Desarrollo e integración de IA en producción
Un prototipo de IA en un cuaderno no es un sistema de producción. Opsio construye y pone en producción aplicaciones de IA generativa, RAG, agentes de IA y machine learning, integrados en su ERP, su CRM y sus pipelines de datos, con MLOps sólido y despliegue en Amazon Bedrock, Azure OpenAI o Google Vertex AI.
Más de 100 organizaciones en 6 países confían en nosotros
Multinube
Bedrock, Azure OpenAI, Vertex AI
50+
Ingenieros de IA y datos
ISO 27001
Centro de entrega
99,9 %
SLA de disponibilidad
Qué incluye
Nuestro servicio de desarrollo IA cubre todo el ciclo de ingeniería, desde el primer prototipo hasta el sistema en producción monitorizado. Construimos aplicaciones de IA generativa y LLM con arquitecturas RAG que responden sobre sus datos con trazabilidad de fuentes. Diseñamos agentes de IA para flujos de varios pasos y aplicamos fine-tuning cuando especializar un modelo aporta precisión. Para problemas donde el ML clásico es superior, entregamos modelos a medida con un ciclo de MLOps reproducible. La integración IA en su ERP, CRM y pipelines de datos es parte central del trabajo, no un añadido. Y desplegamos sobre Amazon Bedrock, Azure OpenAI o Google Vertex AI según convenga a su coste, latencia y residencia de datos. Cada capacidad es modular y se entrega con seguridad desde el diseño y observability incorporada.
Aplicaciones de IA generativa y LLM
Construimos aplicaciones LLM de producción: asistentes, generación y extracción de contenido, y copilotos internos, con guardarraíles, control de costes de tokens y evaluación continua de calidad frente a alucinaciones.
Arquitecturas RAG
Diseñamos pipelines de ingesta, chunking, embeddings y bases vectoriales para que un LLM responda sobre sus datos propios con precisión y trazabilidad de fuentes, la columna vertebral de la IA generativa empresarial.
Agentes de IA
Para flujos complejos de varios pasos construimos agentes de IA con herramientas, memoria y guardarraíles, orquestados con LangChain y monitorizados desde el primer despliegue para garantizar fiabilidad y control.
Machine learning y fine-tuning
Donde el ML clásico supera al LLM, entregamos modelos a medida para previsión, clasificación o detección de anomalías. Aplicamos fine-tuning cuando especializar un modelo en su dominio aporta precisión real.
MLOps y MLflow
Implementamos un ciclo reproducible: versionado de datos y modelos, entrenamiento automatizado, validación y despliegue. Usamos MLflow para seguimiento de experimentos y Kubernetes para servir modelos a escala.
Integración y pipelines de datos
Conectamos la IA con su ERP, CRM y APIs internas respetando autenticación, permisos y residencia. Construimos pipelines de datos fiables que alimentan los modelos con información fresca y gobernada.
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El enfoque de Opsio en la seguridad desde el diseño de la arquitectura es crucial para nosotros. Al combinar innovación, agilidad y un servicio cloud gestionado estable, nos dieron la base que necesitábamos para seguir desarrollando nuestro negocio. Estamos agradecidos por nuestro socio de TI, Opsio.
Jenny Boman
CIO · Opus Bilprovning
Desarrollo IA que llega a producción de verdad
La distancia entre una demo de IA y un sistema en producción se mide en ingeniería, no en entusiasmo. Un prototipo que funciona con diez documentos colapsa con diez millones; un chatbot que impresiona en una demo alucina ante consultas reales sin un RAG bien diseñado. Nuestro servicio de desarrollo IA cubre esa distancia: construimos aplicaciones de IA generativa y LLM robustas, con recuperación aumentada (RAG), evaluación continua y los controles de seguridad y coste que un sistema de producción exige. La integración IA en sus sistemas existentes es parte del trabajo, no un extra. RAG es la columna vertebral de la mayoría de las aplicaciones empresariales de IA generativa. Diseñamos pipelines de ingesta, chunking, embeddings y bases vectoriales que permiten a un LLM responder sobre sus datos propios con precisión y trazabilidad de fuentes. Cuando el caso lo justifica, aplicamos fine-tuning para especializar un modelo en su dominio o terminología. Y para flujos complejos de varios pasos, construimos agentes de IA con herramientas, memoria y guardarraíles, orquestados con frameworks como LangChain y monitorizados desde el primer despliegue.
El machine learning clásico sigue siendo el mejor enfoque para muchos problemas. Donde un LLM es excesivo o impreciso, construimos modelos de ML a medida para previsión, clasificación, detección de anomalías o scoring, con un ciclo de MLOps completo: versionado de datos y modelos, entrenamiento reproducible, validación y despliegue automatizado. Usamos MLflow para el seguimiento de experimentos y Kubernetes para servir modelos a escala, de modo que pasar de un experimento a producción sea una promoción controlada, no un rescate de emergencia.
