AI SEO/SEM
Desarrollamos un flujo de IA a medida que prepara recomendaciones de búsqueda orgánica y borradores de campañas de pago con datos autorizados. Revisa SEO técnico, organiza palabras clave y resume resultados. Tu equipo revisa el trabajo antes de publicar, activar campañas o cambiar presupuestos; el flujo se adapta a tu CMS y analítica aprobada.
- Intención
- Plan SEO y SEM
- Borradores
- Aprobación
Tu equipo aprueba publicación, activación y cambios de presupuesto.
- Auditar rastreo, intención, enlaces, sitemap, canonical y hreflang.
- Preparar campañas, exclusiones, anuncios y límites de gasto acordados.
- Medir datos reales de GA4, Search Console y Ads con consentimiento.
Contenido con IA
Olvídate de tu CMS. Crea contenido por chat.
Clutch Developer diseña y construye un servicio de contenido con IA a medida de tu proceso editorial. El equipo convierte notas de producto aprobadas en un artículo, una publicación para LinkedIn y un borrador de newsletter; ajusta párrafos por chat y prepara versiones para distintos mercados. El equipo editorial revisa las fuentes, previsualiza los cambios y aprueba la publicación. El servicio puede conectarse a tu CMS o a un sistema editorial creado para el proyecto.
- Notas de origen
- Borrador por chat
- Revisión editorial
- CMS o sistema
- Medición
Una persona comprueba los datos y aprueba cada publicación; el sistema registra las versiones y su estado.
- Usa notas de producto, briefs y guías de marca aprobados como fuente de cada borrador.
- Pide un cambio concreto, una versión para otro mercado o un formato distinto y compáralos en la vista previa.
- Exige la aprobación de una persona responsable; conserva el historial y una opción para recuperar una versión.
- Mide leads cualificados y conversiones solo cuando lo permitan el consentimiento y las reglas analíticas; no se garantizan posiciones ni tráfico.
Computación privada de IA
Algunos proyectos necesitan ejecutar modelos y buscar documentos cerca de los datos. Clutch Developer dispone de equipos físicos privados para los proyectos que lo requieren. Podemos configurar un entorno de proyecto para inferencia y recuperación local, documentar qué permanece dentro de su límite, qué puede salir y cómo se comprueba.
- Usuario
- Permisos
- Búsqueda local
- Modelo local
- Revisión
Cada etapa permanece dentro del límite acordado salvo que se apruebe y verifique una conexión externa concreta.
Qué obtienes
Acordamos qué datos del proyecto se incluyen, quién puede acceder a ellos y qué conexiones de red necesita el trabajo. Ese límite guía el modelo, el índice documental, la aplicación, los registros y las copias de seguridad.
Equipos físicos privados para el proyecto
Clutch tiene equipos físicos privados disponibles para proyectos que necesitan computación local. Acordamos si se reserva una máquina o un entorno aislado, qué hardware hay y qué rendimiento y tiempo de respuesta exige el trabajo. El tamaño del modelo, la cuantización, la concurrencia y el contexto afectan a memoria, velocidad y calidad; un modelo local no garantiza la capacidad de un servicio de nube.
Mantén locales la inferencia y el conocimiento del proyecto
Cuando el modelo y el hardware lo permiten, las instrucciones y la inferencia se ejecutan en el equipo privado. Los documentos del proyecto se pueden procesar, convertir en embeddings e indexar dentro del mismo límite acordado, y después recuperar con sus fuentes para elaborar una respuesta. Los permisos determinan quién puede incorporar, buscar o borrar material. Probamos la recuperación con preguntas representativas: una respuesta convincente solo sirve si se ha encontrado la fuente correcta.
Haz verificable el límite de los datos
Una configuración totalmente local puede mantener el 100 % de los datos dentro del límite acordado si se desactivan las llamadas a modelos externos, la telemetría y la sincronización en la nube. Limitamos y comprobamos el tráfico saliente; así verificamos el flujo de datos, no una seguridad universal.
