect](/img/awards/clutch-top-artificial-intelligence-company-austria-2026_hu_836f96666ce05e7b.webp) Verificado en Clutch · 2026 Top Artificial Intelligence Company in Austria Ver nuestro perfil en Clutch](https://clutch.co/profile/wavect-gmbh) [![Clutch Top Chatbot Company in Austria 2026 award for Wavect](/img/awards/clutch-top-chatbot-company-austria-2026_hu_df88f695b2ef6838.webp) Verificado en Clutch · 2026 Top Chatbot Company in Austria Ver nuestro perfil en Clutch](https://clutch.co/profile/wavect-gmbh) ## Preguntas Frecuentes Respuestas honestas sobre agentes de IA en producción ### ¿Cómo funciona la cancelación semanal exactamente? Termina cualquier semana con un solo mensaje. Sin preaviso, sin entrevista de salida, sin letra pequeña. Facturamos semanalmente, así que el máximo al que estás comprometido es la semana actual. ### ¿Y si el trabajo no me deja boquiabierto? Está en tu contrato: dínoslo y reembolsamos esa semana. Sin preguntas, sin facturas que disputar, sin llamadas para escalar. Única regla: el reembolso aplica a la semana más reciente. ### ¿Por qué no registráis las horas? Porque las horas son la métrica equivocada. Si optimizamos por horas facturadas, no optimizamos por tu resultado. El trato es más simple: cada semana nos ganamos la siguiente. Si no, no pagas. Podemos meterle cero horas o sesenta. Lo que importa es si te dejamos boquiabierto. ### ¿Qué significa 'expectativas desconectadas de la realidad'? Trabajamos con operadores, no con ganadores de lotería. Si una solicitud requeriría romper la física, la ley o sistemas de terceros, lo decimos, y si no podemos alinearnos, nos vamos. La garantía es mutua: puedes despedirnos cualquier semana; nosotros también podemos despedirnos. ### ¿Sois una agencia de IA? Sí, y una honesta. Somos un equipo de producto senior en Austria que construye [agentes de IA](/es/glossary/ai-agents/) y productos de IA de principio a fin. A diferencia de las agencias de IA puras que entregan una feature y se van, nosotros asumimos el build completo: arquitectura, evals, billing, observabilidad. Lo hemos entregado para [clientes de IA enterprise y SaaS](/es/industries/enterprise-ai-saas/). Y te diremos cuándo la IA es la herramienta equivocada, aunque el encargo se haga más pequeño. ### ¿Qué es el agentic SaaS y podéis construirlo? El agentic SaaS es un producto donde los [agentes de IA](/es/glossary/ai-agents/) hacen el trabajo central, planificando y actuando entre tools, no un chatbot atornillado a un dashboard. Sí, lo construimos: el bucle del agente, las integraciones con tools y el poco glamuroso andamiaje de producción (auth, billing, evals, guardrails, observabilidad) que decide si aguanta con usuarios reales. ### ¿Podéis automatizar nuestros flujos con IA? Sí. La automatización de flujos con IA es nuestro build de agentes más habitual: triaje, research interno, pipelines de ops y tareas que corren sin supervisión por calendario. Aterrizamos cada flujo en [retrieval](/es/glossary/rag/) y evals para que puedas medir cuándo el modelo se equivoca, en lugar de enterarte por un cliente. También te decimos qué pasos es mejor dejar en un motor de reglas. ### ¿Hacéis desarrollo de agentes de IA desde Austria y trabajáis en remoto? Estamos en Tirol, Austria, y trabajamos remote-first con clientes en la región DACH e internacionales. El solapamiento horario es amplio, y entregamos en tu repo y tu nube (AWS, GCP, Azure o self-hosted), así que dónde estamos rara vez importa para el build. ### ¿Hacen fine-tuning de modelos propios o solo integran APIs existentes? Ambos, depende de lo que tenga sentido. Para el 90 % de los casos de negocio, un modelo frontier bien prompteado (OpenAI, Anthropic, modelos open-weights como Llama) supera a un fine-tune propio por una fracción del coste. Recurrimos al fine-tuning solo cuando la tarea es muy específica, los datos son propios y los números cuadran. Te diremos honestamente en qué caso estás. ### ¿Cómo manejan las alucinaciones y la fiabilidad en producción? Tres