Empresas de desarrollo de IA: contrata un equipo verificado

Las empresas de desarrollo de IA construyen los modelos, pipelines y productos que llevan el aprendizaje automático a producción — del asistente con LLM a la inspección visual en planta. Compara proveedores verificados y pide presupuestos.

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Las principales orientaciones de nuestra actividad: Desarrollo de aplicaciones empresariales para...

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The short answer

1,206 Desarrollo de IA companies are listed. 61% publish a minimum project budget; the median floor is $10k. Most work starts in the $3–10k range. Median published rate is $25/hr across 72 companies.

Best supplied: EE.UU. (182) · India (131) · Ucrania (60)

Recalculated 2026-10-20 from live profiles.

What it costs, by country

Each cell counts companies whose published minimum project budget falls in that band. Only countries with at least 5 listed companies appear.

Countryunder $3k$3–10k$10–20k$20–30k$30k+Median rate
España3——————
EE.UU.182Widest choice428231655$35/hr
India131122131319$18/hr
Ucrania60—155104—
Reino Unido32144410—
Alemania31—2—51—
Países Bajos28—44410—
Polonia28—4456$30/hr
Canadá91———3—
Armenia9—32———
Australia811—3——
Rumanía7—21———
Israel5—2————
How this table is built
  • Figures are minimum project budgets companies publish on their own profiles — the floor below which they decline work, not the price of a finished project.
  • USD only. Companies quote in six currencies and averaging across them produces a number nobody charges.
  • Budgets outside $300–$2,000,000 and rates outside $5–$500/hr are dropped as data-entry errors.
  • A country needs 5 listed companies for a row, and 5 published rates before a median rate is shown.

What will your budget reach?

Move the slider. Every figure below is a count of companies whose published minimum project budget sits at or under that amount.

$10k
$1k$250k

248 of 735 companies (34%) take projects at this size.

Where the entry thresholds sit

under $3k
23
$3–10k
225
$10–20k
167
$20–30k
137
$30k+
183

Goes furthest in EE.UU. — 32 companies

This says who will engage, not what your scope should cost. A budget that reaches most of the market still buys very different things depending on what you are building.

Who is focused, and who has proved it

Horizontal: how concentrated a company is on Desarrollo de IA. Vertical: how much checkable evidence stands behind it. 60 of 1206 companies are plotted — the rest have fewer than 2 evidence signals, so placing them would be guesswork.

