La agencia IAque despliega, recupera, puntúa, redacta, monitorizafeatures IA, no slides.
Una agencia IA que despliega features LLM en tu producto, tu CRM y tus ops. Elección de modelo, RAG sobre tu data real, evals desde el día uno, costes auditables. Desplegamos IA donde el trabajo ya ocurre, nunca en un dashboard separado que nadie abre.
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GrokUna feature IA que realmente se despliega se apoya en 4 pilares.
La mayoría de pilotos IA mueren entre la demo y el rollout por las mismas razones: modelo incorrecto para la tarea, sin retrieval sobre data real, sin suite de eval, sin monitoring de coste. El stack que desplegamos en 2026 cierra los cuatro gaps desde el día uno.
- Estrategia
Caso de uso + elección de modelo
Partimos del problema de negocio, no del modelo. Puntuamos los casos candidatos sobre valor, viabilidad y economía unitaria, luego elegimos el modelo que encaja. Claude Sonnet para razonamiento, GPT-4o para vision, Mistral para residencia data UE, Llama 3.x on-premise para data sensible. Modelo elegido por tarea, nunca por moda.
Cómo elegimos el modelo correcto - Integración
RAG, retrieval + fine-tuning
Las features IA mueren cuando el modelo no ve tu data. Cableamos retrieval-augmented generation sobre tu corpus real (Notion, Drive, Confluence, tickets soporte, notas CRM), construimos el pipeline de embeddings, definimos la estrategia de chunking, y solo hacemos fine-tuning cuando el retrieval por sí solo toca techo. El modelo lee tus cosas antes de responder.
Ver el pipeline de data - Despliegue
Dentro del producto, no al lado
Las features IA viven donde el equipo y el usuario ya trabajan. Un panel lateral en el CRM, un slash command en Slack, una acción inline en Webflow o Notion, una respuesta webhook en un evento Stripe. Sin « dashboard IA » autónomo que nadie abre. La IA acorta el camino que el usuario ya estaba tomando.
Ver las integraciones - Monitoring
Evals, coste + guardarraíles
Cada feature IA entregada incluye una suite de eval (30 a 80 pares input/output), filtros de salida (rechazo, longitud, techo de coste) y un pipeline de logs auditables. Si una actualización de modelo regresa silenciosamente la calidad o el coste unitario sube de 0,20 €, lo ves la misma semana, no el trimestre siguiente.
Lo que medimos
Lo que una feature IA en producción realmente mueve.
- 0,04 €Coste medio por llamada IA
En una feature Claude o GPT-4o bien prompted con retrieval y 1-2 tool calls. Hacemos benchmark en cada despliegue. Si el coste unitario supera 0,20 €, el pipeline de eval alerta antes de que aparezca en la factura.
- −70 %Tiempo sobre el workflow
En los 3-5 casos de uso que típicamente desplegamos: redacción de borradores, triaje de tickets, scoring de licitaciones, research comercial, retrieval de conocimiento. El equipo solo gestiona los edge cases.
- 4-6 semPrimera feature en prod
De la auditoría a una feature IA viva dentro de tu producto. Semana 1 auditoría, 2-3 diseño + RAG, 4-5 build + eval, 6 deploy con kill switch. Si una agencia promete menos de 2 semanas, se está saltando los evals.
Nuestro build en 4 pasos, del caso de uso a producción.
Tratamos cada feature IA como un pequeño producto de software, no como un experimento de prompt engineering. Misma estructura sea que la feature viva en HubSpot, Zendesk, tu app o una herramienta interna custom.
- Discover · puntuar los casos candidatos sobre valor, viabilidad y economía unitaria
- Design · system prompt, esquema RAG, set de eval, techo de coste, todo escrito antes del código
- Build · feature cableada en tu app existente vía SDK, MCP u orquestación no-code
- Deploy · embebida en tu CRM, app, Slack o superficie de producto. Nunca autónoma.
Desplegamos features en tu producto, no slides en tu bandeja.