capas: outputs estructurados con validación de esquema JSON, retrieval-augmented generation que aterriza el modelo en tus propias fuentes, y un arnés de evaluación que puntúa respuestas reales contra el comportamiento esperado en cada deploy. No lanzamos features de IA sin una forma de medir cuándo se equivocan. ### ¿Dónde viven nuestros datos propietarios y los usan para entrenar? Tus datos viven donde tú decidas, y los productos que construimos corren bajo tu propia licencia con el proveedor de IA, así que las condiciones de privacidad son las que tú hayas firmado. Si tienes un contrato enterprise con OpenAI, Anthropic, Azure, etc., tus datos quedan contractualmente excluidos del entrenamiento. Si estás en el tier por defecto, revisa los términos del proveedor antes de canalizar datos productivos. Para casos sensibles, desplegamos modelos open-weights en tu propia nube (AWS Bedrock, GCP Vertex, self-hosted) para que la pregunta ni se plantee. Nunca usamos tus datos para entrenar nada para nadie más. ### ¿Plazo típico de la idea a una feature de IA en producción? Prototipo: una semana. Listo para producción con evals, guardrails y observabilidad: 4-8 semanas. Lo lento no es la IA, es todo lo de alrededor: auth, billing, rate limiting, moderación de contenido, audit logs. Hemos lanzado lo suficiente como para saber dónde se va el tiempo. ### ¿Qué frameworks y librerías de IA usan en producción? Depende de lo que construyamos. Para RAG y agentes: LangChain, LangGraph, LlamaIndex y el Vercel AI SDK en frontend. Para inferencia self-hosted: vLLM, Ollama, llama.cpp, Hugging Face Transformers. Para evaluación: Braintrust, Phoenix, OpenAI evals. Para observabilidad: LangSmith, Helicone, Langfuse. Elegimos herramientas aburridas y probadas frente al hype, el stack de IA cambia cada seis semanas, así que tomamos lo que podemos desmontar limpio. ### ¿Cuánto cuesta de verdad construir una feature de IA? Integración prompt-engineering sobre una app existente: 5.000-15.000 €. Sistema RAG sobre tus propios documentos con evals y UI real: 15.000-40.000 €. Agente multi-paso con tools, memoria y guardrails: 40.000-100.000 €+. Los costes de API en runtime van aparte y dependen del modelo y volumen. Los presupuestamos en la propuesta para que no tengas una sorpresa de seis cifras de OpenAI en el segundo mes. ### ¿Acabaremos atados a un solo modelo o proveedor? No, si lo construimos bien. Mantenemos la lógica de negocio separada del modelo detrás de una capa de routing, así que cambiar GPT por Claude, Gemini o un modelo de pesos abiertos como Llama es un cambio de config, no una reescritura. Entregamos en tu repo y tu nube, y para cargas sensibles o sensibles al coste ejecutamos modelos de pesos abiertos que tú mismo alojas. Tú eres dueño del código y de la infraestructura. El riesgo de lock-in es real, y lo combatimos en la arquitectura desde el primer día. ### ¿Cuándo NO deberíamos añadir IA a nuestro producto? Cuando el mismo trabajo se hace con una consulta SQL, un motor de reglas o un formulario. Cuando necesitas latencia por debajo de 200 ms. Cuando un output 100 % determinista es innegociable (contratos legales, asientos contables, dosificación médica). Cuando no hay un bucle de feedback para detectar cuándo el modelo se equivoca. Te diremos “no lo hagas” si el caso no lo justifica, aunque el encargo sea más pequeño. ### ¿Construís agentes de IA que ejecutan acciones reales, o solo chatbots? Agentes reales. Construimos [agentes de IA](/es/glossary/ai-agents/) que usan herramientas mediante function calling y [MCP](/es/glossary/mcp/), ejecutan planes de varios pasos con máquinas de estados en LangGraph, leen y escriben en tus bases de datos y API, y trabajan sin supervisión con una programación definida. Ejemplos en producción: triaje de facturas, investigación interna, operaciones de contenido y controles automáticos de QA. Los chatbots son el caso sencillo. El valor está en los agentes que hacen avanzar el trabajo. ### Queremos usar IA