Nueve formas de empezar, una sola manera de trabajar.
Cada línea de abajo tiene su propia página, con lo que construimos, lo que sigue siendo humano, precios orientativos y las preguntas que nos hacen los clientes. Si no sabes por dónde empezar, el selector de abajo te lleva a la página adecuada. Para las empresas que buscan el término usado correctamente, consultoría de IA para empresas significa ingenieros que escriben y operan código dentro de tu negocio, no consultores que solo recomiendan la tecnología de otro.
¿Qué tipo de proyecto de IA te encaja?
Dos preguntas, sin puntuación. El resultado es la página por la que merece la pena empezar.
Qué construimos, en concreto.
La implementación de IA en la empresa y la automatización de procesos con IA parten del mismo sitio: un discovery que mapea los procesos reales antes de cualquier decisión técnica. Si no sabes por dónde empezar, cómo es, paso a paso, una implementación de IA en la empresa se explica por separado, con discovery, piloto y criterios de aceptación escritos antes de empezar.
Agentes que hacen, no solo responden
Un agente de IA toma una tarea, la lleva hasta el final y pide aprobación solo donde importa, no se limita a generar texto ante una pregunta. Diseñamos agentes sobre procesos reales: declaraciones, compras, contratos, verificación de calidad.
La página del servicioLos procesos repetitivos, fuera de la agenda de las personas
Reconciliación bancaria, verificaciones cruzadas, asignación de recursos: procesos que hoy consumen horas de trabajo manual pueden funcionar de forma automática, con una persona en el ciclo solo ante las excepciones. Hemos automatizado flujos así desde cero, con pruebas verificadas.
La página del servicioDe la idea a un sistema en funcionamiento
Implementar IA en una empresa no es suscribirse a ChatGPT: es un discovery, un piloto con criterios de aceptación escritos de antemano y después una extensión. Explicamos los pasos, sin promesas infundadas.
La página del servicioTu equipo, preparado para trabajar con IA
Llevamos a 28 empleados de una empresa de producción de cero al uso diario de Claude, en dos días por grupo. El programa está construido sobre los modelos mentales de Andrej Karpathy, no sobre eslóganes.
La página del servicioUn asistente que lee tu empresa, no internet
Construimos asistentes conectados a los datos reales de la empresa —contratos, contabilidad, documentación interna— que responden citando la fuente, no adivinan. El modelo sigue siendo copiloto: la persona firma y presenta.
La página del servicioCuando tu sistema no tiene API
Muchos sistemas usados a diario en Rumanía (contabilidad, ERP antiguos) no tienen ni tendrán API. Construimos agentes que leen los datos directamente u operan la interfaz existente, de forma segura y con validación humana.
La página del servicioIA conectada a SAP y SAGA, sin tocar el núcleo
Integramos la IA sobre el ERP existente mediante extensiones side-by-side (Clean Core) o servidores MCP gobernados, no modificando el núcleo. Los datos en bruto nunca llegan directamente al modelo.
La página del servicioInfraestructura de IA privada, on-premise o en la nube de la UE.
Para las empresas que quieren IA sobre sus propios datos sin enviarlos a APIs fuera de la UE: una plataforma con modelos open-weight que se ejecutan en tus servidores o en GPU dedicada en proveedores de la UE, con interfaz para empleados, RAG sobre documentos y agentes conectados al ERP. Dimensionamos el servidor según los casos de uso reales y entregamos el código y la infraestructura.
La página del servicioLa planificación de la producción, optimizada bajo restricciones reales
Production Brain combina simulación de demanda con optimización matemática bajo restricciones (capacidad, caducidad, cambios de alérgenos) para un plan que la persona aprueba, no ejecuta a ciegas. Lo pilotamos en una línea antes de extenderlo.
La página del servicioAutomatizaciones clásicas, con un agente que decide cuándo corresponde
El RPA clásico ejecuta pasos fijos; añadimos una capa de agente que reconoce las excepciones y las trata de forma distinta, en lugar de que el flujo se caiga. El resultado: menos flujos rotos, menos alertas ignoradas.
La página del servicioDiscovery de pago, piloto con criterios por escrito, y después extensión.
No vendemos «transformación digital». Vendemos un discovery breve, un piloto medido contra unos criterios escritos antes de empezar, y una decisión go / no-go tomada con datos. Solo después, ampliación y retainer. Un forward-deployed AI engineer trabaja de forma efectiva dentro de tu equipo, con tus datos y tus procesos reales — a diferencia de una consultoría clásica, donde recibes un informe y la implementación sigue siendo cosa tuya. Los cuatro proyectos de arriba forman parte del caso de éxito completo con FOX, con contexto, problemas reales y lo que cambió en concreto en cada etapa.
- 01Discovery de un día: procesos, datos disponibles, puntos de fricción, mapa de oportunidades con estimaciones.
- 02Un piloto de 2 a 6 semanas sobre 1-2 casos, construido y probado con datos reales.
- 03Decisión go / no-go según los criterios escritos al principio.
- 04Despliegue en varios departamentos, formación para el equipo, mantenimiento mensual.
El mismo cliente, cuatro proyectos.
Un fabricante industrial de Rumanía empezó con una formación en IA para 28 empleados, siguió con una plataforma de canje para una campaña con 250 ganadores, después con un discovery para la digitalización de la producción sobre SAP y una oferta de plataforma de IA soberana, alojada en la UE. No son cifras de marketing: proyectos, en el orden en que ocurrieron. Para la empresa que también pidió una plataforma de IA soberana, explicamos por separado qué significa una plataforma de IA soberana, alojada en la UE, y cuándo tiene sentido de verdad frente a una nube externa habitual.