La mayoría de la consultoría IA termina en un deck y una roadmap. Nosotros desplegamos features sobre las que los usuarios clican en workflows reales. Cada misión se mide por el número de features IA corriendo en producción al mes 3, no por la profundidad del strategy doc.
- Desplegamos features LLM en tu producto, no decks en tu bandeja de entrada
- Modelo elegido por tarea, re-benchmarkeado cada 6 meses cuando sale una nueva generación
- RAG sobre tu corpus real, evals sobre tus inputs reales, monitoring sobre tus costes reales
- Cada prompt versionado, cada llamada logueada, cada línea de coste atribuible
Puntuamos tus casos de uso IA, te llevas un plan.
Antes de cotizarte nada, dedicamos 60 minutos a mapear los casos donde la IA mueve realmente la aguja, y rankearlos sobre valor, viabilidad y economía unitaria. Te llevas una lista rankeada y el borrador de diseño de la primera feature — tuyo para desplegar in-house o con nosotros. Cero pitch, solo una mirada externa sobre dónde la IA realmente vale la pena desplegar.
- Scoring sobre cada candidato IA que señales
- Top 3 candidatos con estimación coste-por-llamada y ROI esperado
- Borrador de diseño de la primera feature (modelo, esquema RAG, set de eval)
- Opinión honesta sobre los casos donde la IA sería peor que el statu quo
Cómo llevamos una misión IA.
Cinco pasos, en orden, sin saltarse ninguno. No abrimos un editor antes de que el design doc esté firmado, no desplegamos sin paso de eval, y no cobramos un retainer antes de que la primera feature esté corriendo en producción. Cada paso tiene su DOD y tú apruebas antes de pasar al siguiente.
- Paso 1 · Auditoría IA
Auditar dónde la IA mueve realmente la aguja
Nos sentamos con la gente que hace el trabajo — producto, ops, ventas, soporte, content — y puntuamos cada proceso candidato sobre tres ejes: valor de negocio (cuánto tiempo o ingreso hay en juego), viabilidad (¿la tecnología de modelos 2026 resuelve esto realmente?), economía unitaria (coste por llamada vs. coste del statu quo). La mayoría de equipos tiene 3 a 5 wins IA obvios que no había visto, más una lista de ideas favoritas donde la IA sería peor que el statu quo. Te llevas una lista rankeada y tres quick wins para desplegar en 30 días.
- Paso 2 · Modelo + diseño de data
Elegir el modelo, diseñar el pipeline de data
Modelo elegido por tarea, no por marca. Claude Sonnet 4.x para razonamiento de contexto largo, GPT-4o para multimodal y voice, Mistral Large para español y residencia UE, Llama 3.x o DeepSeek on-premise cuando la data legalmente no puede salir de tu perímetro. Luego diseñamos el flujo de data: qué corpus necesita el modelo (Notion, Confluence, Drive, tickets soporte, notas CRM), cómo chunkear y embedder, cómo refrescarlo, cuándo caer en fine-tuning. Esquema RAG, embedding model, vector DB, cadencia de refresh — todo firmado antes de la primera línea de código.
- Paso 3 · Build + eval
Construir la feature con una suite de eval desde el día uno
Feature cableada vía el runtime correcto: llamadas SDK en tu app existente cuando la latencia importa, servidores MCP cuando el modelo debe actuar sobre varios sistemas, n8n o Make cuando ops va a tener que extender el workflow sin código. Suite de eval escrita junto al prompt — 30 a 80 pares input/output representativos que la feature debe superar antes de promoción. Coste benchmarkeado por llamada desde el primer build. Si el coste unitario está 5x mal, lo cazamos antes del deploy, no en la siguiente factura AWS.
- Paso 4 · Despliegue in-product
Desplegar la feature dentro del producto, no como un SaaS al lado
Las features IA viven donde el equipo o el usuario ya viven. Un panel lateral en el CRM, un slash command en Slack, una acción inline en un doc Notion o un CMS Webflow, una respuesta webhook en un evento Stripe, un panel de chat embebido en el producto. Sin dashboard IA autónomo que nadie abre. Desplegamos con kill switch, feature flag y fallback grácil para hacer rollback en 30 segundos si la eval regresa.