LeadersEstablished generalistsSpecialistsEmergingFocus on Desarrollo de IA →Proven delivery →Double — 4 reviews, 13 projects, DR 23, 1.2 yrs listedSiberian.pro — 0 reviews, 18 projects, DR 17, 1.2 yrs listedAtwinta — 0 reviews, 105 projects, 1.2 yrs listedSimbirSoft — 26 reviews, 30 projects, DR 22, 1.2 yrs listedSimbirSoftBureauBureau — 1 reviews, 12 projects, DR 52, 1.2 yrs listedBig Drop Inc — 1 reviews, 2 projects, DR 66, 1.2 yrs listedBig Drop IncFusion Tech — 4 reviews, 36 projects, DR 28, 1.2 yrs listedFueled — 0 reviews, 3 projects, DR 70, 1.2 yrs listedFueledThe Digital Embassy — 0 reviews, 3 projects, DR 64, 1.2 yrs listedThe Digital EmbassyVergani&Gasco — 0 reviews, 3 projects, DR 64, 1.2 yrs listedVergani&GascoIntellectsoft — 0 reviews, 3 projects, DR 67, 1.2 yrs listedIntellectsoftmoodley — 0 reviews, 3 projects, DR 68, 1.2 yrs listedCodestetic — 3 reviews, 2 projects, DR 32, 1.2 yrs listedDELUCKS — 0 reviews, 2 projects, DR 63, 1.2 yrs listedArticul — 1 reviews, 0 projects, DR 55, 1.2 yrs listedndave — 0 reviews, 1 projects, DR 66, 1.2 yrs listedDMI (Digital Management, Inc.) — 0 reviews, 1 projects, DR 68, 1.2 yrs listedLOOP — 0 reviews, 2 projects, DR 61, 1.2 yrs listedApadmi — 0 reviews, 2 projects, DR 63, 1.2 yrs listedIflexion — 0 reviews, 2 projects, DR 63, 1.2 yrs listedBASICS09 — 0 reviews, 2 projects, DR 60, 1.2 yrs listedLounge Lizard — 0 reviews, 2 projects, DR 61, 1.2 yrs listediOnline — 0 reviews, 0 projects, DR 65, 1.2 yrs listedOpenXcell — 0 reviews, 3 projects, DR 56, 1.2 yrs listedE-sites — 0 reviews, 1 projects, DR 61, 1.2 yrs listedpooliestudios — 0 reviews, 1 projects, DR 60, 1.2 yrs listedNewism — 0 reviews, 2 projects, DR 57, 1.2 yrs listedY Media Labs — 0 reviews, 2 projects, DR 59, 1.2 yrs listedSFCD — 0 reviews, 2 projects, DR 55, 1.2 yrs listedroyalkomm — 0 reviews, 2 projects, DR 54, 1.2 yrs listedIQ Dev — 0 reviews, 11 projects, DR 22, 1.2 yrs listedAnadea — 1 reviews, 8 projects, DR 38, 1.2 yrs listedDefa — 0 reviews, 6 projects, DR 50, 1.2 yrs listedUZIK — 0 reviews, 2 projects, DR 60, 1.2 yrs listedINTERSOG — 0 reviews, 3 projects, DR 52, 1.2 yrs listedworry free labs — 0 reviews, 1 projects, DR 58, 1.2 yrs listedProxation GmbH — 0 reviews, 1 projects, DR 55, 1.2 yrs listedMetropolis Creative — 0 reviews, 3 projects, DR 49, 1.2 yrs listedACCROACHCODE — 0 reviews, 2 projects, DR 52, 1.2 yrs listedfimbim — 0 reviews, 2 projects, DR 50, 1.2 yrs listedPush. — 0 reviews, 4 projects, DR 41, 1.2 yrs listedSofteq Development — 0 reviews, 2 projects, DR 50, 1.2 yrs listedQulix Systems — 0 reviews, 2 projects, DR 51, 1.2 yrs listedNewedge — 0 reviews, 0 projects, DR 58, 1.2 yrs listedNetbasics — 0 reviews, 2 projects, DR 49, 1.2 yrs listedParasol Island — 0 reviews, 2 projects, DR 53, 1.2 yrs listedHyperlink InfoSystem — 0 reviews, 3 projects, DR 70, 1.2 yrs listedMubaloo — 0 reviews, 3 projects, DR 49, 1.2 yrs listedStanfy — 0 reviews, 3 projects, DR 47, 1.2 yrs listedVITEB — 0 reviews, 3 projects, DR 46, 1.2 yrs listedGlobo — 0 reviews, 0 projects, DR 54, 1.2 yrs listedkoombea — 0 reviews, 2 projects, DR 46, 1.2 yrs listedNFM — 0 reviews, 2 projects, DR 45, 1.2 yrs listedOliver Brux — 0 reviews, 2 projects, DR 49, 1.2 yrs listedNew Bamboo — 0 reviews, 2 projects, DR 48, 1.2 yrs listedImpressionDP — 0 reviews, 3 projects, DR 42, 1.2 yrs listedGaj Somasundaram — 0 reviews, 1 projects, DR 47, 1.2 yrs listedconvoy — 0 reviews, 1 projects, DR 49, 1.2 yrs listedInfinity Infoway Pvt Ltd — 0 reviews, 1 projects, DR 70, 1.2 yrs listedxyzettgraphix. — 0 reviews, 0 projects, DR 47, 1.2 yrs listed
How a company is placed
  • Focus is the inverse of how many categories a company claims, blended with the share of its portfolio tagged with this one. A firm listing three technologies is concentrated; a firm listing forty also appears here.
  • Proven delivery adds published reviews (to 20), portfolio projects (to 25), Ahrefs Domain Rating (to 60) and years listed (to 10). Each is capped so no single signal carries a company to the top.
  • Positions are relative to the other companies on this page: the median company sits at the centre of each axis, so a quadrant boundary means "ahead of half the companies listed here". Raw scores are in each bubble's tooltip.
  • Deliberately excluded: the star rating, which sits in too narrow a band to separate anyone; the editorial rank, which is a hand-assigned sort weight; and paid verification, which does not move anything on this chart.
Leaders:
Concentrated on this work and with the record to show for it.
Specialists:
This is most of what they do, but the public evidence is still thin.
Established generalists:
A substantial track record, spread across many categories.
Emerging:
Building both focus and evidence.

Opiniones de clientes sobre Desarrollo de IA

Anadea

Velostreet

WeTarget

Molipse Agency

Real professionals! Absolutely recommend WeTarget Agency.

Futuro Studio

Water Elements

Great team!

Qué abarca el desarrollo de IA

El desarrollo de IA es hoy la ingeniería alrededor de un modelo más que el modelo en sí. La mayoría de los proyectos comerciales parten de un modelo fundacional —GPT, Claude, Gemini, Llama— y consisten en recuperación, herramientas, evaluación, salvaguardas y puesta en producción. Entrenar un modelo desde cero es raro fuera de los laboratorios de investigación y de un puñado de empresas de producto bien financiadas.

