Agencias y startups
IA y automatización para agencias y startups: el perfil senior que lleva el proyecto a producción
El cliente ya no pide "explorar IA": pide un agente en producción, y tu agencia no tiene bench para llevarlo hasta ahí. El 88% de las pruebas de concepto de IA no llega a producción (IDC y Lenovo, CIO Playbook 2025). Fersora entra como perfil senior externo, en subcontratación o white-label: cierra el alcance, construye el sistema y lo entrega, código incluido, en 4 a 8 semanas.
+30 años de experiencia en IT, 4+ especializados en IA aplicada
Problemas típicos del sector

El cliente pide un agente y no tenéis bench para llevarlo a producción
No es falta de interés: no hay nadie libre con el perfil adecuado. El 88% de las pruebas de concepto de IA no llega a producción, y ahí es justo donde se pierde el proyecto, no en la demo inicial.
Ya lo intentasteis con vibe coding y ahora hay una deuda técnica que nadie quiere tocar
El código generado sin arquitectura de fondo cae un 60% en operaciones de refactorización mientras el volumen sube un 10%, y el 45% tiene fallos de seguridad detectables. Es deuda técnica de caja negra: más difícil de arreglar que la clásica, porque ni quien la generó la entiende del todo.
El cliente no sabe si el ticket lo ejecuta un senior o un junior reasignado
La subcontratación opaca es el miedo real del sector: por debajo de cierto precio, sospecha de perfil junior o de un freelance más barato colado sin avisar. Con Fersora se sabe quién ejecuta desde el día uno, con nombre y portfolio verificable.
Contratar en plantilla cuesta meses y un sueldo que el proyecto puntual no sostiene
El percentil 90 de un ingeniero de machine learning en España llega a 71.320 € al año (Glassdoor, julio de 2026). A eso se suman meses de selección y el riesgo de que el puesto se quede sin proyecto que lo sostenga en cuanto se entrega.
Soluciones de IA aplicables
Agentes de IA con memoria y herramientas
Agentes con lógica de orquestación multi-paso, memoria entre sesiones y uso de herramientas externas, diseñados para razonar sobre tareas reales del cliente sin alucinar en producción.
Sistemas RAG sobre datos propios
Recuperación aumentada sobre documentación, bases de datos o cualquier fuente de conocimiento del cliente final, con precisión verificada antes de pasar a producción.
Automatizaciones e infraestructura production-ready
Automatización low-code como capa de integración y LangGraph o CrewAI para agentes complejos, el mismo stack que ya usan consultoras y agencias españolas. Desplegado en AWS o el cloud del cliente, con control de costes, logs y alertas desde el primer día.
Integración con LLMs según el caso de uso
OpenAI, Anthropic, Mistral o modelos open-source, elegidos por presupuesto y requisitos de privacidad del proyecto, no por preferencia genérica de stack.
Entrega white-label, invisible para el cliente final
Fersora puede operar completamente detrás de la marca de la agencia. El cliente final ve el trabajo como propio de la agencia, sin mención de un proveedor externo.
Handover y documentación técnica
Entrega con documentación técnica y sesión de traspaso al equipo de la agencia o del cliente. Todo el código queda en su repositorio, sin dependencia de Fersora para mantenerlo.
Alcance revisado frente al AI Act
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. Si tu agencia despliega IA para clientes, la obligación es vuestra: se revisa antes de construir.
De idea difusa a sistema en producción
Un proceso claro, sin sorpresas, con un alcance cerrado antes de empezar.
01 · Mapeo
Entendemos tu operación
Qué haces, dónde se va el tiempo de tu equipo y qué proceso merece automatizarse de verdad.
02 · Caso con ROI
Elegimos la primera victoria
El proceso con mejor retorno y menor riesgo, con alcance cerrado y medible antes de empezar.
03 · Sprint
Construimos a medida
Automatización a medida donde encaja, código propio donde no llega. Primer sistema en producción en 4 a 8 semanas.
04 · Traspaso
Tu equipo toma el mando
Documentación y formación para que el sistema funcione sin depender de nosotros.
Sistema en producción
Casos de uso concretos
Agencia de software con un cliente pidiendo un agente de soporte
Escenario de aplicación: una agencia necesita incorporar un asistente sobre la documentación de su cliente. Definimos qué consultas puede resolver, cuándo deriva al equipo y cómo se evaluará su calidad antes de ponerlo en producción.
Startup con un módulo de automatización sin equipo de IA
Escenario de aplicación: una startup necesita clasificar y asignar las consultas entrantes. Diseñamos un flujo conectado a su CRM, con reglas de asignación y revisión de los contactos dudosos antes de ampliar el volumen.
Startup con un MVP construido a base de vibe coding que no aguantaba tráfico real
Escenario de aplicación: un prototipo funciona en demostración, pero falla con usuarios reales. Revisamos sus partes críticas y acordamos las correcciones, pruebas y documentación necesarias para que el equipo pueda mantenerlo.
71.320 €/añoPercentil 90 del salario de un ingeniero de machine learning en España en julio de 2026, según Glassdoor
Calcula tu ahorro estimado con IA
Valores orientativos para agencias y startups, edítalos con tus datos reales.
Ahorro estimado
—
al mes
—
al año
—
horas/mes liberadas
Hipótesis de cálculo: el 50 % de las horas manuales podría automatizarse y un mes equivale a 4,33 semanas. El importe representa tiempo valorado a tu coste por hora; no descuenta inversión, mantenimiento ni revisión humana. No es ahorro neto ni un resultado garantizado.
Revisa esta estimación con nuestro equipo| Tamaño de equipo | Ejemplo mensual orientativo |
|---|---|
| 5-10 empleados | 400 € - 900 € |
| 11-25 empleados | 900 € - 2.400 € |
| 26-50 empleados | 2.400 € - 5.000 € |
Credenciales verificables
30 años
de experiencia en ingeniería de software
4+ años
especializado en IA aplicada
4-8 semanas
del diagnóstico al primer sistema en producción
Preguntas frecuentes sobre IA para agencias y startups
¿Cómo funciona el modelo de subcontratación o white-label con Fersora?
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.
¿Qué tipo de proyectos de IA puede entregar Fersora para una agencia?
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.
¿Por qué subcontratar a Fersora en lugar de contratar en plantilla o en nearshore?
El percentil 90 de un ingeniero de machine learning en España llega a 71.320 € al año (Glassdoor, julio de 2026), 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.
¿Cuánto tarda un proyecto de IA en estar en producción?
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.
¿Quién es el dueño del código al terminar el proyecto?
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.
¿Cómo se evita que el proyecto se quede en un prototipo que no llega a producción?
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 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.
¿Qué pasa si el cliente final pregunta quién ha construido el sistema?
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.
¿Trabajáis con presupuestos cerrados o por horas?
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.
Ya lo intentamos con vibe coding y ahora tenemos una deuda técnica que nadie quiere tocar, ¿podéis arreglarlo?
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.
¿Qué pasa con el RGPD si construís sobre datos de nuestro cliente final?
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.
¿El AI Act nos afecta si solo desplegamos sistemas de IA, no los desarrollamos desde cero?
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.
¿Cuántas horas pierde tu equipo en tareas que debería hacer un sistema?
Diagnóstico gratuito. En una sesión identificamos el proceso con mejor retorno y cotizamos sin compromiso.