- Paso 5 · Eval, coste, iteración mensual
Correr la eval, vigilar el coste, iterar cada mes
La suite de eval del paso 3 corre en cada cambio de prompt y en cadencia diaria. Costes trackeados por feature por día (Helicone, Langfuse, logging custom en Supabase o BigQuery). Tasa de rechazo, salidas alucinadas, distribución de longitud de respuesta, latencia, tasa de fallback, coste semanal por usuario activo — todo en un dashboard compartido. Punto mensual con nosotros: qué extender, qué retirar, a qué modelo migrar. Las features se afilan con los meses, no se degradan.
El mismo stack, en varias features clientes.
Los frames de abajo vienen de puntos mensuales reales con clientes que tienen features IA en producción: refresh de la tasa de paso de evals, tendencias coste-por-llamada, planes de migración de modelo, cola de nuevos casos para extender el set de features. Mismo rigor operacional, sectores distintos, todos en B2B SaaS, servicios y ops. Nuestras reseñas Trustpilot vienen de los operadores con los que trabajamos.
- Punto eval mensual con cada cliente que tiene 1+ features IA en prod
- Dashboard coste-por-llamada actualizado en tiempo real, cero deck trimestral
- Una regresión de eval dispara un rollback antes del siguiente despliegue
- Las reseñas Trustpilot vienen de los operadores que usan las features, no del marketing
Las 10 preguntas que nos hacen en bucle.
¿Cuál es la diferencia entre una agencia IA y una consultoría IT genérica?
Una consultoría IT genérica te entrega un deck, una roadmap y un engagement a 6 meses que termina en « recomendaciones ». Una agencia IA te entrega features IA en tu producto. Salida concreta: un panel en tu CRM que redacta respuestas, un slash command en Slack que resume un thread, un webhook que puntúa licitaciones entrantes, un panel de chat embebido en tu app. Medido por features en producción y coste unitario por llamada, no por horas facturadas. Si la propuesta menciona « estrategia IA » más que « features IA desplegadas », es consultoría disfrazada de IA.¿Cuánto cuesta una agencia IA en 2026?
Depende del alcance. Una misión focalizada (una feature IA, una superficie de producto, auditoría + diseño + build + deploy) va de 8.000 a 25.000 € según la complejidad de las integraciones. Un retainer mensual cubriendo 3-8 features en producción (extensiones, evals, migración de modelo, monitoring de coste) arranca en 4.000-8.000 €/mes. Cuidado con agencias que facturan en « horas IA » o pitchean una vaga transformación IA a 6 meses. Nuestro enfoque: auditoría gratuita primero, luego precio por feature desplegada, no por hora hablada.¿Qué modelo usar — Claude, GPT-4o, Mistral u open-weights?
Depende de la tarea y la restricción. Claude Sonnet 4.x domina en razonamiento de contexto largo, uso limpio de herramientas y rechazos elegantes. GPT-4o es más rápido en multimodal (vision, voice) y tiene el tooling de function-calling más maduro. Mistral Large es competitivo en español/francés y residencia data UE. Los open-weights (Llama 3.x, DeepSeek, Qwen) funcionan cuando necesitas data on-premises o tu techo de coste unitario es bajo de 0,01 €. Hacemos benchmark por caso de uso y re-benchmarkeamos cada 6 meses. El modelo es una elección, no una religión.RAG, fine-tuning o prompt engineering: ¿qué necesitamos?
Prompt engineering primero: el 70 % de las features se despliegan con solo un system prompt bien estructurado y buenos ejemplos. RAG (retrieval-augmented generation) después: cuando el modelo necesita leer tu corpus específico antes de responder (docs, tickets soporte, notas CRM, wiki interna). Fine-tuning al final: solo cuando el retrieval por sí solo toca techo en calidad o coste, típicamente en tareas estrechas de alto volumen (clasificación, schema de output fijo). Empezamos por la capa más barata y solo escalamos si la eval lo pide. La mayoría de pitchs de fine-tuning que vemos son en realidad un problema de RAG disfrazado.¿Cuánto se tarda en desplegar una primera feature IA en producción?
