IA Engineering
as a Service
La mayoría de las empresas lanzan un piloto de IA. Nosotros nos encargamos de lo que viene después: la monitorización, la optimización, los nuevos desarrollos y los informes que convierten un primer despliegue en una capa operativa de IA de la que tu negocio depende.
Del primer despliegue a las operaciones de IA completas
Semana 1-6 → En adelanteDos caminos hacia la misma operación
Líderes de operaciones y negocio
CTOs & equipos técnicos
Ambos caminos comienzan con el mismo primer paso: una sesión de descubrimiento de 30 minutos.
Reserva una sesión de descubrimiento gratuitaLo que Liorant hace en tu cuenta cada mes
No es un contrato de soporte. Es un compromiso de entrega técnica continua en el que Liorant actúa como tu equipo de operaciones de IA integrado: construyendo, monitorizando, optimizando y expandiendo tus sistemas de IA a medida que tu negocio evoluciona. Cada compromiso opera a través de siete flujos de trabajo activos.
Monitorización de plataforma
Seguimiento continuo de consumo de créditos, salud de conectores, deriva de prompts y comportamiento del modelo.
Optimización e iteración
Ajuste de prompts, recuperación de datos y diseño conversacional basado en uso real.
Gobernanza y cumplimiento
Revisión DLP, auditoría de accesos, mapeo del Reglamento Europeo de IA y verificación de datos personales en ciclo mensual.
Nuevos desarrollos incrementales
Uno o dos nuevos agentes o flujos cada mes, según el nivel contratado, desde la cartera de oportunidades.
Informes de resultados
Impacto mensual en euros y horas; revisión completa de negocio cada trimestre.
Formación y adopción
Horario de oficina, actualizaciones de biblioteca de prompts y sesiones sobre cambios de plataforma para usuarios clave.
Cartera de oportunidades
Un backlog vivo de 90 días con oportunidades identificadas y valor de negocio estimado.
flujos de trabajo, siempre activos; nunca un contrato de mantenimiento con un backlog vacío.
01 · Monitorización de plataforma
Las plataformas cambian. Los conectores se rompen. Los modelos modifican su comportamiento entre versiones. Los presupuestos de créditos se desvían sin visibilidad. Liorant monitoriza cada sistema de IA activo de forma continua: consumo de créditos, temas fallidos, expiración de tokens, integraciones rotas y tasas de alucinación en flujos clave. Si algo deja de funcionar, lo detectamos antes que tu equipo.
02 · Optimización e iteración
Un agente desplegado es un punto de partida, no un producto terminado. Revisamos las transcripciones de uso real, identificamos dónde las respuestas no están a la altura y realizamos ajustes: modificando prompts, refinando la lógica de recuperación de información y rediseñando flujos conversacionales. En los primeros tres meses este trabajo es reactivo. A partir del mes cuatro es proactivo, impulsado por datos de uso.
03 · Gobernanza y cumplimiento
Todo sistema de IA que gestiona datos empresariales conlleva obligaciones de cumplimiento. Liorant ejecuta un ciclo mensual de gobernanza: verificación de prevención de pérdida de datos, auditoría de derechos de acceso, comprobación de residencia de datos y revisión de filtración de información personal. Para clientes en España y la UE, mapeamos cada despliegue según la clasificación de riesgos del Reglamento Europeo de IA y mantenemos la documentación exigida a medida que las obligaciones se activan entre 2026 y 2027.
04 · Nuevos desarrollos incrementales
La forma más eficaz de mantener el valor de un compromiso de operaciones de IA es seguir ampliando lo que cubre. Cada mes, Liorant construye y despliega uno o dos nuevos agentes, flujos o Proyectos de Claude, según el nivel contratado, extrayendo el siguiente caso de la cartera de oportunidades. Los desarrollos mayores se definen como órdenes de cambio a tarifas acordadas.
05 · Informes de resultados
Informamos en euros y horas, no en porcentajes de uptime. Cada mes, tu equipo de IA recibe un informe escrito de resultados: tiempo ahorrado, errores evitados, oportunidades cualificadas, documentos procesados, vinculados a lo que representaron en valor de negocio. Cada trimestre, una revisión completa de negocio cubre el valor entregado, los riesgos abiertos y las prioridades del siguiente periodo. Estos documentos se coredactan con tu responsable interno del proyecto.
