QUE HACEMOS
que hacemos
Agents · Terraform · Eval Stacks · SaaS Metering
QUE HACEMOS
Capacidad, no teatro.
We blueprint hyperscaler-ready estates, integrate SaaS backbones, and operationalise AI Foundry when SMEs need retrieval and inference governed inside procurement timelines – not aspirational slide cadences.
- Asesoramiento en la nube
- Migración a la nube
- Kubernetes and OpenShift Advisory
- Ingeniería de Plataforma
- Desarrollo de operadores
- FinOps and Analytics
- Plataformas de IA
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- Operaciones de datos y operaciones mlops
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- Plataformas de datos en tiempo real
- Ingeniería de métricas y capa semántica
- Desarrollo de software personalizado
- Vibecoding
- Arquitectura de software
- Modernización de software
- Mantenimiento de software
ESTUDIOS DE CASOS
Últimos estudios de caso.
Nuestra experiencia en acción
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VOCES DE PRODUCCIÓN
La prueba supera a los prototipos.
Teams pairing agents and retrieval pipelines with cloudstrata + AI Foundry.
We automated document processing in days, not months. AI Foundry's agents handle our invoices and contracts – no infrastructure to build, no compliance headaches.
Los agentes de IA están listos para producción desde el primer día. Configuramos nuestro flujo de trabajo de soporte en el panel y lo lanzamos la misma semana.
Monthly subscription, no lock-in. We started with one agent, scaled to five. AI Foundry grows with us.
FAQ
Respuestas sin blanqueo de jerga.
Straight responses about engagements, pilots, and what AI Foundry actually covers technically.
- ¿Cuánto cuesta un proyecto típico?
- Los costos del proyecto dependen del alcance, la complejidad y el cronograma. Ofrecemos propuestas de precio fijo para alcances definidos y tiempo y materiales para el trabajo exploratorio. Después de una Discovery Call, ofrecemos una propuesta personalizada con precios claros.
- How long does an MVP take?
- Most MVPs take 8–16 weeks from kickoff to first release, depending on complexity. We work in agile sprints with regular demos so you see progress early.
- ¿Necesitamos ingenieros de ML internos o un equipo de plataforma?
- Rarely as a prerequisite for pilots – you ship outcomes with product owners steering retrieval datasets while we embed architects who instrument tenancy, guardrails, and telemetry inside AI Foundry. When internal juniors emerge, we pair-teach LLMOps patterns deliberately – rather than handing off brittle notebooks. We collaborate remotely across Europe with HQ visits and onsite spikes whenever rituals demand presence.
- ¿Cómo es un compromiso típico?
- Discovery aligns KPI hypotheses → blueprint binds embeddings stores, orchestration, evaluations → iterative demos expose retrieval deltas → expansion hinges on jointly gated thresholds – not vibes alone.
- ¿Cómo empiezo?
- Reserve una llamada Discovery Call gratuita de 30 minutos. Discutiremos sus objetivos, desafíos y panorama técnico, sin compromiso. A partir de ahí, proponemos los próximos pasos y un enfoque personalizado.
CONTACTO
Ponte en contacto
¿Tienes una pregunta o un proyecto en mente? Estaremos encantados de saber de usted: envíenos un mensaje o reserve una breve llamada.
Nuestro objetivo es responder dentro de un día hábil.