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.
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.
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.