internamente, no lanzar un producto de IA. ¿Podéis ayudarnos? Eso corresponde a nuestro servicio de [adopción de IA](/es/services/ai-enablement/). Esta página trata de productos de IA para tus clientes. Si quieres ahorrar trabajo a tu propio equipo mediante procesos internos automatizados, talleres y herramientas instaladas en tu infraestructura, empieza por ahí. // Más en ## Más en Inteligencia Artificial ### [Adopción de IA](/es/services/ai-enablement/) Adopta IA dentro de tu propio equipo: workshops más implementación llave en mano sobre tu infraestructura. Nada de software de estantería. ### [Vibe Coding Rescue](/es/services/vibe-coding-rescue/) Arregla apps vibe-coded y generadas con IA antes de que rompan en producción. Primero auditoría, después endurecer. ### [Internet of Things](/es/services/internet-of-things/) Infraestructura LoRaWAN, integración de dispositivos multi-fabricante, decoders y pipelines de datos. Lado software, no firmware. // Conócenos ## Conócenos Relaciones a largo plazo antes que victorias rápidas. [![Blogs](/img/services/gtku_blogs_hu_d7e3f659443e93f9.webp) Lee nuestro Blog](/es/blog/overview/) [![Podcast No BS Around Tech](/img/services/gtku_podcast_hu_aac94ba51d8a6f9f.webp) Podcast No BS Around Tech](/es/#trust-podcast) [![Galería de Imágenes](/img/services/gtknu_gallery_hu_451025d2d15b7558.webp) Échale un vistazo](/es/#image-gallery) ## Structured Data ```json { "@context": "https://schema.org", "@graph": [ { "@id": "https://wavect.io/#organization", "@type": [ "Organization", "ProfessionalService", "LocalBusiness" ], "employee": [ { "@id": "https://wavect.io/team/kevin-riedl/#person", "@type": "Person", "jobTitle": "Managing Director", "name": "Kevin Riedl", "url": "https://wavect.io/team/kevin-riedl/", "worksFor": { "@id": "https://wavect.io/#organization", "@type": [ "Organization", "ProfessionalService", "LocalBusiness" ] } }, { "@id": "https://wavect.io/team/christof-jori/#person", "@type": "Person", "jobTitle": "Managing Director", "name": "Christof Jori", "url": "https://wavect.io/team/christof-jori/", "worksFor": { "@id": "https://wavect.io/#organization", "@type": [ "Organization", "ProfessionalService", "LocalBusiness" ] } } ], "founder": [ { "@id": "https://wavect.io/team/kevin-riedl/#person", "@type": "Person", "jobTitle": "Managing Director", "name": "Kevin Riedl", "url": "https://wavect.io/team/kevin-riedl/", "worksFor": { "@id": "https://wavect.io/#organization", "@type": [ "Organization", "ProfessionalService", "LocalBusiness" ] } }, { "@id": "https://wavect.io/team/christof-jori/#person", "@type": "Person", "jobTitle": "Managing Director", "name": "Christof Jori", "url": "https://wavect.io/team/christof-jori/", "worksFor": { "@id": "https://wavect.io/#organization", "@type": [ "Organization", "ProfessionalService", "LocalBusiness" ] } } ], "legalRepresentative": [ { "@id": "https://wavect.io/team/kevin-riedl/#person", "@type": "Person", "jobTitle": "Managing Director", "name": "Kevin Riedl", "url": "https://wavect.io/team/kevin-riedl/", "worksFor": { "@id": "https://wavect.io/#organization", "@type": [ "Organization", "ProfessionalService", "LocalBusiness" ] } }, { "@id": "https://wavect.io/team/christof-jori/#person", "@type": "Person", "jobTitle": "Managing Director", "name": "Christof Jori", "url": "https://wavect.io/team/christof-jori/", "worksFor": { "@id": "https://wavect.io/#organization", "@type": [ "Organization", "ProfessionalService", "LocalBusiness" ] } } ], "name": "Wavect GmbH", "subjectOf": { "@id": "https://wavect.io/verified-claims.json#dataset", "@type": "Dataset", "creator": { "@id": "https://wavect.io/#organization", "@type": [ "Organization", "ProfessionalService", "LocalBusiness" ] }, "description": "A machine-readable registry of quantitative and qualitative claims published by Wavect, with review dates, localized page appearances and public third-party citations where available.", "inLanguage": "en", "isAccessibleForFree": true, "license": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/", "name": "Wavect