Elige el modelo según ejemplos, licencia y hardware
Modelos de pesos abiertos como Qwen y DeepSeek pueden servir para algunas tareas privadas, según la licencia de la versión concreta, el hardware, la latencia y la calidad requerida. La guía oficial de Qwen describe la inferencia local y opciones de ejecución; el repositorio de DeepSeek-V3 publica información del modelo y de su ejecución local. Esas referencias no demuestran que cualquier modelo quepa en cualquier equipo. Revisamos los pesos y la licencia elegidos, estimamos los recursos y evaluamos ejemplos del cliente antes de decidir la arquitectura.
Podemos diseñar flujos análogos en su estructura a los de un asistente alojado como Claude Opus 4.8: recuperar contexto, usar herramientas aprobadas, comprobar pasos intermedios y pedir revisión humana. La comparación es sobre el flujo, no demuestra una calidad equivalente del modelo. El modelo local debe superar las tareas de muestra acordadas y una persona sigue respondiendo de los resultados importantes.
- Mapear Enumerar los datos, usuarios, acciones y conexiones externas incluidos.
- Evaluar Probar modelos candidatos y recuperación con muestras del cliente aprobadas.
- Configurar Definir permisos, índices locales, registros, copias de seguridad y rutas de red restringidas.
- Verificar Revisar la configuración de producción y comprobar que el tráfico sigue el límite documentado.
Opéralo como un sistema real
Un modelo local sigue necesitando actualizaciones, revisiones de acceso, espacio en disco, pruebas de las copias de seguridad y un plan para fallos de hardware. Configuramos los registros de la aplicación y la búsqueda dentro del límite acordado, decidimos qué contienen y quién puede consultarlos, y probamos la restauración. Antes de sustituir una versión operativa por un modelo actualizado, repetimos la muestra de aceptación. Así, el sistema sigue siendo comprensible después de la primera entrega.
Documentamos el límite local de los datos y comprobamos las conexiones configuradas. La seguridad de los equipos y la operación diaria también importan.
Integraciones sin catálogo cerrado
Las integraciones externas son opcionales. Podemos conectar Slack, Telegram, WhatsApp, correo, Jira y tus sistemas mediante conectores autorizados, sin catálogo cerrado. Los documentos sensibles, el procesamiento del modelo y la búsqueda local permanecen en el entorno privado. Tú decides qué salidas pueden salir: los canales externos reciben solo esas salidas aprobadas. Para una configuración totalmente local, la comunicación y las integraciones permanecen dentro de la red privada acordada.
Para otras opciones de producto y flujos, vuelve a la AI Factory Agency. Para hablar de un límite de datos o carga concreta, contacta con Clutch Developer.
Consultoría
Intro a IA para Equipos y Liderazgo
Una sesión enfocada que le da a tu equipo y liderazgo una visión compartida y realista de la IA. Miramos qué hacen bien hoy los modelos, dónde pierden, y cuáles de tus problemas vale la pena apuntarles primero.
Consultoría de Adopción e Implantación de IA
Lograr que tu equipo use realmente IA cada día es un problema de cambio tanto como de herramientas. Te ayudo a elegir las herramientas correctas, establecer políticas de datos sensatas, y dirigir los talleres prácticos que convierten la curiosidad en un hábito diario.
Desarrollo de Productos con IA
Construyo características LLM que sobreviven el contacto con usuarios reales — no solo demos. Desde enmarcar la característica correcta hasta enviarla con evals, guardrails y un presupuesto de coste, he hecho esto en mis propios productos y puedo hacerlo en los tuyos.
Asistentes de IA y Copilots
Asistentes de IA y copilots personalizados que realmente conocen tu negocio. Construyo agentes de soporte, Q&A de conocimiento interno y copilots de ops — basados en tus propios datos, conectados a tus herramientas, y entregados en los canales que tu gente ya usa, como web, WhatsApp y Slack.
La IA resulta útil cuando ayuda a alguien a completar una tarea real dentro de un producto que ya entiende. Para lograrlo no basta con elegir un modelo: hacen falta una interacción clara, datos fiables, permisos adecuados y una salida segura para los casos que el sistema no resuelve. Nuestra AI Factory Agency trabaja tanto en la función como en la operación que la rodea para que las piezas encajen.