La integración IA es donde muchos proyectos mueren. Un modelo brillante aislado del flujo de trabajo no aporta valor. Conectamos la IA con sus sistemas existentes: ERP, CRM, plataformas de datos y APIs internas, respetando autenticación, permisos y residencia de datos. Construimos pipelines de datos fiables que alimentan los modelos con información fresca y gobernada. El objetivo es que la IA viva dentro de los procesos que sus equipos ya usan, no en una herramienta aislada que nadie abre.
Desplegamos donde tenga sentido para su negocio y su cumplimiento. Operamos con la misma solvencia Amazon Bedrock, Azure OpenAI y Google Vertex AI, y elegimos la plataforma según coste, modelos disponibles, latencia y residencia de datos. Para empresas españolas con requisitos de residencia, diseñamos sobre AWS Spain eu-south-2 o Azure Spain Central. Cada sistema se entrega con observability, seguridad desde el diseño y la documentación técnica que el EU AI Act exige para sistemas clasificados como de alto riesgo.
Comparación con Opsio
| Criterio | Opsio | Agencia de software | Equipo interno solo |
|---|---|---|---|
| Experiencia en IA de producción | Sistemas LLM, RAG y ML en producción | Variable, a menudo solo prototipos | Limitada según experiencia previa |
| Cobertura multinube | Bedrock, Azure OpenAI y Vertex AI | Suele atarse a una plataforma | Según conocimiento del equipo |
| Integración con ERP y CRM | Pipelines de datos y APIs gobernados | Variable | Depende de capacidad disponible |
| MLOps y trazabilidad | Ciclo reproducible con MLflow | A menudo ausente | Difícil de mantener sin tooling |
| Cumplimiento EU AI Act | Documentación y trazabilidad integradas | Rara vez considerado | Riesgo de lagunas |
| Operación tras el despliegue | Managed AI con SLA 24/7 | Suele terminar en la entrega | Carga sobre el equipo interno |
¿Listo para empezar?
Lo que obtiene
Precios y niveles de inversión
Precios transparentes. Sin tarifas ocultas. Cotizaciones basadas en alcance.
Prueba de concepto
15.000–30.000 EUR
Diseño técnico y PoC sobre sus datos reales para validar viabilidad antes de la ingeniería completa. Varía según el alcance.
Sistema en producción
40.000–120.000 EUR
Construcción, integración y despliegue de un sistema de IA completo con observability y control de costes. Varía según el alcance.
Plataforma de IA a escala
desde 150.000 EUR
Varios casos de uso, agentes y modelos con MLOps de empresa e integración profunda. Varía según el alcance.
Precios transparentes. Sin tarifas ocultas. Cotizaciones basadas en alcance.
¿Preguntas sobre precios? Discutamos sus requisitos específicos.
Por qué elegir los servicios en la nube de Opsio
Construir IA de producción exige más que saber llamar a una API de LLM. Exige ingeniería de datos, seguridad desde el diseño, control de costes y la capacidad de operar el sistema después del lanzamiento. Opsio reúne esas disciplinas: más de 50 ingenieros de IA y datos, un centro de entrega certificado ISO 27001 y experiencia real desplegando sobre Amazon Bedrock, Azure OpenAI y Google Vertex AI. Como partner simultáneo de AWS, Microsoft y Google, elegimos la plataforma según su caso, no según una alianza comercial. Y entregamos cada sistema con la documentación técnica, la trazabilidad y los controles que el EU AI Act y el RGPD exigen en España, con residencia de datos en la UE cuando es un requisito. No entregamos prototipos; entregamos sistemas que su negocio puede operar.
De la demo a producción
No entregamos prototipos de cuaderno. Construimos sistemas con seguridad, observability y control de costes que su negocio puede operar a escala.
Multinube real
Desplegamos con la misma solvencia sobre Bedrock, Azure OpenAI y Vertex AI, eligiendo la plataforma según coste, latencia y residencia.
Ingeniería de datos sólida
La integración con ERP, CRM y pipelines de datos es donde mueren los proyectos. Es nuestra fortaleza, no un extra.
Seguridad desde el diseño
Cada sistema incorpora controles de seguridad, gestión de secretos y permisos desde la arquitectura, no como un parche posterior.
Cumplimiento EU AI Act
Entregamos documentación técnica, trazabilidad y controles que exige el EU AI Act para sistemas de alto riesgo en España.
Residencia de datos en la UE
Diseñamos sobre AWS Spain eu-south-2 y Azure Spain Central cuando la residencia de datos en España es un requisito del proyecto.
¿Aún no está seguro? Comience con un piloto.