06 · Formación y adopción
Los sistemas de IA que no se usan son los que se cancelan. Liorant organiza un horario de oficina abierto mensual para los usuarios clave del cliente, mantiene una biblioteca de prompts actualizada y entrega una sesión de formación trimestral cuando se publican actualizaciones significativas de la plataforma. La adopción es el indicador adelantado del valor a largo plazo.
07 · Cartera de oportunidades
Mantenemos un backlog vivo de oportunidades de IA de 90 días, de propiedad conjunta con tu equipo, que identifica los próximos objetivos de automatización, estima su valor de negocio y los ordena por esfuerzo e impacto. Este backlog es la respuesta a la pregunta que todo responsable de negocio acaba haciendo: ¿por qué seguimos necesitándoos? Un retainer sin backlog es un contrato de mantenimiento. El nuestro nunca lo es.
Dos fases. Un movimiento continuo.
Comienza con un proyecto de activación acotado y continúa como la capa operativa sobre la que funciona tu negocio.
Un compromiso de precio fijo y alcance acotado. Liorant realiza el descubrimiento, selecciona la plataforma adecuada para tu equipo, construye y despliega tu primer flujo de trabajo o agente de IA, lo prueba, lo documenta y lo entrega con las salvaguardas de gobernanza en marcha. El alcance está fijado. La entrega es concreta y verificable. Sabes exactamente qué obtienes antes de comprometerte.
demostrado
Comienza una vez que la Fase 1 concluye. Liorant asume la responsabilidad operativa de tus sistemas de IA de forma continua, ejecutando los siete flujos de trabajo en el nivel que se ajusta a tu escala actual. La Fase 2 no se vende a prospectos sin relación previa. Se vende a clientes que ya han visto lo que construimos.
Los términos de la Fase 2 se incluyen en el acuerdo de alcance de la Fase 1. Firmas una sola vez y no enfrentas una segunda conversación comercial cuando la Fase 1 termina.
Tres niveles. Un modelo. A tu ritmo.
Elige el nivel que se adapta a dónde estás ahora y sube cuando el caso de negocio lo justifique.
✔ incluido · — no incluido. Los precios específicos por nivel se comunican en consulta.
Essentials
Para equipos que han completado la activación y necesitan que sus sistemas de IA se mantengan en buen estado y generen informes. Adecuado cuando la cartera de automatización es estable y la necesidad principal es monitorización, cumplimiento e informes de resultados.
Care & Grow
El compromiso de operaciones completo. Todo lo de Essentials, más un nuevo agente, flujo o Proyecto de Claude al mes, una revisión de gobernanza y cumplimiento, una revisión trimestral de negocio y un backlog vivo de oportunidades. Este es el nivel en el que una relación de operaciones de IA se convierte en un mecanismo de crecimiento, no en un acuerdo de mantenimiento.
Build & Optimise
Para organizaciones con varios sistemas activos, despliegues entre departamentos o un backlog que se mueve rápido. Dos desarrollos al mes, ciclos activos de optimización, documentación completa del Reglamento Europeo de IA y órdenes de cambio a tarifas acordadas.
Por qué el progreso de la IA se vuelve desigual entre equipos
La capacidad técnica suele crecer más rápido que la adopción. Liorant cierra esa brecha traduciendo necesidades, estructurando flujos de trabajo y ayudando a los equipos de negocio a escalar con los equipos técnicos.
Lo que obtienes con operaciones de IA continuas — y lo que pierdes sin ellas
Un equipo interno, un freelancer o un proyecto puntual pueden ser caminos válidos para un primer despliegue. No son caminos válidos para una operación de IA sostenida. Aquí es donde aparecen las brechas seis meses después del lanzamiento.
internamente
puntual
freelance
Las brechas en las tres primeras columnas no son fallos de esos enfoques. Reflejan una realidad estructural: la monitorización, la gestión de prompts, el seguimiento de costes, la gobernanza y el soporte de adopción son tareas operativas continuas. Toda organización acaba descubriéndolo. La pregunta es si lo descubre antes o después de que un sistema se degrade.
Lo que Liorant construye en la capa de ingeniería
Para CTOs, VPs de Ingeniería y fundadores técnicos, IA Engineering as a Service significa algo más específico que dashboards e informes mensuales. Significa capacidad de ingeniería especializada: arquitectos de IA e ingenieros MLOps trabajando en tus sistemas cada sprint, sobre las herramientas que ya utilizas.
Arquitecturas RAG y pipelines de conocimiento
Sistemas con generación aumentada por recuperación desde la capa de recuperación: estrategia de chunking, selección de embeddings, configuración de vector store (Qdrant, pgvector, Pinecone), reranking y evaluación frente a umbrales de precisión. Optimizamos calidad de recuperación y latencia, no solo puntuaciones de coseno.