Respuesta honesta: 4 a 6 semanas para una primera feature en un caso bien acotado. Semana 1 auditoría + scoring. Semanas 2-3 diseño (system prompt, esquema RAG, set de eval, techo de coste). Semanas 4-5 build + integración en tu superficie de producto. Semana 6 beta interna, paso de eval, deploy prod con kill switch. Si una agencia te promete una feature IA en prod en 1 semana, está saltándose los evals — bien para una demo, peligroso frente a usuarios que pagan.¿La IA reemplazará a nuestro equipo?
Lo aumenta. Cada feature IA que desplegamos tiene un fallback a un operador humano — para los edge cases, los clientes enfadados, las decisiones de alto stakes. Lo que cambia: el equipo deja de hacer el 80 % del trabajo repetitivo que la IA aplasta y se reenfoca en el 20 % que requiere juicio. En las cohortes que hemos desplegado: sales ops pasa de higiene CRM a construir el playbook, soporte N1 pasa de copiar-pegar respuestas a arreglar la causa raíz, content pasa del borrador a la edición e ideación. Headcount estable, output multiplicado.¿Nuestra data está segura con los proveedores LLM?
Depende del proveedor y del contrato. Anthropic y OpenAI ofrecen ambos modos zero-data-retention en sus APIs enterprise — tus prompts y outputs nunca se usan para entrenamiento y no se almacenan más allá de la petición. Azure OpenAI, AWS Bedrock y Google Vertex AI te dan los mismos modelos corriendo en tu propia cuenta cloud, con residencia data UE o US que tú controlas. Para cargas donde la data legalmente no puede salir de tu perímetro (finanzas, defensa, salud), desplegamos open-weights on-premise vía vLLM o TGI. Elegimos el patrón que encaja con tu perfil de riesgo, no el más barato por defecto.¿A qué herramientas y CRM cableáis las features IA?
Tool-agnostic. Hemos desplegado features IA cableadas a HubSpot, Pipedrive, Salesforce, Attio, Folk, Airtable, Notion, Zendesk, Intercom, Slack, Gmail, Outlook, Stripe, Linear, GitHub, Webflow, Make, n8n y sistemas internos custom vía REST APIs o Postgres. El cableado vive detrás de un servidor MCP o un workflow no-code (Make / n8n) cuando el equipo va a tener que extenderlo sin código. Si tienes una API documentada y webhooks, podemos cablear IA encima.¿Cómo medís el ROI de una misión IA?
Trackeamos 6 KPI principales por feature desplegada, reportados mensualmente en un dashboard compartido: uso (llamadas por día, DAU), tiempo ahorrado por llamada (vs. statu quo), coste unitario por llamada, tasa de paso de la eval, tasa de rechazo / fallback, e ingreso o ahorro atribuible a la feature. Rechazamos trackear vanity metrics (parámetros del modelo, conteos de tokens de prompt) salvo que sirvan a un objetivo de negocio directo. Si una feature no mueve la aguja después de 8 semanas de iteración, la retiramos en vez de arrastrarla.¿Por cuánto tiempo nos comprometemos?
Tres formatos. (1) Solo auditoría: tarifa one-shot, 2 semanas, entregable = lista rankeada de casos + design doc de la primera feature. (2) Sprint de build: 4 a 8 semanas por feature desplegada, alcance fijo, precio fijo. (3) Retainer continuo: mínimo 6 meses para equipos que corren 3+ features IA en prod y quieren eval continuo, migración de modelo y extensión de casos. Sin contrato anual forzado, sin cláusulas de salida enrevesadas. Si no desplegamos, paras.
Para de pitchear la roadmap IA. Despliega la primera feature.
Una auditoría de 60 minutos, tres casos de uso puntuados, una feature diseñada. Si tu equipo debe construirla in-house, te lo decimos y te entregamos el diseño. Si somos el match correcto, desplegamos en 4 a 6 semanas.