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.
Cómo empezar con IA: las 7 capas de madurez
El modelo de madurez que Gartner publicó en 2025 ordena la IA en siete dimensiones —estrategia, valor, organización, personas, gobernanza, ingeniería y datos—, pero describe qué aspecto tiene llegar, no qué hacer el lunes por la mañana con 300 personas y un equipo pequeño. Esta pieza traduce ese mapa a una ruta para empresa mediana, y sostiene una tesis contraria al orden del propio modelo: la estrategia de IA se escribe la última, después del primer caso medido. Incluye las siete capas en lenguaje de negocio, por qué la mayoría entra por ingeniería y muere dos capas más abajo, la secuencia que proponemos, y tres preguntas para saber en cuál estás atascado.
Valor de la IA: elegir y medir el primer caso de uso
Primera capa de la serie de madurez. Sin línea base, el después no significa nada: esta capa no mide la calidad técnica de la solución sino si tu organización sabe distinguir un caso que funciona de uno que no. Incluye los tres criterios para elegir el primer caso (repetitivo, verificable y con dueño que quiera), por qué el más valioso no es el primero, los tres estadios de diagnóstico, el plan de 90 días con la decisión escrita antes de ver el resultado, y qué no hacer todavía. Con la tesis que sostiene la pieza: buena parte de los pilotos que el mercado cuenta como fracasos no fracasaron, simplemente no se pudieron demostrar.
Datos para IA: la preparación mínima viable
Segunda capa de la serie de madurez. Esta capa no pregunta si tienes un data lake: pregunta si el criterio con el que tu empresa decide está escrito en algún sitio o solo vive en cabezas. Gartner atribuye a bases de datos inadecuadas el 60% de los abandonos hasta 2026, y sitúa en 63% las organizaciones que no tienen —o no saben si tienen— prácticas aptas. De ahí no se sigue arreglar los datos de la empresa, sino los que un caso concreto necesita. Incluye la pregunta que ordena la capa, los tres estadios, la prueba de suficiencia con diez casos históricos y qué proyecto de datos no hacer todavía.