Consultoría de IA · Granada / Remoto
Ayudo a empresas a decidir dónde la inteligencia artificial aporta valor real y a llevarla a producción, no a una demo que nadie usa. Más de diez años construyendo backend a escala y un producto propio de IA en producción.
Agentes que resuelven tickets de verdad: leen tu base de conocimiento, consultan el estado real de un pedido y escalan a una persona cuando no tienen respuesta fiable. La medida del éxito es el caso cerrado.
RAG sobre documentación, contratos, procedimientos o normativa: tu equipo pregunta en lenguaje natural y recibe una respuesta con cita al documento y al apartado exactos. Sin citas verificables no es conocimiento, es una suposición bien redactada.
Automatización de procesos repetitivos que hoy consumen horas: triaje, clasificación, borradores, conciliaciones. Siempre con supervisión humana donde un error cuesta dinero o confianza.
Cualificación y enriquecimiento de leads, redacción asistida con el tono de tu marca y análisis de conversaciones comerciales para detectar objeciones y patrones que hoy se pierden en el CRM.
Convertir documentos no estructurados en datos que tus sistemas puedan usar: facturas, albaranes, contratos, informes en PDF o escaneados. Con validación de esquema y revisión humana cuando el modelo duda.
Funcionalidades de IA dentro de tu propio software: búsqueda semántica, asistentes en contexto, generación de resúmenes. Integradas en tu arquitectura, tu modelo de permisos y tu control de costes.
Entiendo cómo funciona el negocio, dónde se va el tiempo y qué datos existen de verdad. De ahí salen los casos con retorno claro — y también los que descarto: te diré con franqueza dónde no merece la pena usar IA.
Arquitectura de la solución, elección de modelos y proveedores, estimación de coste por consulta y plan de evaluación: cómo vamos a saber, con números, si el sistema responde bien antes de ponerlo delante de nadie.
Desarrollo integrado en tus sistemas: autenticación, permisos, trazas y despliegue reales. Con tests y evaluaciones automáticas en CI, para que cada cambio de prompt o de modelo sea medible y reversible.
Métricas de calidad, de coste y de adopción real desde el primer día. Con datos de uso se afina lo que falla y se decide, con criterio, si el siguiente caso merece la inversión.
Desarrollo de agentes de IA para empresas: automatiza procesos con agentes fiables, integrados con tus sistemas y con supervisión humana.
Implementación de RAG: respuestas fiables sobre tu documentación, con citas a la fuente. Experiencia real en producción con urbanisti.co.
Diseño de soluciones de IA: arquitectura, selección de modelos, evals y roadmap técnico antes de escribir código. Decisiones fundadas, no hype.
Implementación técnica de IA: integro LLMs, agentes y RAG en tus sistemas con tests, evals y observabilidad. De piloto a producción.
Soy ingeniero, no una agencia. La persona que hace el diagnóstico es la misma que escribe el código y la que responde cuando algo falla en producción. Eso elimina la capa de traducción entre quien vende y quien implementa, que es donde suelen morir los proyectos de IA: la tecnología está disponible, lo que falta es alguien que sostenga la decisión técnica hasta el final.
La experiencia es comprobable. Soy founder de urbanisti.co, un sistema RAG en producción sobre normativa urbanística española que responde con cita a la fuente para arquitectos y técnicos municipales. Antes construí la plataforma educativa adaptativa PictoEscritura 2.0, reconocida por el CDTI, con backend en Rails y servicios de ML y NLP en Python. Y detrás de todo eso hay una década de sistemas backend y APIs a escala en EdTech, FinTech y LegalTech. Trabajo en español e inglés, desde Granada, con clientes en cualquier lugar.
El diagnóstico va a precio cerrado, porque su alcance está acotado desde el principio. La implementación se presupuesta por alcance, una vez sabemos qué hay que construir y con qué sistemas se integra. No doy un rango genérico porque sería inventado: un asistente sobre documentación existente y una automatización que toca facturación y ERP no se parecen en nada. Al terminar el diagnóstico tendrás una cifra concreta y podrás decidir si sigues, conmigo o con quien prefieras.
Un piloto útil, con datos reales y gente usándolo, se mide en semanas. Llegar a producción depende sobre todo de las integraciones: conectar con sistemas antiguos, conseguir accesos o cumplir requisitos internos suele ser el camino crítico. Por eso trabajo por fases: algo funcionando y evaluable pronto, aunque el alcance completo tarde más.
Dos cosas: acceso a los datos o documentos con los que va a trabajar el sistema, y una persona del negocio que conozca el proceso y pueda decidir. No hace falta un equipo de datos, ni tener la documentación ordenada, ni haber hecho nada de IA antes: parte del diagnóstico es justamente ver en qué estado están los datos.
Es una decisión de diseño, y se toma al principio. Hay proveedores con acuerdos que excluyen el uso de tus datos para entrenar sus modelos; se pueden desplegar modelos abiertos en tu propia infraestructura, sin que nada salga de tu perímetro; y se pueden anonimizar los datos personales antes de que lleguen al modelo. Cada opción tiene su coste y su nivel de calidad: te explico el equilibrio y decides tú.
Ruby on Rails y Python son mi terreno natural, y ahí trabajo dentro de tu código como uno más del equipo. Con cualquier otro stack —Node, Java, .NET, PHP— la integración se hace por API: los servicios de IA viven aparte y tu aplicación los consume, sin tocar tu base de código más de lo imprescindible.
Cuéntame tu caso y te digo con franqueza si la IA es la herramienta adecuada — y cómo la implementaría.