Orquestación multi-agente y MCP
Sistemas multi-agente construidos con LangChain, LlamaIndex y APIs nativas. Las integraciones MCP conectan agentes con sistemas de negocio en vivo: CRMs, ERPs, repositorios documentales y bases de datos propietarias. La lógica de traspaso, las salvaguardas y los modos de fallo se especifican y documentan antes de construir.
MLOps y ciclo de vida del modelo
CI/CD para IA con MLflow, GitHub Actions, Docker y Kubernetes. La evaluación se ejecuta en cada despliegue. Los prompts se versionan, se prueban en staging y se revierten cuando degradan el rendimiento. La detección de deriva se ejecuta sobre resultados de producción, no solo en el despliegue.
Integraciones API y sistemas a medida
Integraciones más allá de lo que soportan las plataformas sin código: conexiones API directas con CRMs, ERPs, bases de datos propietarias y servicios de terceros, incluidos sistemas legacy que necesitan adaptadores a medida. Si tiene una API, podemos conectar un sistema de IA.
Documentación técnica del Reglamento Europeo de IA
Para España y la UE: evaluaciones de riesgo, registros de gobernanza de datos, mecanismos de supervisión humana y logs de auditoría estructurados para revisión regulatoria. Las obligaciones de alto riesgo aplican desde agosto de 2026. Disponible en el nivel Build & Optimise y como compromiso independiente.
Evaluación de modelos y pruebas automatizadas
Marcos de evaluación con LangSmith, Ragas y harnesses personalizados: pruebas de precisión de recuperación, tasas de alucinación, finalización de tareas y modos de fallo en casos límite. Los sistemas de producción superan umbrales definidos antes del despliegue. Aplicamos esa disciplina desde la Fase 1.
Sabes exactamente cuánto valen tus sistemas de IA
La razón más habitual por la que fallan las operaciones de IA no es técnica. Es la ausencia de una capa de informes que conecte lo que hace el sistema con lo que gana el negocio. Construimos observabilidad desde el primer día: seguimos lo que importa a quien toma decisiones, no lo que resulta fácil exportar desde un dashboard.
Qué monitorizamos
Operativo: consumo de créditos, salud de conectores, uso de tokens, rendimiento de prompts y cambios de comportamiento del modelo. Negocio: tareas completadas, tiempo ahorrado por flujo, tasas de error antes y después de la automatización y volumen procesado. La observabilidad operativa mantiene los sistemas funcionando; la observabilidad de negocio mantiene el compromiso comercialmente justificado.
Qué informamos
Los informes mensuales de resultados expresan el impacto en un lenguaje que entiende tu equipo financiero: horas ahorradas, errores evitados, documentos procesados, oportunidades cualificadas, conectadas con valor estimado en euros. Son documentos escritos que tu responsable interno puede llevar a una revisión presupuestaria, no exportaciones de dashboard. Las revisiones trimestrales cubren el valor entregado, los riesgos abiertos y lo que viene después.
Qué permite
Dos cosas se vuelven posibles. Puedes defender la inversión internamente con cifras específicas en lugar de impresiones generales. Y puedes identificar con confianza el siguiente objetivo de automatización porque tienes visibilidad sobre qué procesos siguen siendo manuales y cuánto cuestan.
Tus sistemas de IA son software en producción. Los operamos como tal.
Cada sistema de IA se apoya en una pila de piezas móviles: un modelo que recibe actualizaciones, prompts que determinan cómo se comporta, conectores que le suministran datos y una estructura de costes que cambia con el uso. Sin gestión activa, cualquiera de estas capas puede degradar tus resultados en silencio y más rápido de lo que muchos equipos esperan. Liorant gestiona las cuatro de forma continua.
Gestión y versionado de prompts
Los prompts que gobiernan tus sistemas de IA son activos operativos, no configuraciones que se dejan sin tocar. Mantenemos una biblioteca de prompts versionada para cada sistema activo: cada cambio documentado, probado antes del despliegue y vinculado a su resultado de rendimiento observado. Tu equipo nunca hereda una caja negra inexplicada.
Evaluación de rendimiento del modelo
Los modelos no rinden igual en todas las actualizaciones. Ejecutamos una evaluación mensual estructurada: revisión de muestras de salida frente a criterios de calidad, pruebas de escenarios principales y comprobación de deriva de precisión. Cuando el rendimiento cae por debajo del umbral acordado, el ciclo de optimización se activa automáticamente como compromiso permanente, no bajo solicitud.
