Trabajamos con tres formatos de colaboración. Elige el que mejor se ajuste a la madurez de tus datos y al alcance de tu proyecto. Todos los precios son orientativos e incluyen IVA; el presupuesto definitivo se detalla tras una primera reunión técnica gratuita.
Cada plan está pensado para una fase distinta. Muchas empresas empiezan con el Diagnóstico, pasan a un Proyecto y luego contratan el Acompañamiento mensual cuando el modelo ya está en producción.
Ideal para empresas que quieren saber si sus datos tienen potencial antes de invertir en un desarrollo completo.
Desarrollo completo de un modelo de IA, desde la preparación de datos hasta la integración en tu sistema.
Mantenimiento y mejora continua de modelos ya desplegados. Contrato mínimo de 3 meses.
| Característica | Diagnóstico | Proyecto | Acompañamiento |
|---|---|---|---|
| Auditoría de datos | ✓ | ✓ | — |
| Desarrollo de modelo | — | ✓ | — |
| Despliegue en producción | — | ✓ | — |
| Monitorización continua | — | 2 meses | ✓ |
| Re-entrenamiento periódico | — | — | ✓ |
| Consultoría técnica | 1 sesión | Incluida en el proyecto | 16 h/mes |
| Documentación | Informe | Completa | Informes mensuales |
| Soporte prioritario | — | 2 meses | ✓ |
Para desarrollos puntuales que requieren menos de cuatro semanas de trabajo, preparamos un presupuesto cerrado tras la reunión inicial. Hemos hecho proyectos desde 4 200 € cuando el alcance era muy acotado: por ejemplo, un clasificador binario de correos para una pyme con 12 empleados.
Sí, y es lo que recomendamos cuando no tienes claro si tus datos son suficientes. Si después del diagnóstico decides continuar con un proyecto, descontamos el 50 % del coste del diagnóstico de la factura del proyecto.
Los planes Diagnóstico y Proyecto se facturan a precio cerrado, dividido en hitos. El plan de Acompañamiento es una cuota mensual fija. No facturamos por horas sueltas salvo peticiones fuera del alcance pactado, en cuyo caso aplicamos una tarifa de 120 €/hora.
Dependiendo del problema, trabajamos con Python (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow), R para análisis estadístico clásico, y herramientas de MLOps como MLflow y Kubeflow para gestionar el ciclo de vida de los modelos. Para despliegue usamos contenedores Docker sobre Kubernetes o servicios gestionados de AWS y Google Cloud.
Sí. Dentro del plan Proyecto incluimos una sesión de transferencia de conocimiento de dos horas. Si necesitas un programa de formación más extenso, lo presupuestamos aparte. Hemos impartido talleres de entre 8 y 20 horas para equipos de analítica de hasta 15 personas.
Definimos métricas de éxito al inicio del proyecto (por ejemplo, un error absoluto medio inferior a X, o una precisión superior al Y %). Si el modelo no alcanza esas métricas tras dos iteraciones de ajuste, devolvemos el 30 % de la última fase facturada. Esta cláusula se incluye por escrito en el contrato.