28 empleados, dos grupos
Fundamentos y prompt engineering, después Claude Code, Skills y MCP. La mitad del tiempo en práctica sobre sus propios casos.
Canje para una campaña
Validación de códigos, antifraude, datos fiscales de los ganadores, panel de administración.
Discovery sobre SAP
Digitalización de producción y logística side-by-side (Clean Core), con un «Production Brain» como proyecto insignia.
Tres formas distintas de comprar IA para tu empresa
Cuando comparas proveedores, la mayor diferencia no es el precio, sino quién escribe el código y quién se queda con él al final. Un forward-deployed AI engineer trabaja dentro de tu equipo, con tus procesos reales, y el código resultante es íntegramente de la empresa, no de una plataforma de terceros que alquilas cada mes. La tabla de abajo muestra, en resumen, la diferencia frente a las otras dos formas habituales de comprar IA hoy: un proveedor de chatbot genérico o una consultoría tradicional de estrategia, sin entrega de código. Aplicamos esa misma disciplina de construcción rigurosa también a nuestro propio sitio, en el apartado de visibilidad en los motores de búsqueda de IA, no solo en los sistemas que construimos para clientes.
| TNS — forward-deployed engineer | Proveedor de chatbot genérico | Consultoría tradicional | |
|---|---|---|---|
| Quién escribe el código | Los ingenieros que hacen el discovery, directamente sobre tus procesos | Una plataforma ya configurada, no código dedicado a ti | Normalmente nadie — la entrega es un informe |
| Quién se queda con el código al final | La empresa cliente, íntegramente | El proveedor de la plataforma; tú sigues siendo inquilino | No aplica, no se entrega código |
| Modelo de precio | Precio fijo, establecido tras un discovery breve | Suscripción mensual, normalmente por usuario | Honorarios por hora o por proyecto de estrategia |
| Qué queda después del proyecto | Un sistema que funciona, documentado, tuyo | Dependencia de seguir con la suscripción | Recomendaciones por escrito; la implementación la haces tú por separado |
Precio fijo, tras un discovery breve.
- auditoría de procesos y datos
- mapa de oportunidades
- informe con priorización
- 1-2 casos de uso
- criterios de aceptación por escrito
- entrega + documentación
- arquitectura completa
- formación del equipo
- retainer mensual
Cada proyecto tiene otro contexto, otros flujos y otra infraestructura, así que el precio se fija tras un discovery breve y de pago, y después no cambia por el camino.
Preguntas frecuentes
¿Qué significa «agentic AI»?
Agentic AI significa un sistema que no solo responde a una pregunta, sino que toma una tarea, planifica los pasos, usa herramientas (búsqueda, cálculo, llamadas a otros sistemas) y lleva el trabajo hasta el final, pidiendo aprobación humana donde importa. La diferencia con un chatbot normal es que el agente actúa, no solo conversa.
¿Cómo se implementa la IA en una empresa?
En la práctica, en tres pasos: un discovery de un día que mapea los procesos y los datos, un piloto sobre 1-2 casos de uso con criterios de aceptación escritos antes de empezar, y después expansión con formación para el equipo y mantenimiento a largo plazo. Saltarse el discovery es la causa más frecuente de proyectos de IA que nunca llegan a producción.
¿Qué es exactamente la implementación de IA?
Es el proceso mediante el cual un modelo o un agente de IA queda conectado a los datos y procesos reales de la empresa: no solo usado de forma puntual por unos pocos empleados, sino integrado con reglas, permisos y auditoría. Incluye tanto la parte técnica (conectores, agentes, integración con el ERP) como la parte humana (formación, política interna de uso).
¿Cómo implemento IA en mi propio negocio si no tengo equipo técnico?
La vía más realista es un socio externo que haga el discovery, construya el piloto y entregue un sistema documentado, con formación incluida para el equipo interno. No necesitas un departamento de IA interno desde el primer día: necesitas un primer caso de uso llevado hasta el final.
¿Cuánto cuestan los agentes de IA para una empresa?
Las cifras exactas se establecen tras el discovery.
¿Qué son los agentes de IA?
Son sistemas de software construidos sobre un modelo de lenguaje, a los que se les dan herramientas (búsqueda, cálculo, acceso a bases de datos, llamadas a API) y capacidad para decidir por su cuenta qué pasos seguir para completar una tarea, dentro de los límites de unos permisos establecidos de antemano. Un buen agente se detiene y pide a una persona cuando supera esos límites.
¿Quién se encarga de la implementación de IA en una empresa de Rumanía?
En Rumanía, el mercado todavía es joven: la mayoría de las empresas que ofrecen «consultoría de IA» en realidad hacen formación o presentaciones, no implementación con código que llega a producción. The Niche Society trabaja como ingeniería de IA forward-deployed: un equipo pequeño que se traslada temporalmente dentro de la empresa cliente, construye el sistema y lo entrega documentado.
¿Qué significa forward-deployed AI engineer?
Un forward-deployed AI engineer es un ingeniero que trabaja de forma efectiva dentro de la empresa cliente, escribiendo y operando código sobre sus procesos reales — a diferencia de un consultor clásico, que solo entrega recomendaciones, o de un proveedor de chatbot, que entrega un producto genérico configurable.
¿Qué es, en realidad, el AI engineering como disciplina?
AI engineering significa construir y operar sistemas de IA reales — agentes, automatizaciones, integraciones — directamente en producción, no solo recomendarlos sobre el papel. Se diferencia de la consultoría en que entrega código que funciona, no solo un plan de implementación.
Veamos qué se puede automatizar en tu empresa.
Una sesión gratuita de 30 minutos: te decimos qué se puede automatizar, cuánto se tarda y cuánto cuesta, con precio fijo tras el discovery.