Diseñamos, implantamos y gobernamos inteligencia artificial en empresas que no pueden permitirse improvisar. Con seguridad, cumplimiento normativo y un retorno que se mide antes de escalar.
De la primera conversación al sistema en producción, y después. Toca cualquier servicio para ver qué entregamos.
Nadie avanza a la siguiente fase sin una decisión explícita del cliente basada en datos. Así se evita el piloto eterno.
Entrevistas, mapa de procesos, inventario de datos y de usos de IA existentes. Priorizamos por valor, viabilidad y riesgo.
Arquitectura, elección de modelos, controles de seguridad y la métrica de éxito del piloto, firmada por ambas partes.
Piloto en producción limitada con usuarios reales, evaluación continua y documentación técnica lista para auditoría.
Monitorización de calidad y costes, actualizaciones de modelos, soporte y revisión trimestral de nuevos casos.
Seis preguntas. El resultado indica por dónde empezar. Ya hay respuestas de ejemplo marcadas; cámbialas por las tuyas.
Orientativo. El diagnóstico completo revisa procesos, datos y riesgos con tu equipo.
Piensa en un sistema concreto que uséis o queráis usar. El reglamento exige cosas muy distintas según el nivel. El ejemplo marcado es un asistente que atiende a clientes.
Orientativo y simplificado. La clasificación real depende del caso concreto y de las excepciones del propio reglamento.
Elige una tarea repetitiva de tu equipo y ajusta los valores. Los de partida son un ejemplo de un departamento de administración.
Calculado sobre 46 semanas laborables y 1.760 horas por jornada completa al año. No incluye el coste de operación mensual.
Cada una tiene su sitio. Esta tabla te ayuda a ver cuál encaja con lo que necesitas, aunque no sea la nuestra.
| Esclusa | Gran consultora | Agencia de automatización | Equipo interno | |
|---|---|---|---|---|
| Hasta producción | 6–10 semanas | 4–9 meses | 2–6 semanas | Depende de contratar |
| Modelo de precio | Cerrado por fase | Equipo por horas | Paquetes o cuota | Salarios fijos |
| Cumplimiento normativo | Incluido de serie | Proyecto aparte | Normalmente no | Hay que formar al equipo |
| Seguridad de IA | Pruebas de ataque incluidas | Proyecto aparte | Normalmente no | Rara vez |
| Quién ejecuta | Quien te lo vende | Equipos con mucha rotación | Plantillas estándar | Tu equipo |
| Encaja si | Necesitas resultados con garantías | Es una transformación a gran escala | Son automatizaciones sencillas | La IA es tu producto |
Cada fase tiene un precio cerrado y un entregable concreto, y puedes parar después de cualquiera. Te damos el precio de tu caso en la primera llamada.
Cada proyecto se presupuesta a medida tras una llamada de 30 minutos. Te enviamos la propuesta con precio cerrado en 48 horas.
Activa lo que necesitas y mira el calendario. Te enviamos el presupuesto cerrado de esta configuración en 48 horas.
La propuesta definitiva sale del diagnóstico. El calendario es orientativo.
Trabajamos con sectores regulados y con mucho volumen documental. Estos son casos de uso habituales en cada uno.
Cada proyecto sale con la documentación que pediría un auditor, no como tarea aparte.
UE 2024/1689Reglamento Europeo de IAClasificación de riesgo, obligaciones de transparencia, documentación técnica y supervisión humana.
ISO/IEC 42001Sistema de gestión de IAPolítica, roles, evaluación de impacto y mejora continua, preparados para certificación.
NIST AI RMFGestión de riesgos de IAMapear, medir, gestionar y gobernar los riesgos de cada sistema a lo largo de su vida.
RGPDProtección de datosBases de legitimación, minimización y evaluaciones de impacto cuando hay datos personales.
DORAResiliencia operativa digitalGestión del riesgo de terceros tecnológicos cuando el proveedor del modelo es crítico.
OWASP LLM Top 10Seguridad de modelosPruebas frente a inyección de instrucciones, fuga de datos y abuso de herramientas.
Con el que mejor resuelva cada caso: modelos comerciales de los principales proveedores y modelos abiertos desplegados en tu nube cuando los datos no pueden salir. Elegimos por calidad medida en tus datos, coste y requisitos de residencia.
El criterio de éxito se firma antes de empezar. Si no se alcanza, no se cobra la segunda mitad del piloto y te entregamos un informe con las causas y las alternativas.
No. Configuramos los servicios para que tus datos no se usen en entrenamiento y, cuando hace falta, desplegamos todo dentro de tu infraestructura.
No. Cada fase tiene precio cerrado y entregable propio. Muchos clientes empiezan solo con el diagnóstico o con la formación.
Tú eliges. Podemos operarlo con un contrato mensual o formar a tu equipo y entregar la documentación para que lo lleve internamente.
Escríbenos por mensaje directo en Instagram y cuéntanos qué quieres resolver. Si no somos la opción adecuada, te lo diremos.
Plataformas, webs y aplicaciones en producción: de datos deportivos en directo a software clínico y educativo. Cada una resuelve un problema real para alguien que la usa a diario.
Seguimiento de las golfistas españolas en la liga universitaria de Estados Unidos: marcadores en vivo, calendario, clasificación interna e informe mensual en PDF. Los datos se actualizan solos cada mañana y, en días de torneo, también por la noche.
