Desarrollo de IA a medida: cuando las herramientas estándar no llegan
Desarrollo pipelines RAG, agentes personalizados e integraciones con APIs de IA. Python, LangChain, OpenAI, Anthropic. De la especificación a la entrega.
Para qué sirve el desarrollo a medida
Las plataformas sin código —Make, n8n, Zapier— resuelven el 80 % de los casos. El otro 20 % requiere código: cuando la lógica es demasiado compleja para un flujo visual, cuando necesitas integrar con un sistema legado que no tiene API pública, cuando el volumen de datos requiere optimización que una herramienta de terceros no puede ofrecer, o cuando estás construyendo una funcionalidad de IA dentro de un producto propio.
Para esos casos, escribo código.
4.000-15.000 €
rango habitual para un primer módulo o pipeline acotado
Tipos de proyecto
Pipelines RAG
Tu empresa tiene documentación interna, manuales, bases de conocimiento, histórico de correos. En lugar de hacer un fine-tuning caro, construyo un pipeline que recupera los fragmentos relevantes en tiempo real y los inyecta en el contexto del modelo. El resultado: un sistema que responde preguntas sobre tu información con precisión y sin alucinar, sin exponer tus datos a entrenamiento de terceros.
Agentes con herramientas personalizadas
Cuando el agente necesita ejecutar consultas en tu base de datos, llamar a una API interna con autenticación propia, o interactuar con un sistema que no tiene conector estándar, desarrollo las herramientas a medida que el agente puede invocar.
Integraciones de API con LLMs
Funcionalidades de IA dentro de un producto existente: resumir tickets de soporte, generar borradores de respuesta, clasificar contenido, extraer datos de texto no estructurado. Lo integro como un módulo en tu stack actual.
Pipelines de datos para IA
Antes de usar IA necesitas datos limpios. Construyo pipelines de ingesta, limpieza y transformación de datos que alimentan correctamente tus modelos o tus sistemas de recuperación.
Stack que utilizo
Python 3.11+
LangChain, LlamaIndex, frameworks propios cuando la abstracción añade más fricción que valor.
OpenAI (GPT-4o, embeddings), Anthropic (Claude Sonnet/Opus), modelos open-source via Ollama o Hugging Face para casos self-hosted.
Qdrant, Pinecone, pgvector según el volumen y los requisitos de infraestructura.
Docker, FastAPI para endpoints de IA, despliegue en VPS, Railway, fly.io o el cloud del cliente.
Pruebas de evaluación de calidad de respuesta, no solo pruebas de código. El output de un modelo no es determinista; la evaluación requiere un enfoque propio.
Modelo de trabajo
1-2 semanas
Reuniones para entender el problema técnico, el contexto de negocio, los sistemas existentes y las restricciones (privacidad, presupuesto, timeline). Resultado: propuesta técnica detallada y estimación de alcance.
1 semana
Documento técnico con la arquitectura propuesta, las interfaces, los criterios de aceptación y el plan de pruebas. Antes de escribir código, alineamos expectativas.
variable
Sprints cortos con entregables intermedios revisables. No desaparezco 3 meses y vuelvo con algo que no funciona.
1-2 semanas
Pruebas en entorno real con datos reales, evaluación de calidad del output y ajustes antes de la entrega final.
Código documentado, instrucciones de despliegue, sesión de formación para el equipo que lo mantendrá. Si prefieres que lo mantenga yo, hay opción de retainer.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto cuesta un proyecto de desarrollo de IA?
El rango habitual para un primer módulo o pipeline acotado está entre 4.000 y 15.000 euros. Proyectos de mayor envergadura se presupuestan tras la fase de discovery. No doy precios sin entender el problema.
¿Puedo ver el código? ¿Me lo entregas?
Sí. Todo el código que desarrollo para ti es tuyo. Lo alojo en un repositorio bajo tu organización desde el primer día.
¿Necesito infraestructura propia?
Depende. Para proyectos pequeños, puedo desplegar en plataformas económicas. Para proyectos con volumen o requisitos de privacidad, recomendamos un VPS o el cloud que ya uses.
¿Trabajas con equipos de desarrollo internos?
Sí. Puedo trabajar como consultor externo dentro de tu equipo, revisar código existente, proponer arquitectura o implementar módulos específicos mientras tu equipo lleva el resto.
¿Qué pasa si el proyecto cambia de alcance a mitad?
Gestiono los cambios de alcance de forma explícita: cada cambio significativo se documenta, se estima el impacto en tiempo y coste, y acordamos juntos si continuar. Sin sorpresas en la factura final.
Si tienes un proyecto técnico concreto en mente, cuéntamelo
Prefiero entender el problema antes de decirte si puedo resolverlo.
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