Servicio
Desarrollo de aplicaciones con IA, del prototipo a producción
Construimos aplicaciones en las que un modelo de IA hace parte del trabajo: leer un documento, entender una foto, responder con la documentación de tu empresa o clasificar lo que entra. Las tratamos como software normal, con usuarios, permisos, base de datos y despliegue, y a la IA como un componente que se mide y que se puede cambiar.
Es la forma en que funciona nuestro propio producto. Renzy, la app de nutrición de ROXEX Labs, calcula calorías y macros a partir de la foto de un plato: un modelo dentro de un producto que usan personas, que es exactamente el tipo de problema que planteamos en cada proyecto.
Para quién es
- Empresas con procesos que dependen de leer documentos, imágenes o texto libre (albaranes, facturas, partes de trabajo, correos, fichas técnicas) y que quieren convertirlo en datos estructurados.
- Equipos que quieren que sus empleados o sus clientes consulten documentación, normativa interna o catálogo en lenguaje natural, con respuestas que citan la fuente.
- Productos digitales que quieren añadir funciones con IA sin comprometer la privacidad de sus usuarios ni disparar el coste por uso.
- Empresas que han hecho un prototipo con ChatGPT o con una herramienta no-code y necesitan llevarlo a producción con usuarios reales.
Problemas que resolvemos
El prototipo funciona en la demo y falla con datos reales
Un prompt que acierta con cinco ejemplos no dice nada de los quinientos siguientes. Sin un conjunto de pruebas no hay forma de saber si un cambio mejora o empeora la aplicación.
Coste por uso imprevisible
Cada llamada a un modelo cuesta dinero. Sin límites, sin caché y sin elegir el modelo adecuado para cada tarea, la factura crece con el uso sin que nadie la controle.
Datos que no deberían salir de casa
Documentos con datos personales o información de clientes que no puedes enviar a cualquier proveedor sin revisar antes dónde y en qué condiciones se procesan.
Respuestas inventadas
Un modelo que responde con seguridad algo que no está en tus documentos es peor que no tener respuesta. Hay que acotar las fuentes, citarlas y permitir que la aplicación diga que no lo sabe.
Qué te entregamos
Aplicación en producción
Una aplicación web con la función de IA integrada, con usuarios, permisos, base de datos y despliegue en la infraestructura que acordemos.
Conjunto de evaluación
Una batería de casos reales, anonimizados si hace falta, con la respuesta esperada para cada uno. Se ejecuta antes de cada cambio de prompt, de modelo o de datos.
Registro de llamadas al modelo
Entrada, salida, coste y tiempo de respuesta de cada llamada, para auditar errores y controlar el gasto.
Prompts y configuración en el repositorio
Versionados junto al código. Nada importante vive solo en el panel de un proveedor.
Documentación de datos y proveedores
Qué datos se envían, a qué proveedor, en qué región y con qué condiciones de uso, por escrito.
Repositorio, accesos y formación
Código y cuentas a tu nombre, documentación técnica y una sesión de formación grabada sobre cómo revisar resultados.
Cómo trabajamos
DiscoveryLlamada de 30 minutos, sin coste. Definimos la tarea concreta que hará el modelo, con ejemplos reales, y qué significa acertar. Si la tarea no necesita IA, te lo decimos.
Propuesta cerradaAlcance, arquitectura, proveedor de modelos propuesto y alternativa, criterios de evaluación, coste estimado de uso, hitos, plazos y presupuesto.
DesarrolloPrimero el conjunto de evaluación y una versión mínima de la función de IA; después, el producto alrededor. Demo y revisión al final de cada iteración, sobre staging.
Lanzamiento y formaciónPaso a producción con límites de gasto, registro de llamadas y alertas. Formación grabada sobre cómo revisar resultados y cuándo escalar un caso a una persona.
Soporte30 días de soporte post-entrega incluidos. Los proveedores actualizan sus modelos: si contratas mantenimiento, volvemos a pasar la evaluación antes de cada cambio.
Lo que aplica a todos los proyectos
- Propuesta cerrada antes de empezar: alcance, hitos, plazos, presupuesto y entregables.
- Acceso al repositorio y a una URL de staging con el avance desde el primer día.
- Hablas directamente con quien escribe el código.
- Repositorio, dominios y accesos a tu nombre: el código es tuyo.
