Inteligencia artificial y machine learning para tu app
Integramos inteligencia artificial en tus productos móviles y web: modelos en la nube, APIs de lenguaje, automatización y, cuando aplica, inferencia en dispositivo (edge) para menor latencia y mayor privacidad.
Escrito y revisado por Wilson Daniel Ospina, Fundador e Ingeniero PrincipalActualizado el
Cuánto cuesta
Plazo típico: 4–8 semanas
Qué cubre el precio inicial
Una capacidad de IA o machine learning añadida a un producto que ya tienes en producción — chat, visión, recomendaciones o un asistente — incluyendo selección de modelo, evaluación y las barreras de seguridad alrededor. No incluye construir el producto en sí.
Alcance cerrado y precio cerrado, acordados por escrito antes de empezar. Si el descubrimiento muestra que el proyecto es más grande que el piso, recibes el número revisado antes de comprometerte — no una factura después.
Los precios están en dólares estadounidenses y no incluyen IVA ni las retenciones que apliquen en tu jurisdicción.
Pide una cotización en firmeCaracterísticas Principales
- •Integración con APIs de lenguaje y agentes
- •Visión por computador y clasificación en imagen/video
- •Modelos ligeros y despliegue tipo TensorFlow Lite / edge
- •Pipelines de datos y MLOps básicos para tu producto
- •UX conversacional y asistentes para operaciones
Beneficios
- ✓Diferenciación con funciones inteligentes medibles
- ✓Menor carga manual en equipos de campo o soporte
- ✓Arquitectura alineada a costos y privacidad
Preguntas frecuentes
Respuestas directas sobre este servicio.
- ¿Cuánto cuesta agregar IA a una app?
- Agregar una capacidad de IA a un producto que ya está en producción arranca en USD 4.000: selección del modelo, integración, evaluación y las barreras de seguridad alrededor. No incluye construir el producto en sí.
- ¿Cuánto tiempo toma?
- Normalmente 4–8 semanas. Solemos empezar con una función pequeña y medible para que veas el impacto antes de comprometerte con una hoja de ruta de IA más amplia.
- ¿Modelo en la nube o en el dispositivo?
- Las APIs de lenguaje y visión en la nube son la ruta más rápida para la mayoría de funciones. La inferencia en el dispositivo tiene sentido cuando pesan más la latencia, el costo por solicitud o la privacidad, por ejemplo cuando los datos nunca deben salir del teléfono.
- ¿Qué pasa con los datos de nuestros usuarios?
- Qué datos puede ver un modelo se define en el alcance escrito, antes de cualquier integración. Cuando la privacidad es lo más importante, la inferencia en el dispositivo mantiene los datos en el teléfono.
¿Listo para empezar?
Cuéntanos qué quieres construir. Ya sabes dónde arranca el número; tras una llamada corta de descubrimiento enviamos una estimación escrita con alcance cerrado, precio cerrado y plazo.