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SwankyForge
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ML en producción que reduce el coste operativo.

Una métrica registrada, un proceso real, un sistema que se puede revertir.

¿No es técnico? Empiece aquí

Casi todo este sitio está escrito para ingenieros. Esta parte no.

Qué hacemos
Buscamos una decisión que su equipo toma hoy a mano, cientos o miles de veces al mes, y construimos software que la toma en su lugar, dentro del proceso que ya tiene en marcha, no al lado.
Qué obtiene
Una cifra se mueve, y usted puede ver cómo se mueve. Acordamos cuál es esa cifra antes de construir nada, y recibe un dashboard con ella y una forma de apagarlo todo si no rinde.
Qué necesita
Un proceso que cueste dinero real y algún registro de cómo ha ido. No necesita un equipo de datos, ni una estrategia, ni saber cómo se llama nada de esto. Si la respuesta honesta es que todavía es pronto, se lo decimos.
Resultados

Seis formas de reducir el coste operativo.

Un modelo se integra en el proceso que consume el dinero y mueve una métrica registrada.

Stack tecnológico

ML y datos que usamos en producción.

ML

Python
NumPy
SciPy
pandas
Polars
NVIDIA
Numba
scikit-learn
PyTorch
TensorFlow
Keras
JAX
Lightning
Hugging Face
vLLM
LangChain
Haystack
spaCy
Qdrant
Milvus
OpenCV
YOLO
Optuna
Ray
MLflow
W&B
DVC
ONNX
OpenVINO
BentoML

Datos

ClickHouse
BigQuery
Snowflake
Databricks
DuckDB
PostgreSQL
MySQL
SQLite
MongoDB
Cassandra
Redis
Valkey
Memcached
Elasticsearch
OpenSearch
Druid
Kafka
Pulsar
NATS
Flink
Spark
Dask
Hadoop
Hive
Airflow
Prefect
Argo
dbt
Parquet
Avro
Arrow
Trino
Presto
Airbyte

Servicios

FastAPI
Flask
gRPC
GraphQL
Docker
Kubernetes
Helm
Terraform
AWS
Azure
GCP
Prometheus
Grafana
OpenTelemetry
Sentry
Análisis de producto

¿No está seguro de que el ML sea la respuesta? Nosotros tampoco, todavía.

6 preguntas sobre su proceso y sus datos. Obtendrá el tipo de colaboración que encaja de verdad, el mayor riesgo que vemos y los tres pasos siguientes, antes de hablar con nadie.

  1. Todavía no haga ML

    No hay señal registrada ni nada en marcha a lo que conectarse. Lo decimos y le indicamos qué registrar.

  2. Piloto de discovery

    Un proceso real, datos sin probar. Dos semanas para averiguar si se puede aprender algo de ellos.

  3. Prueba de concepto

    Datos suficientes para intentarlo. Un segmento acotado, un baseline honesto, cifras reales.

  4. Desarrollo para producción

    Datos consultables, sistema con carga real. Modelo, serving, monitorización y rollback, todo junto.

Analizar mi producto
Calculadora de proyectos

¿Cuánto costaría esto?

Elija un punto de partida y después ajuste el equipo y las horas.

Punto de partida
Complejidad
Ritmo
Proyecto estimado

Coste estimado 14.500 €

310 horas entre 5 roles · tarifa media 47 €/h

Entrega
5–7 semanas
Riesgo
bajo

Un tipo de problema bien conocido. Normalmente basta un piloto de alcance cerrado para resolverlo.

Dos formas de empezar: un piloto de alcance cerrado desde 5.000 € (2–4 semanas) o un ingeniero dedicado desde 5.000 € al mes. Estas tarifas sirven para desarrollos más grandes; la propuesta escrita fija el alcance y el precio.

Ver un diseño de referencia de esta escala

Invitación

Construyamos algo difícil.

Envíenos la partida de coste que quiere mover.

O empiece por una estimación de precio

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Confirmamos la recepción y respondemos con una valoración por escrito, normalmente en un día laborable.