- Documentación técnica y sesión de formación grabada en la entrega.
- 30 días de soporte post-entrega incluidos.
Cómo evaluamos y mantenemos la IA en producción
No prometemos un porcentaje de acierto: aplicamos estas prácticas para que puedas medirlo tú, con tus casos.
Evaluación antes que opinión
Cada cambio de prompt, modelo o datos se valida contra el conjunto de casos acordado. Si el resultado empeora, el cambio no se despliega.
Salidas estructuradas y validadas
Cuando el modelo devuelve datos, se los pedimos con un esquema y los validamos. Lo que no cumple se reintenta o se marca para revisión.
Revisión humana donde hay consecuencias
Lo que afecta a dinero, a clientes o a datos personales pasa por una persona hasta que el registro justifique otra cosa. Esa decisión es tuya.
Coste bajo control
Límites de gasto, caché de respuestas repetidas y, para cada tarea, el modelo más barato que supera la evaluación.
Proveedor sustituible
Si un proveedor cambia precios, condiciones o calidad, se puede pasar a otro y comprobar con la misma evaluación si el resultado se mantiene.
Stack habitual
Modelos
- OpenAI
- Anthropic (Claude)
- Modelos abiertos cuando la privacidad o el coste lo piden
Aplicación
- Next.js
- TypeScript
- Node.js
- Python
Datos y búsqueda
- PostgreSQL (Supabase)
- Búsqueda semántica sobre tus documentos (RAG)
Infraestructura
- Vercel
- Cloudflare
Aislamos la integración con el modelo para poder cambiar de proveedor sin reescribir la aplicación.
Precio y plazo de referencia
| Servicio en /precios | Precio | Plazo |
|---|---|---|
| Web app / SaaS MVP | 8.000-30.000€ | 2-6 meses |
| Tech retainer (dev + ops) | 2.500-6.000€/mes | Mensual |
Una aplicación con IA se presupuesta como una web app (rangos de /precios). La propuesta incluye también el coste estimado de uso de los modelos, que depende del volumen.
Ver todos los preciosQué puedes ver hoy
IA en un producto que usan personas, construido y mantenido por nosotros:
Renzy (se abre en una pestaña nueva)
Nuestro propio producto: una app de nutrición con IA que calcula calorías y macros a partir de la foto de un plato. La plataforma la ha construido ROXEX Labs de principio a fin (Next.js, TypeScript, Supabase).
Ver caso de estudioCasos de estudio
Los casos publicados, con el reto, la solución y el stack de cada uno.
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia hay entre una app con IA y usar ChatGPT?
ChatGPT es una herramienta generalista que usa una persona. Una aplicación con IA hace una tarea concreta de tu negocio, con tus datos, tus permisos y tu interfaz, y se puede medir: sabes cuántas veces acierta en tus casos reales y cuánto cuesta cada uso.
¿Mis datos se usan para entrenar modelos de terceros?
Depende del proveedor y del tipo de cuenta. Antes de empezar revisamos sus condiciones, elegimos la configuración que evita ese uso cuando el proveedor la ofrece y lo dejamos por escrito. Si los datos no pueden salir de tu infraestructura, valoramos modelos que se ejecuten en ella.
¿Qué pasa si el modelo se equivoca?
Se equivocará a veces. Por eso medimos cuánto y dónde con el conjunto de evaluación, diseñamos la aplicación para que los casos dudosos vayan a revisión humana y registramos cada llamada para poder corregir.
¿Cuánto cuesta una aplicación con IA?
Se presupuesta como una web app: en la página de precios, entre 8.000 y 30.000 € con un plazo de 2 a 6 meses. A eso se suma el coste de uso de los modelos, que estimamos en la propuesta según el volumen previsto.
¿Qué modelos usáis?
Trabajamos con modelos de OpenAI y de Anthropic (Claude), y valoramos otros, incluidos modelos abiertos, cuando el coste, la privacidad o el tiempo de respuesta lo piden. Para cada tarea elegimos el más barato que supera la evaluación.
¿Podéis partir de un prototipo que ya tenemos?
Sí. Lo primero es construir el conjunto de evaluación con tus casos reales y medir el prototipo tal como está. Con ese dato decidimos qué se reaprovecha y qué se rehace.
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- Implementar IA en una empresa, paso a paso
- Cómo entrenar una IA con los datos de tu empresa
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