Consultoría de IA en Madrid: qué trabajo contratar

Una empresa pide «un proyecto de IA» y recibe propuestas difíciles de comparar. Una incluye un asistente para documentos; otra, una plataforma de agentes; una tercera, varias semanas de análisis. Antes de elegir proveedor, conviene escribir qué podrá hacer el equipo cuando termine el encargo.

Si buscas consultoría de IA en Madrid, puedes empezar por el comportamiento que necesitas corregir o añadir. Una pregunta concreta, como «¿por qué el asistente cita el documento equivocado?», permite pedir un trabajo y una entrega reconocibles.

Elegir el encargo

Son posibles encargos, no paquetes que haya que comprar juntos. Si la causa del problema es desconocida, la investigación puede presupuestarse como una primera fase con un resultado propio.

Si el problema está en los documentos

Imagina una consulta interna que devuelve una política antigua cuando existe una versión vigente. Para revisar ese fallo hacen falta la pregunta, los documentos disponibles y el resultado que obtuvo el usuario. Pedir únicamente «mejorar el prompt» deja fuera otras partes que conviene examinar.

Una revisión puede comprobar qué contenido se cargó, qué fragmentos se recuperaron y qué llegó al modelo. También debe incluir una consulta que el sistema no pueda resolver con los documentos disponibles. Así podrás revisar tanto una respuesta útil como el comportamiento cuando faltan datos.

La consultoría RAG encaja en este tipo de trabajo. Los ejemplos de aceptación deben usar los idiomas y documentos con los que trabaja tu equipo, incluidos español e inglés si ambos forman parte del producto.

Si necesitas una función nueva

Describe la entrada y el resultado esperado antes de elegir modelos. Por ejemplo, extraer determinados campos de un documento y dejar los casos incompletos para revisión. El alcance debe precisar quién revisa, dónde se guardan los datos y qué sucede cuando falla el proveedor.

Para una integración LLM, pide que la demostración use la aplicación en la que se integrará. Una llamada aislada al modelo puede servir para explorar la idea, pero la aceptación debe comprobar el recorrido acordado con sus errores y permisos.

Si el sistema va a ejecutar acciones, decide cuáles puede realizar por sí solo y cuáles necesitan confirmación. Antes de añadir varios agentes, resulta útil dibujar un único flujo que permita seguir cada acción y detenerlo.

Qué aporta trabajar desde Madrid

Pharosyne tiene base en Madrid y trabaja en remoto. La ubicación permite situar a la persona con la que contratas; las reuniones presenciales, si hacen falta, deben acordarse para ese proyecto.

La información que más ayuda a preparar el trabajo es concreta: dónde está tu equipo, en qué idioma revisará los resultados y quién puede dar acceso al sistema.

Para un equipo distribuido entre países, la guía de colaboración remota explica qué conviene dejar por escrito sobre revisiones y entrega.

Puedes consultar la trayectoria pública de Petru Arakiss y su trabajo en GitHub antes de decidir. La propuesta debe explicar por separado qué trabajo se hará en tu sistema.

Qué debería decir el presupuesto

La propuesta debe identificar el sistema que se tocará, el resultado esperado y las exclusiones. Conviene acordar también cómo se revisarán los cambios, quién autoriza el despliegue y qué documentación recibirá el equipo.

Pide que las dependencias queden visibles. Un acceso pendiente o unos documentos todavía sin preparar pueden impedir una prueba; no deberían aparecer como una sorpresa al final. El precio y el calendario se acuerdan sobre ese alcance.

Si lo que necesitas es una web comercial o un flujo de reservas, puedes consultar Merki Studio. Para IA y arquitectura, en Pharosyne puedo revisar el sistema o hacerme cargo de una parte definida de la implementación. Cuéntame qué tienes y qué necesitas que cambie; con ese contexto podremos concretar el encargo.