Eso cambia lo que hay que mirar en un proveedor. La ingeniería de datos, el diseño de contexto, los bancos de evaluación, el control de costes y el MLOps deciden si un sistema aguanta en producción. Un equipo que solo sabe enseñar un notebook tropieza justo donde empiezan a contar la latencia, la precisión y el coste unitario.

Qué construyen los equipos con más frecuencia

  • Asistentes con recuperación (RAG). Búsqueda y respuestas sobre documentos, tickets y wikis propios, con referencia a la fuente.
  • Flujos agénticos. Automatizaciones de varios pasos que llaman a herramientas y API, con aprobación humana en todo lo irreversible.
  • Extracción documental. Facturas, contratos, formularios y correos convertidos en registros estructurados para el ERP o el CRM.
  • Modelos predictivos. Previsión de demanda, abandono, scoring, mantenimiento predictivo — ML clásico, todavía la categoría más rentable en la mayoría de sectores.
  • Visión artificial. Detección de defectos, conteo, OCR, apoyo a la imagen médica y videoanalítica.
  • Recomendación y ranking. Feeds personalizados, relevancia de búsqueda, fijación de precios y emparejamiento.

Cómo elegir un socio de desarrollo de IA

  • Pregunta qué han puesto en producción, no qué han prototipado. En esa brecha se pierde la mayor parte de los presupuestos de IA.
  • Pregunta cómo miden la calidad. Un equipo sin conjunto de evaluación ni suite de regresión no puede decirte si un cambio mejoró o empeoró el sistema.
  • Revisa el tratamiento de datos: adónde van, qué proveedores de modelos los ven, si se conserva algo para entrenamiento y si todo puede correr en tu nube o en tus servidores.
  • Pide el coste de operación, no solo el de construcción. Inferencia, almacenamiento vectorial y observabilidad son recurrentes, y un pipeline mal diseñado cuesta más al mes de lo que costó construirlo.
  • Exige una primera fase acotada. Cuatro a seis semanas de descubrimiento o piloto con una métrica de éxito definida salen más baratas que descubrir en el mes siete que el caso de uso nunca fue viable.

Presupuestos, plazos y composición del equipo

Un piloto acotado —un caso de uso, una fuente de datos, una interfaz funcional— suele costar entre 15.000 y 60.000 $ en seis a doce semanas. Un sistema en producción con integraciones, evaluación, monitorización y control de acceso se sitúa normalmente entre 80.000 y 400.000 $, y el mantenimiento de modelos y pipelines supone un 15–25 % del coste de construcción al año.

Las tarifas varían más por geografía que por competencia: en torno a 120–250 $ en EE. UU. y Europa Occidental, 40–90 $ en Europa del Este y Latinoamérica, 25–60 $ en el sur y sudeste asiático. Un equipo típico son un ingeniero de ML, un desarrollador backend, un ingeniero de datos a tiempo parcial y un responsable de producto que conozca el dominio lo bastante para distinguir una respuesta correcta de una plausible.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta desarrollar un producto de IA?
Un piloto con un caso de uso suele costar entre 15.000 y 60.000 $. Un sistema en producción con integraciones, evaluación y monitorización se sitúa entre 80.000 y 400.000 $, más un 15–25 % del coste de construcción al año en mantenimiento y actualizaciones de modelos.
¿Ajuste fino o recuperación de datos?
Empieza por la recuperación: es más barata, se actualiza en cuanto cambian tus documentos y aporta citas. El ajuste fino compensa para mantener formato y tono constantes, para clasificación estrecha a gran volumen y para reducir latencia y coste cuando el caso de uso ya es estable.
¿Necesitamos un equipo propio de ciencia de datos?
Para empezar, no. La mayoría de las empresas ponen en producción sus dos o tres primeros sistemas con un equipo externo y un responsable interno que conoce el negocio. Interiorizar la capacidad tiene sentido cuando la IA entra en la ruta crítica de un proceso de ingresos.
¿Cómo mantenemos privados los datos de la empresa?
Con planes de API empresariales que excluyen tus datos del entrenamiento, o alojando tú mismo un modelo de pesos abiertos en tu nube. Pide al proveedor el diagrama de flujos de datos, la lista de subencargados, la configuración de retención y la confirmación de que puede desplegarlo íntegramente en tu entorno.
¿Cuánto dura un proyecto de IA?
De seis a doce semanas hasta un piloto utilizable; de tres a seis meses hasta algo que enseñarías a clientes. El tiempo se va mucho más en acceso a datos, evaluación y casos límite que en el trabajo con el modelo.

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