verified publication claims", "url": "https://wavect.io/verified-claims.json" }, "url": "https://wavect.io/" }, { "@id": "https://wavect.io/team/kevin-riedl/#person", "@type": "Person", "jobTitle": "Managing Director", "name": "Kevin Riedl", "sameAs": [ "https://www.wikidata.org/wiki/Q139796365", "https://www.linkedin.com/in/wsdt", "https://github.com/wsdt" ], "url": "https://wavect.io/team/kevin-riedl/", "worksFor": { "@id": "https://wavect.io/#organization", "@type": [ "Organization", "ProfessionalService", "LocalBusiness" ] } }, { "@id": "https://wavect.io/team/christof-jori/#person", "@type": "Person", "jobTitle": "Managing Director", "name": "Christof Jori", "sameAs": [ "https://www.wikidata.org/wiki/Q139796367", "https://www.linkedin.com/in/jocr77/", "https://github.com/jo-chris" ], "url": "https://wavect.io/team/christof-jori/", "worksFor": { "@id": "https://wavect.io/#organization", "@type": [ "Organization", "ProfessionalService", "LocalBusiness" ] } }, { "@id": "https://wavect.io/#website", "@type": "WebSite", "inLanguage": [ "en", "de", "es", "zh" ], "name": "Wavect", "potentialAction": { "@type": "SearchAction", "query-input": "required name=search_term_string", "target": { "@type": "EntryPoint", "urlTemplate": "https://wavect.io/search/?q={search_term_string}" } }, "publisher": { "@id": "https://wavect.io/#organization", "@type": [ "Organization", "ProfessionalService", "LocalBusiness" ] }, "url": "https://wavect.io/" } ] } ``` ```json { "@context": "https://schema.org", "@graph": [ { "@id": "https://wavect.io/es/services/artificial-intelligence/#service", "@type": "Service", "areaServed": [ { "@type": "Country", "name": "Austria" }, { "@type": "Place", "name": "Worldwide" } ], "category": "Inteligencia Artificial", "description": "Agencia de IA en Austria que construye agentes de IA, agentic SaaS y apps LLM que llegan a producción. 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El solapamiento horario es amplio, y entregamos en tu repo y tu nube (AWS, GCP, Azure o self-hosted), así que dónde estamos rara vez importa para el build." }, "name": "¿Hacéis desarrollo de agentes de IA desde Austria y trabajáis en remoto?" }, { "@type": "Question", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Ambos, depende de lo que tenga sentido. Para el 90 % de los casos de negocio, un modelo frontier bien prompteado (OpenAI, Anthropic, modelos open-weights como Llama) supera a un fine-tune propio por una fracción del coste. Recurrimos al fine-tuning solo cuando la tarea es muy específica, los datos son propios y los números cuadran. Te diremos honestamente en qué caso estás." }, "name": "¿Hacen fine-tuning de modelos propios o solo integran APIs existentes?" }, { "@type": "Question", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Tres capas: outputs estructurados con validación de esquema JSON, retrieval-augmented generation que aterriza el modelo en tus propias fuentes, y un arnés de evaluación que puntúa respuestas reales contra el comportamiento esperado en cada deploy. No lanzamos features de IA sin una forma de medir cuándo se equivocan." }, "name": "¿Cómo manejan las alucinaciones y la fiabilidad en producción?" }, { "@type": "Question", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Tus datos viven donde tú decidas, y los productos que construimos corren bajo tu propia licencia con el proveedor de IA, así que las condiciones de privacidad son las que tú hayas firmado. Si tienes un contrato enterprise con OpenAI, Anthropic, Azure, etc., tus datos quedan contractualmente excluidos del entrenamiento. Si estás en el tier por defecto, revisa los términos del proveedor antes de canalizar datos productivos. Para casos sensibles, desplegamos modelos open-weights en tu propia nube (AWS Bedrock, GCP Vertex, self-hosted) para que la pregunta ni se plantee. Nunca usamos tus datos para entrenar nada para nadie más." }, "name": "¿Dónde viven nuestros datos propietarios y los usan para