Web de una consultora del sector del golf premium, con mystery guest, auditoría y consultoría estratégica para resorts y campos.
Plataforma de estudio para el grado de Odontología: resúmenes, preguntas tipo examen, casos clínicos simulados y un asistente con IA que responde dudas.
Red social educativa en español: no se comparte un enlace sin explicar qué aporta y qué le falta. Sin «me gusta» ni métricas de vanidad. Web y app para Android.
Migración de un programa de nutrición de Windows a una aplicación nativa de Mac: pacientes, menús escolares, recetas con valores nutricionales oficiales y facturación.
Marca de relojes creada y gestionada de principio a fin: diseño, proveedores, marketing y venta. Sesenta relojes vendidos en seis meses sin capital externo.
Herramienta desarrollada para un proyecto de revisión de contratos con proveedores tecnológicos frente al Reglamento DORA: anonimiza el texto, localiza las cláusulas, comprueba 23 requisitos con IA citando el texto literal y genera el plan de salida en Excel y Word.
Predicción del Mundial 2026 con 100.000 simulaciones Monte Carlo y un modelo que combina ranking Elo y mercado de apuestas, con resultados en vivo, calendario, estadísticas y seguimiento de aciertos.
Guías prácticas y recetas paso a paso que Esclusa elabora con ayuda de IA a partir de proyectos reales y documentación oficial. Para que la IA trabaje como tú, y no al revés.
Cuatro rutas ordenadas, de los primeros pasos a sistemas de IA en producción.
Ver las rutas → BibliotecaBusca una guía37 guías sobre prompts, agentes, datos, seguridad y mucho más.
Ver todas las guías → Para aplicar hoyRecetas listas para copiar21 casos de uso con los pasos, los prompts y el código en orden.
Ver las recetas →Cada ruta ordena las guías como un temario para que avances sin saltos. Las que ya has leído se marcan solas en este navegador.
Método propio de Esclusa y guías de referencia contrastadas con la documentación oficial de cada herramienta.
Cada receta trae los pasos en orden, los prompts y el código listos para copiar, el resultado que obtendrás y los errores que conviene evitar.
Cursos cortos para conseguir algo concreto. Cada lección se lee en pocos minutos y termina con una práctica sobre tu propio proyecto. Tu progreso se guarda en este navegador.
La nota de la web y de cada curso, con las opiniones tal cual las publica la gente. Sin filtros ni reseñas de relleno.
Google ha publicado como código abierto TorchTPU, que permite ejecutar PyTorch en sus chips TPU con cambios mínimos. Amazon ha presentado una herramienta parecida para sus chips Trainium.
El 20 de octubre, en la PyTorch Conference, Google anunció que TorchTPU ya es código abierto. Es su forma de ejecutar PyTorch, el entorno más usado para crear y entrenar modelos de IA, directamente en sus chips TPU, con cambios mínimos en el código. Google lo ha desarrollado con el equipo de PyTorch de Meta e incluye integraciones con Hugging Face, vLLM y SGLang, además de un conjunto de agentes, en fase preliminar, que ayuda a migrar aplicaciones y ajustar su rendimiento.
Un día antes, según TechCrunch, Amazon presentó TorchNeuron, que hace lo mismo con sus chips Trainium en AWS. Amazon también está aportando código al proyecto principal de PyTorch para que menos funciones dependan de los chips de Nvidia.
Buena parte del dominio de Nvidia no está en el hardware, sino en el software: casi todo el ecosistema de IA está pensado para sus GPU. Si mover un modelo a otro chip pasa a ser cuestión de cambiar una configuración, la competencia en precio y disponibilidad entre nubes aumenta. Nadie espera una huida masiva de Nvidia, pero sí más alternativas.
Para una empresa mediana que no entrena modelos propios el efecto es indirecto: más competencia en infraestructura suele acabar en precios más bajos por uso de modelos.
También reduce un riesgo que preocupa en sectores regulados: depender de un único fabricante de chips y de las nubes que tienen acceso a ellos. Cuantas más opciones reales haya, más fácil es negociar y tener un plan B.
Texto generado con inteligencia artificial (Claude, de Anthropic) a partir de las fuentes citadas. Comprueba la información antes de tomar decisiones. Cómo usamos la IA
Investigadores apoyados en modelos de IA han encontrado dos vulnerabilidades graves en PHP, el lenguaje detrás de buena parte de las webs. Hay parche desde el 21 de octubre y conviene aplicarlo cuanto antes.
Leer · 2 minEl Departamento de Seguridad Nacional ha publicado una orden que excluye los productos de DeepSeek de las compras públicas federales. Alcanza también a productos de terceros desarrollados con su tecnología.
Leer · 2 minEl director de la agencia española de supervisión de la IA ha defendido ante empresarios que cumplir la norma europea puede ser una ventaja. Y ha recordado que obliga a cualquiera que opere en el mercado europeo.
Leer · 2 minOpenAI entrenará sus modelos más avanzados con copias guardadas de la web en lugar de con acceso real a internet. Lo justifica por el riesgo de que un modelo actúe fuera de control.
Leer · 2 minUber extiende a toda su plantilla el agente para empresas de OpenAI. El dato más útil está en el piloto: el 80 % de quienes lo adoptaron primero no eran ingenieros.
Leer · 2 min