Monitorización de costes y créditos
El uso de IA tiene una estructura de costes que cambia con el volumen y la versión de plataforma. Seguimos el consumo de créditos y el coste API por flujo, usuario y modelo, y lo informamos junto con las cifras de resultados para que la inversión pueda evaluarse por retorno, no solo por gasto. No necesitas ingenieros de ML en plantilla; operamos la capa técnica y tu equipo recibe el resultado.
Lo que Liorant revisa cada mes
Auditoría de prompts
Revisar y versionar cualquier prompt modificado
Evaluación de rendimiento
Calidad de salida, precisión, detección de deriva
Revisión de costes
Consumo de créditos frente a presupuesto, coste por flujo
Informe de resultados
Impacto de negocio en euros y horas, entregado
Después, el ciclo se repite.
El caso de negocio para una capa de operaciones de IA que crece contigo
Un sistema de IA que gestiona un proceso tiene valor operativo. Una capa de operaciones de IA que cubre varios departamentos tiene valor estratégico. La diferencia no es el número de herramientas, sino la infraestructura que las conecta, las monitoriza y las amplía en una secuencia disciplinada.
Valor acumulado entregado en 12 meses
Ilustrativo. Los resultados reales dependen del alcance y la complejidad de los procesos del cliente.
Proteges el valor de lo que ya has construido
Sin monitorización y optimización, los sistemas de IA desplegados se degradan. Las actualizaciones de plataforma cambian comportamientos, los conectores se rompen y la deriva de prompts reduce la precisión. El flujo de mantenimiento existe para evitar que un sistema que funciona se convierta en un sistema roto en silencio.
Amplías sin empezar de cero
Cada nuevo desarrollo lo entrega un equipo que ya conoce tus sistemas, tus datos, tus requisitos de gobernanza y tus stakeholders. El coste de onboarding del primer compromiso no se repite para el segundo, tercer o cuarto caso de uso.
Creas responsabilidad sobre los resultados de IA
Cuando un equipo concreto es responsable de informar los resultados de IA en términos de negocio, la organización mantiene presión para que el despliegue entregue valor. La capa de informes de resultados hace que esa responsabilidad sea concreta y visible para las personas que aprobaron la inversión.
Tu equipo no necesita ser técnico para escalar con la IA de forma rápida
La barrera para adoptar IA no es la tecnología. Es la brecha entre un sistema que funciona y el momento en que un usuario no técnico confía lo suficiente como para cambiar su forma de trabajar. Responsables de marketing, asistentes jurídicos, coordinadores de operaciones y analistas financieros piensan en si el sistema les ayuda a trabajar más rápido y con mayor precisión. Liorant cierra esa brecha como parte permanente de cada compromiso, no como un complemento opcional.
Sistema desplegado
La mayoría de las implementaciones se detienen aquí.
continúa
Adopción activada
Horario de oficina, biblioteca de prompts, traspaso de onboarding.
a mes
IA operativa
Integrated into daily workflow — ROI becomes real.
Liorant opera en las tres etapas. La mayoría de proveedores solo cubren la Etapa 1.
Diseñamos para la persona que usará el sistema
Cada sistema se construye pensando en el usuario final: diseño claro del flujo de trabajo, comportamiento documentado y una biblioteca de prompts en lenguaje que un usuario no técnico puede aplicar de inmediato. Antes de cerrar la Fase 1, realizamos un traspaso estructurado con los usuarios, no solo con el sponsor. La adopción empieza en el traspaso, no después.
El horario de oficina mensual evita que la adopción se estanque
La adopción cae después de las primeras semanas sin refuerzo. Organizamos una sesión mensual fija de horario de oficina para usuarios clave: treinta minutos para hacer preguntas, solicitar mejoras de prompts y señalar cualquier cosa que el sistema haga mal. Estas sesiones alimentan el ciclo de optimización del mes siguiente.
Formamos para cambios de plataforma, no solo para el lanzamiento
Cuando Copilot Studio publica una capacidad, Gemini cambia cómo gestiona un tipo de documento o Claude actualiza una versión de modelo, tu equipo necesita saber qué cambió y si le afecta. Entregamos una sesión de formación dirigida cada vez que ocurre un cambio material de plataforma.
