Desarrollo de NLP: empresas y proveedores
Los equipos de NLP construyen sistemas que leen, clasifican y extraen significado de texto y voz — del enrutado de tickets al análisis de contratos y la búsqueda semántica. Compara proveedores y pide presupuestos.
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New Hyde Park · Desde 2016 · 11-50 empleados
Tech-Savvy of Your Business
“The new email flows felt elevated, aligned with our brand identity, and created a more seamless experience for customers after subscribing and making…”— GK co
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Somos un grupo de artistas y programadores apasionados por el aspecto del mundo ar...
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Yellow Banana es una agencia digital creativa. Nuestros clientes siempre obtienen el resultado...
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Before you shortlist anyone
All calculatorsThe short answer
1,178 NLP 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 69 companies.
Best supplied: EE.UU. (182) · India (131) · Ucrania (59)
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.
| 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 |
| Ucrania59 | — | 14 | 5 | 10 | 4 | — |
| Alemania31 | — | 2 | — | 5 | 1 | — |
| Reino Unido30 | — | 4 | 4 | 4 | 9 | — |
| Países Bajos28 | — | 4 | 4 | 4 | 10 | — |
| Polonia27 | — | 4 | 4 | 5 | 6 | — |
| 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.
240 of 719 companies (33%) take projects at this size.
Where the entry thresholds sit
- under $3k
- 21
- $3–10k
- 219
- $10–20k
- 163
- $20–30k
- 137
- $30k+
- 179
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 NLP. Vertical: how much checkable evidence stands behind it. 60 of 1178 companies are plotted — the rest have fewer than 2 evidence signals, so placing them would be guesswork.
- Big Drop IncLeaders
- FueledLeaders
- The Digital EmbassyLeaders
- Vergani&GascoLeaders
- IntellectsoftLeaders
- moodleyLeaders
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 NLP
Anadea
WeTarget
Real professionals! Absolutely recommend WeTarget Agency.
Futuro Studio
Great team!
Qué entregan los equipos de NLP
El procesamiento del lenguaje natural es el pariente más antiguo y estrecho de la IA generativa, y para tareas estructuradas a gran volumen sigue siendo la mejor respuesta: un clasificador pequeño cuesta por documento una fracción de un modelo grande y es mucho más fácil de auditar.
- Clasificación y enrutado. Tickets, correos y documentos ordenados por tema, urgencia, idioma o intención.
- Extracción de entidades y relaciones. Partes, fechas, importes y cláusulas extraídos de contratos, facturas e informes.
- Búsqueda semántica. Recuperación por embeddings sobre un corpus, normalmente combinada con búsqueda por palabra clave para ganar precisión.
- Sentimiento e intención. Reseñas, conversaciones de soporte y escucha social, ajustados a tu vocabulario sectorial.
- Voz. Transcripción, separación de hablantes e interfaces de voz, también para idiomas con pocos datos.
Qué comprobar antes de comprometerte
- Vocabulario sectorial: los modelos generalistas se degradan con jerga jurídica, médica e industrial si no se adaptan.
- Cobertura de idiomas medida sobre tus datos, no sobre un benchmark público.
- Plan de anotación: quién etiqueta, con qué guía y cómo se comprueba el acuerdo entre anotadores.
- Coste por documento a tu volumen: es justo ahí donde un modelo pequeño gana con claridad a uno grande.
- Explicabilidad, si la salida alimenta una decisión que habrá que justificar ante un regulador o un cliente.
Proyectos de portfolio
Preguntas frecuentes
¿Sigue siendo relevante el NLP con los LLM?
¿Cuánto cuesta un proyecto de NLP?
¿Qué precisión tiene la extracción de entidades?
¿Funciona el NLP fuera del inglés?
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