Comience con una evaluación enfocada de dos semanas. Vea resultados reales antes de comprometerse. Si continúa, el costo del piloto se acredita a su proyecto.
Nuestro proceso de entrega en 4 fases
Nuestro proceso de desarrollo IA es iterativo y reduce el riesgo en cada fase. Empezamos con un diseño técnico y una prueba de concepto que valida la viabilidad antes de invertir en ingeniería completa. Después construimos el sistema, lo integramos en sus flujos y lo desplegamos con observability y controles de coste desde el primer día. Cada fase termina con un entregable funcional que usted puede evaluar, de modo que avanza sobre evidencia, no sobre promesas.
Diseño técnico y PoC
Definimos arquitectura, elección de modelo y plataforma, y validamos viabilidad con una prueba de concepto sobre sus datos reales. Plazo: 2–3 semanas.
Construcción e ingeniería
Desarrollamos el sistema completo: RAG, agentes o modelos de ML, con pruebas, evaluación de calidad y control de costes de tokens y GPU. Plazo: 4–8 semanas.
Integración en sistemas existentes
Conectamos la IA con su ERP, CRM, APIs y pipelines de datos, respetando autenticación, permisos y residencia de datos. Plazo: 2–4 semanas.
Despliegue y entrega a operación
Desplegamos en Bedrock, Azure OpenAI o Vertex AI con observability y traspaso documentado a operación o a managed AI. Plazo: 1–2 semanas.
Puntos clave
- Aplicaciones de IA generativa y LLM
- Arquitecturas RAG
- Agentes de IA
- Machine learning y fine-tuning
- MLOps y MLflow
Industrias atendidas por Opsio
El desarrollo IA cambia mucho según el sector: los datos, los riesgos y los requisitos regulatorios no son los mismos en un banco que en una fábrica. Adaptamos la arquitectura, la elección de modelo y los controles de gobernanza a la realidad de cada industria española. A continuación, cómo enfocamos los cuatro sectores donde más sistemas de IA hemos puesto en producción.
Banca y finanzas
Modelos de detección de fraude, asistentes de cumplimiento con RAG sobre normativa y scoring de riesgo. Diseñamos con explicabilidad y trazabilidad para satisfacer al Banco de España, la CNMV y el EU AI Act.
Sector público
Asistentes de atención ciudadana, análisis documental masivo y automatización administrativa con RAG. Priorizamos residencia de datos en España, transparencia y cumplimiento estricto del RGPD y la AEPD.
Industria
Mantenimiento predictivo con ML sobre datos de IoT, control de calidad por visión y optimización de producción. Construimos pipelines de datos de planta robustos y MLOps reproducible para modelos en planta.
Retail
Motores de personalización, previsión de demanda con ML y asistentes de compra con IA generativa. Integramos los modelos en su e-commerce y ERP para que actúen sobre datos frescos en tiempo real.
Desarrollo e integración de IA en producción — Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia un prototipo de IA de un sistema de producción?
Un prototipo demuestra que una idea es posible; un sistema de producción la sostiene con fiabilidad, seguridad y coste controlado a escala real. La distancia entre ambos es ingeniería pura. Un prototipo de RAG que funciona con diez documentos puede colapsar con diez millones sin un pipeline de ingesta y una base vectorial bien diseñados. Un sistema de producción incorpora evaluación continua de calidad para frenar alucinaciones, guardarraíles de seguridad, gestión de secretos, control de costes de tokens y GPU, observability y documentación. Nuestro servicio de desarrollo IA se centra precisamente en cubrir esa distancia: no entregamos demos de cuaderno, entregamos sistemas que su negocio puede operar con un SLA serio.
¿Cuándo conviene RAG y cuándo fine-tuning?
RAG y fine-tuning resuelven problemas distintos y a menudo se combinan. RAG es la mejor opción cuando el modelo necesita responder sobre sus datos propios, especialmente si esos datos cambian con frecuencia: documentos, bases de conocimiento o catálogos. Permite trazabilidad de fuentes y se actualiza sin reentrenar. El fine-tuning conviene cuando necesita especializar el comportamiento o el estilo del modelo en su dominio o terminología, o reducir el coste por token afinando un modelo más pequeño. En muchos sistemas empresariales usamos RAG para el conocimiento y fine-tuning ligero para el tono o el formato. La elección depende de su caso, y la validamos en la fase de diseño técnico antes de comprometer ingeniería.
¿Sobre qué plataforma despliegan la IA?