Non-equipos técnicos scale fast because they don't manage infrastructure
Un sistema monitorizado, un programa activo de adopción y una cadencia mensual de desarrollo significan que un equipo de marketing, legal u operaciones puede ampliar mes a mes sin contratar ingenieros. No configuran conectores, no gestionan prompts ni revisan changelogs de modelos. Utilizan los resultados. Liorant se ocupa del resto.
IA ENGINEERING AS A SERVICE
Qué hace que un cliente de IA Engineering as a Service funcione bien
Este no es el compromiso adecuado para todas las organizaciones. Las siguientes condiciones generan una relación productiva y de alto valor.
Buen ajuste
Mejor punto de entrada
¿No sabes dónde encajas? Una sesión de descubrimiento de 30 minutos te lo dirá.
Reserva una sesión de descubrimiento gratuitaPreguntas habituales sobre IA Engineering as a Service
¿Qué diferencia hay entre IA Engineering as a Service y un contrato de servicios gestionados?
Un contrato de servicios gestionados cubre habitualmente el mantenimiento de infraestructura o software a niveles de SLA acordados. IA Engineering as a Service cubre el ciclo de vida operativo completo de tus sistemas de IA: monitorización, iteración, nuevos desarrollos, gobernanza, informes y adopción. El resultado es valor de negocio en expansión, no uptime mantenido.
¿Cómo sabemos si la inversión está funcionando?
Cada compromiso incluye informes mensuales de resultados en términos de negocio: horas ahorradas, errores evitados, tareas completadas y valor estimado en euros. Las revisiones trimestrales de negocio cubren qué se entregó, cuánto valió y qué viene después. Si las cifras no justifican el compromiso, eso se hace visible en los informes y lo abordamos directamente.
¿Podemos empezar en un nivel pequeño y subir de nivel más adelante?
Sí. Muchos clientes empiezan en el nivel Essentials tras una activación de Fase 1 y pasan a Care & Grow una vez que el primer despliegue es estable y el backlog de casos de uso adicionales queda claro. Los cambios de nivel tienen efecto al inicio del siguiente ciclo mensual.
¿Con qué plataformas trabajáis?
Nuestra pila de entrega principal es Microsoft Copilot Studio, Google Gemini y Claude: herramientas que la mayoría de clientes pymes y medianas empresas ya tienen contratadas. Para requisitos que superan lo que las plataformas sin código pueden ofrecer, también construimos sistemas codificados a medida con integraciones profundas, pipelines de datos propietarios y arquitecturas RAG. La selección de plataforma se realiza durante la Fase 1, en función de tu infraestructura existente.
¿Qué ocurre si queremos detener el servicio?
Los compromisos de Fase 2 tienen un aviso de cancelación de 30 días y un periodo mínimo inicial de tres meses. Si decides internalizar las operaciones de IA tras la Fase 2, Liorant entrega un traspaso documentado: el mismo marco de gobernanza, monitorización y backlog de oportunidades que hereda tu equipo interno. Muchos clientes utilizan el periodo de retainer para desarrollar capacidad interna en paralelo y luego transfieren la propiedad cuando están listos.
¿Trabajáis junto a equipos de ingeniería internos?
Sí. Para compradores técnicos, IA Engineering as a Service funciona como una relación de ingeniería integrada, no como una sustitución externalizada. Operamos dentro de tu flujo de desarrollo existente, usando tus repositorios, tus ciclos de sprint y tus canales de comunicación, aportando capacidad especializada de ingeniería de IA que tu equipo puede no tener internamente. Muchos compromisos para compradores técnicos comienzan con un sprint único de diseño de arquitectura antes de pasar a la entrega continua.
¿Podéis gestionar sistemas RAG a medida, arquitecturas multi-agente o despliegues de modelos ajustados?
Sí. Nuestra pila de entrega predeterminada usa plataformas sin código para organizaciones que quieren resultados rápidos con herramientas que ya tienen contratadas. Para requisitos que van más allá: pipelines RAG personalizados, orquestación multi-agente con MCP, integraciones de datos propietarios o despliegue de modelos en producción, construimos en la capa de ingeniería usando LangChain, LlamaIndex, MLflow e infraestructura cloud de IA en GCP, Azure o AWS. El alcance y la selección de plataforma se definen durante la Fase 1.
Sin presentaciones. Sin argumentos de venta. Solo si la Fase 1 tiene sentido.
Pasamos treinta minutos entendiendo los flujos de trabajo de tu equipo, las herramientas que ya tienes y tus prioridades. Al final de esa conversación, sabes si la Fase 1 tiene sentido y qué cubriría.