Empezamos por la persona y su tarea
Analizamos qué intenta hacer un cliente o un compañero, dónde se atasca el proceso actual y qué información puede utilizar el software. Después diseñamos la experiencia: qué propone la IA, qué puede ejecutar, qué debe explicar y cómo una persona corrige o rechaza su trabajo. Una buena interfaz muestra la incertidumbre y deja las decisiones importantes en manos de quien corresponde.
Diseñamos y conectamos el producto completo
El trabajo puede incluir investigación y prototipos de UI/UX, una app móvil para iOS o Android, un producto web, APIs, integraciones y la operación que los mantiene. Adaptamos la IA a cuentas, permisos y datos existentes, o construimos un producto enfocado en un caso nuevo. La monitorización, el tratamiento de errores y un traspaso claro importan tanto como la llamada al modelo: de ellos depende que la función siga siendo útil cualquier día normal.
Damos visibilidad al contenido útil
Si el producto necesita audiencia, podemos crear y estructurar contenido revisado junto con el software. Sirve de apoyo al SEO para búsqueda orgánica, al SEM para campañas de pago, al GEO para aparecer en respuestas generativas y al ASO para las fichas de las tiendas de apps. El trabajo parte de una audiencia real, fuentes correctas y páginas que merecen encontrarse. Los buscadores y sistemas de respuesta cambian; nadie puede garantizar posiciones, indexación ni tráfico. Informamos de lo publicado y de lo que se puede observar.
Validamos el comportamiento antes de ampliar el acceso
Antes de desarrollar, acordamos entradas representativas, el resultado esperado, los errores inaceptables y los casos que deben pasar a una persona. Probamos esos ejemplos, registramos aciertos y fallos y decidimos juntos si las evidencias justifican un piloto o un despliegue mayor. El resultado depende de la calidad y cobertura de tus datos, el modelo, las integraciones y la revisión. No prometemos una métrica por adelantado: dejamos clara la prueba de aceptación.
- Definir Elegir un flujo real, sus usuarios y una prueba de aceptación medible.
- Construir Diseñar la experiencia y conectar solo los datos y acciones necesarios.
- Revisar Probar los ejemplos acordados, analizar fallos y mantener las aprobaciones humanas necesarias.
- Ampliar Usar las evidencias del piloto para definir el siguiente alcance y la capacidad operativa.
- Tarea del usuario
- Diseño del producto
- IA + tus sistemas
- Revisión humana
Una persona sigue participando cuando un error, un permiso o una decisión de negocio requiere criterio.
Un buen brief de IA especifica la entrada, el resultado esperado, quién lo aprueba y qué ocurre si falla. Dimensionamos el proyecto a partir de esas evidencias y de la capacidad que necesitas.
Si necesitas un límite más estricto para los datos, consulta Computación privada para IA. Para hablar de un producto o flujo concreto, cuéntanos qué necesitas.
FAQ
¿Cuánto cuesta un proyecto de IA?
Los precios parten de 10.000 € por proyecto y 1.000 €/mes por alquiler mensual de capacidad. El presupuesto depende del alcance, la capacidad, la puesta en marcha, el hardware, los proveedores externos y los impuestos aplicables.
¿Para qué equipos o empresas es adecuado?
Para equipos con una tarea de producto u operación concreta, ejemplos representativos y alguien que pueda aprobar el resultado. Primero comprobamos si la IA ayuda de verdad; una regla convencional o un cambio de software quizá sea más sencillo.
¿Se enviarán nuestros datos a un proveedor externo de IA?
Depende de la configuración acordada. Documentamos los flujos de datos y los accesos antes de elegir un modelo externo o una instalación local privada.
¿Cómo decidís si la IA es suficientemente buena?
Antes del piloto acordamos entradas representativas, resultados aceptables, límites de error y puntos de aprobación humana. El resultado depende de tus datos y flujo, así que medimos la muestra acordada en lugar de garantizar una cifra de precisión general.