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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Before you shortlist anyone
All calculatorsThe 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 2026-10-19 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.
| Country | under $3k | $3–10k | $10–20k | $20–30k | $30k+ | Median rate |
|---|---|---|---|---|---|---|
| España3 | — | — | — | — | — | — |
| EE.UU.182Widest choice | 4 | 28 | 23 | 16 | 55 | $35/hr |
| India131 | 1 | 22 | 13 | 13 | 19 | $18/hr |
| Ucrania60 | — | 15 | 5 | 10 | 4 | — |
| Reino Unido32 | 1 | 4 | 4 | 4 | 10 | — |
| Alemania31 | — | 2 | — | 5 | 1 | — |
| Países Bajos28 | — | 4 | 4 | 4 | 10 | — |
| Polonia28 | — | 4 | 4 | 5 | 6 | $30/hr |
| Canadá9 | 1 | — | — | — | 3 | — |
| Armenia9 | — | 3 | 2 | — | — | — |
| Australia8 | 1 | 1 | — | 3 | — | — |
| Rumanía7 | — | 2 | 1 | — | — | — |
| 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.
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.
- SimbirSoftLeaders
- Big Drop IncLeaders
- FueledLeaders
- The Digital EmbassyLeaders
- Vergani&GascoLeaders
- IntellectsoftLeaders
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
MiaoWebs
Malinovsky Digital Agency
Malinovsky Digital Agency proved to be a successful partner for our IT recruitment agency based in Poland. Their experience and expertise played an important role in expanding our client base in the local Polish market and in the global market in the IT sector. Their personalized approach resulted in a marketing strategy perfectly tailored to our company's needs. This led to a significant increase in organic traffic and provided us with both immediate results from advertising and long-term results from SEO efforts. As the CEO of KIAT, I was delighted with the careful attention to our project, such a clear choice of a successful strategy and the quick results. Malinovsky's SEO and PPC have helped our agency grow for over a year now.
Aksamit Projects
Alvera Solutions OÜ cooperated with Aksamit Projects on a number of development and delivery-related tasks. Throughout the collaboration, the Aksamit Projects team demonstrated a structured approach to work, strong technical competence, and a clear understanding of the project requirements. The scope of work included task planning, implementation, and ongoing coordination. All assigned tasks were completed in accordance with the agreed specifications, timelines, and quality standards. Communication was professional and consistent, which ensured smooth progress and timely decision-making during all project phases. Aksamit Projects proved to be a reliable and responsible partner, capable of efficiently handling assigned tasks and adapting to evolving project needs. We can confidently recommend Aksamit Projects for professional collaboration on technical and project-based engagements.
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.
Proyectos de portfolio
Preguntas frecuentes
¿Cuánto cuesta desarrollar un producto de IA?
¿Ajuste fino o recuperación de datos?
¿Necesitamos un equipo propio de ciencia de datos?
¿Cómo mantenemos privados los datos de la empresa?
¿Cuánto dura un proyecto de IA?
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