Desplegamos con la misma solvencia sobre Amazon Bedrock, Azure OpenAI y Google Vertex AI, y elegimos según su caso. Comparamos modelos disponibles, coste por token, latencia, madurez del ecosistema y, de forma crítica en España, residencia de datos en la UE. Como partner simultáneo de AWS, Microsoft y Google, no tenemos sesgo comercial hacia ninguna plataforma. Para empresas con requisitos de residencia diseñamos sobre AWS Spain eu-south-2 o Azure Spain Central. En arquitecturas complejas combinamos plataformas para aprovechar lo mejor de cada una y evitar el bloqueo con un único proveedor. La decisión se toma en la fase de diseño técnico, documentada y justificada frente a su equipo.
¿Cómo integran la IA en nuestro ERP o CRM existente?
La integración IA es donde muchos proyectos fracasan, y es una de nuestras fortalezas. Conectamos los modelos con sus sistemas existentes a través de APIs, respetando autenticación, permisos y residencia de datos. Construimos pipelines de datos que alimentan la IA con información fresca y gobernada desde su ERP, CRM o plataforma de datos, y devolvemos los resultados al flujo de trabajo donde sus equipos ya operan. El objetivo es que la IA viva dentro de los procesos existentes, no en una herramienta aislada que nadie abre. Tratamos la seguridad y los permisos como requisitos de diseño, de modo que la integración nunca abre brechas en su perímetro ni viola el RGPD.
¿Qué es MLOps y por qué lo necesito?
MLOps es la disciplina que lleva los modelos de machine learning de un experimento a producción de forma fiable y repetible. Sin MLOps, un modelo entrenado en el portátil de un científico de datos es imposible de reproducir, actualizar o auditar. Con MLOps implementamos versionado de datos y modelos, entrenamiento reproducible, validación automática y despliegue controlado, usando MLflow para el seguimiento de experimentos y Kubernetes para servir modelos a escala. El resultado es que actualizar un modelo es una promoción controlada, no un rescate de emergencia, y que cada versión en producción es trazable. Para sistemas sujetos al EU AI Act, esa trazabilidad no es opcional: es un requisito de cumplimiento.
¿Cómo controlan los costes de tokens y GPU?
El coste operativo de la IA puede dispararse sin disciplina de ingeniería, y lo tratamos desde el diseño. Para aplicaciones LLM optimizamos los prompts, cacheamos respuestas frecuentes, enrutamos cada consulta al modelo más económico capaz de resolverla y aplicamos límites de tokens por petición. Para cargas de ML, dimensionamos las GPU según la demanda real y usamos autoescalado en Kubernetes para no pagar capacidad ociosa. Instrumentamos cada sistema con observability de costes desde el primer despliegue, de modo que el gasto es visible y predecible, no una sorpresa a fin de mes. Cuando el sistema pasa a operación, nuestro servicio de managed AI continúa optimizando estos costes de forma continua.
¿Cumplen el EU AI Act y el RGPD en el desarrollo?
Sí, e integramos el cumplimiento desde la arquitectura, no como un añadido final. Para sistemas clasificados como de alto riesgo por el EU AI Act, entregamos la documentación técnica exigida, registros de auditoría, mecanismos de supervisión humana y trazabilidad de decisiones. Respetamos el RGPD en el tratamiento de datos personales: minimización, base legal, gestión de consentimiento y residencia de datos en España o la UE cuando es un requisito. Para banca y seguros alineamos los controles con las exigencias del Banco de España y la CNMV. La seguridad desde el diseño es nuestro principio rector, y la gestión de secretos, los permisos y el cifrado son parte de cada sistema que entregamos, no opciones que se añaden después.
¿Qué ocurre cuando el sistema de IA está en producción?
El despliegue es el inicio de la vida útil del sistema, no el final. La IA en producción requiere monitorización, evaluación de drift, reentrenamiento y optimización continua de costes. Por eso entregamos cada sistema con observability incorporada y un traspaso documentado a operación. Opsio puede operar el sistema a través de su servicio de managed AI: LLMOps y MLOps, monitorización 24/7, gestión de incidencias con SLA y reentrenamiento cuando la calidad lo exige. Esa continuidad evita la pérdida de contexto que sufre un sistema cuando la empresa que lo construyó desaparece tras el lanzamiento. Si prefiere operarlo con su equipo interno, le entregamos la documentación y la formación para hacerlo con autonomía.
¿Cuánto cuesta desarrollar una solución de IA?
El coste depende del alcance, las integraciones, la calidad de los datos y los requisitos de seguridad. Opsio suele empezar con una prueba de concepto a precio cerrado para validar el valor rápidamente. Después, el desarrollo completo se ejecuta como un proyecto de alcance definido o un equipo de IA dedicado facturado mensualmente, según cuánto quieras desplegar y evolucionar. Los principales factores de coste son las integraciones, la calidad de los datos, el cumplimiento normativo y la operación continua de modelos. El precio exacto en EUR se facilita mediante presupuesto.
¿Más preguntas? Nuestro equipo está listo para ayudar.
Lleve su IA de la demo a producción
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