IA y automatización para agencias y startups: el perfil senior que lleva el proyecto a producción

Tu agencia o startup firma el contrato con su cliente final. Fersora entra como perfil senior externo: define el alcance técnico, construye el sistema y lo entrega en producción. El código es del cliente o de tu agencia, sin dependencia de Fersora. El modelo puede ser completamente invisible para el cliente final si lo prefieres.

Agentes de IA con memoria y herramientas, sistemas RAG sobre documentación o datos propios del cliente, pipelines de automatización a medida o código propio con LangGraph o CrewAI para lógica más compleja, integración con APIs de LLMs como OpenAI, Anthropic o Mistral, e infraestructura cloud para poner todo en producción. Siempre se parte de un alcance cerrado con entregables concretos, no de horas abiertas.

Un Senior Machine Learning Engineer en Madrid cuesta de media 54.500 dólares al año, con el rango alto rozando los 71.000 euros, sin contar el tiempo de selección ni el riesgo de que el proyecto no continúe después. El nearshore sale más barato por hora (35-70 euros/hora un full-stack senior) pero no resuelve la duda de quién ejecuta realmente el ticket. Fersora entra en el proyecto concreto con seniority verificable desde el primer día, lo cierra y se va, sin overhead de contratación.

El patrón habitual cubre entre 4 y 8 semanas: dos de alcance y arquitectura, dos o tres de construcción del núcleo, una o dos de integración y producción, y una de entrega y traspaso. Proyectos más complejos se acotan en el mapeo inicial antes de empezar a construir.

El cliente final o la agencia, según se acuerde antes de empezar. Fersora no retiene propiedad del código ni dependencia de mantenimiento: el objetivo es que el equipo pueda operar y ampliar el sistema sin necesitar a Fersora de nuevo.

No se empieza a escribir código hasta tener el alcance cerrado, los criterios de aceptación definidos y el entorno técnico del cliente revisado. El 88% de las pruebas de concepto de IA no llega nunca a producción; ese mapeo previo es lo que distingue una demo de un sistema con logs, control de coste de tokens, manejo de errores y CI/CD desde el primer despliegue.

Depende del acuerdo con la agencia. El modelo white-label es completamente invisible: la agencia presenta el trabajo como propio. Si se prefiere transparencia, Fersora puede figurar como colaborador técnico. La decisión es de la agencia, no una condición de Fersora.

Con alcance y entregables cerrados tras el mapeo inicial, no con horas abiertas. Esto protege el margen de la agencia frente al cliente final y evita la incertidumbre de un banco de horas sin fecha de cierre.

Sí, es uno de los encargos más habituales ahora mismo. El código generado sin arquitectura de fondo cae un 60% en operaciones de refactorización y el 45% tiene fallos de seguridad detectables. El primer paso es una auditoría del núcleo crítico para decidir qué se salva y qué se reescribe antes de seguir construyendo encima.

Se firma un contrato de encargado de tratamiento antes de tocar ningún dato: la cadena de responsabilidad queda clara entre tu agencia, Fersora y los datos del cliente final. No se trabaja sobre datos reales sin ese acuerdo firmado, ni se conserva información del cliente una vez entregado el proyecto.

Sí. El reglamento distingue entre quien desarrolla un sistema de IA y quien lo despliega, y ambos tienen obligaciones propias. El artículo 4 de alfabetización en IA lleva en vigor desde febrero de 2025, y el artículo 50 de transparencia entra en agosto de 2026, con sanciones de hasta 35 millones de euros o el 7% de la facturación global. Si tu agencia despliega IA para sus clientes, la obligación es vuestra, no solo del proveedor.