entrenar?" }, { "@type": "Question", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Prototipo: una semana. Listo para producción con evals, guardrails y observabilidad: 4-8 semanas. Lo lento no es la IA, es todo lo de alrededor: auth, billing, rate limiting, moderación de contenido, audit logs. Hemos lanzado lo suficiente como para saber dónde se va el tiempo." }, "name": "¿Plazo típico de la idea a una feature de IA en producción?" }, { "@type": "Question", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Depende de lo que construyamos. Para RAG y agentes: LangChain, LangGraph, LlamaIndex y el Vercel AI SDK en frontend. Para inferencia self-hosted: vLLM, Ollama, llama.cpp, Hugging Face Transformers. Para evaluación: Braintrust, Phoenix, OpenAI evals. Para observabilidad: LangSmith, Helicone, Langfuse. Elegimos herramientas aburridas y probadas frente al hype, el stack de IA cambia cada seis semanas, así que tomamos lo que podemos desmontar limpio." }, "name": "¿Qué frameworks y librerías de IA usan en producción?" }, { "@type": "Question", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Integración prompt-engineering sobre una app existente: 5.000-15.000 €. Sistema RAG sobre tus propios documentos con evals y UI real: 15.000-40.000 €. Agente multi-paso con tools, memoria y guardrails: 40.000-100.000 €+. Los costes de API en runtime van aparte y dependen del modelo y volumen. Los presupuestamos en la propuesta para que no tengas una sorpresa de seis cifras de OpenAI en el segundo mes." }, "name": "¿Cuánto cuesta de verdad construir una feature de IA?" }, { "@type": "Question", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "No, si lo construimos bien. Mantenemos la lógica de negocio separada del modelo detrás de una capa de routing, así que cambiar GPT por Claude, Gemini o un modelo de pesos abiertos como Llama es un cambio de config, no una reescritura. Entregamos en tu repo y tu nube, y para cargas sensibles o sensibles al coste ejecutamos modelos de pesos abiertos que tú mismo alojas. Tú eres dueño del código y de la infraestructura. El riesgo de lock-in es real, y lo combatimos en la arquitectura desde el primer día." }, "name": "¿Acabaremos atados a un solo modelo o proveedor?" }, { "@type": "Question", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Cuando el mismo trabajo se hace con una consulta SQL, un motor de reglas o un formulario. Cuando necesitas latencia por debajo de 200 ms. Cuando un output 100 % determinista es innegociable (contratos legales, asientos contables, dosificación médica). Cuando no hay un bucle de feedback para detectar cuándo el modelo se equivoca. Te diremos \"no lo hagas\" si el caso no lo justifica, aunque el encargo sea más pequeño." }, "name": "¿Cuándo NO deberíamos añadir IA a nuestro producto?" }, { "@type": "Question", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Agentes reales. Construimos agentes de IA que usan herramientas mediante function calling y MCP, ejecutan planes de varios pasos con máquinas de estados en LangGraph, leen y escriben en tus bases de datos y API, y trabajan sin supervisión con una programación definida. Ejemplos en producción: triaje de facturas, investigación interna, operaciones de contenido y controles automáticos de QA. Los chatbots son el caso sencillo. El valor está en los agentes que hacen avanzar el trabajo." }, "name": "¿Construís agentes de IA que ejecutan acciones reales, o solo chatbots?" }, { "@type": "Question", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Eso corresponde a nuestro servicio de adopción de IA. Esta página trata de productos de IA para tus clientes. Si quieres ahorrar trabajo a tu propio equipo mediante procesos internos automatizados, talleres y herramientas instaladas en tu infraestructura, empieza por ahí." }, "name": "Queremos usar IA internamente, no lanzar un producto de IA. ¿Podéis ayudarnos?" } ], "speakable": { "@type": "SpeakableSpecification", "cssSelector": [ ".faq-question", ".faq-answer" ] } } ```