Empresa de Inteligencia Artificial en Madrid
Somos la empresa de IA que eligen las compañías madrileñas que ya han superado las demos y los pilotos y necesitan IA en producción: integrada en sus sistemas existentes, con métricas de negocio reales y sin depender de una sola nube o proveedor de modelos. Banca, aerolíneas, gran consumo y administración pública estatal forman parte de nuestro histórico.
- IA aplicada en producción — no demos ni proof-of-concept interminables
- LLMs, RAG, agentes y automatización integrados en tus sistemas reales de negocio
- Histórico con empresas madrileñas reguladas: banca, aerolíneas, sector público estatal
- Modelo remoto con desplazamiento a tu oficina de Madrid para hitos del proyecto
- Años construyendo software
- 12
- Clientes que han confiado en nosotros
- +250
- Proyectos entregados
- +400
- Personas en el equipo
- +15
- Años de antigüedad media del equipo
- +5
- Satisfacción cliente
- +85%
IA aplicada a los procesos que importan, no a los que lucen bien en una demo
Madrid concentra la mayor parte de las empresas españolas que están intentando incorporar IA a sus operaciones: grupos bancarios, aerolíneas, grandes corporativos de consumo, medios y administraciones públicas. Todas tienen en común que ya pasaron la fase de 'explorar la IA' y ahora necesitan resultados — reducción de costes operativos medible, mejora de conversión cuantificada, automatización de procesos que hoy emplean a decenas de personas en tareas repetitivas.
Nuestra posición en Madrid no es la de una consultora de estrategia digital que sub contrata el desarrollo. Es la de un equipo técnico senior que llega con el código listo para producción: LLMs integrados via API (OpenAI, Anthropic, Gemini, modelos open-source en AWS Bedrock o Azure OpenAI), pipelines RAG con chunking y retrieval real ajustado a tu base documental, agentes con herramientas reales que no se quedan en bucles, y automatizaciones que sustituyen trabajo real medido en FTEs.
Para empresas reguladas — banca bajo supervisión del BCE y del Banco de España, aerolíneas con requisitos EASA, organismos de la administración general del Estado — sabemos cómo construir IA que pasa las auditorías: trazabilidad de decisiones, explicabilidad del modelo, control de datos personales bajo RGPD, y separación estricta entre datos de entrenamiento y datos de producción.
Qué tipo de proyectos de IA resolvemos para empresas de Madrid
Automatización de procesos back-office: el caso de uso más común y con mayor ROI en el primer año. Clasificación automática de documentos (contratos, facturas, expedientes), extracción de datos estructurados de documentos no estructurados, routing inteligente de solicitudes, generación de borradores de respuesta para atención al cliente. Para banca y seguros: revisión automática de expedientes de crédito, resumen de informes de riesgo, detección de anomalías en transacciones.
RAG sobre bases documentales corporativas: los LLMs genéricos no conocen tu política de precios, tu manual de procedimientos, tu catálogo de productos ni tus contratos con clientes. Construimos pipelines RAG que permiten a tu equipo consultar esa información en lenguaje natural — con trazabilidad de la fuente, sin alucinaciones y con control de acceso por rol. Para empresas madrileñas con documentación crítica (bases regulatorias, normativas internas, expedientes de clientes) esto tiene un impacto inmediato en productividad del equipo.
Agentes de IA para automatización compleja: cuando la tarea requiere más de una consulta a un modelo — buscar información, llamar a una API, procesar el resultado, decidir el siguiente paso — diseñamos arquitecturas de agentes con herramientas controladas, memoria y fallbacks explícitos. Para Madrid: agentes de soporte de primer nivel para aerolíneas, agentes de análisis de riesgo para finanzas, agentes de generación de informes para administración pública.
Cómo entregamos IA que funciona en producción
Modelos y proveedores: trabajamos con la API de OpenAI (GPT-4o, GPT-4-turbo), Anthropic Claude (via API directa o AWS Bedrock), Google Gemini Pro, y modelos open-source (Llama 3, Mistral, Phi) desplegados en tu infraestructura para datos que no pueden salir de tu perímetro. La elección del modelo se basa en el caso de uso, el coste por token y los requisitos de privacidad — no en preferencias del proveedor.
Stack técnico: para pipelines RAG usamos LangChain o LlamaIndex con vector stores en pgvector (PostgreSQL), Qdrant o Weaviate. Para agentes usamos LangGraph o herramientas nativas de la API de OpenAI. Todo en Python con FastAPI o en TypeScript con Node.js según el stack del cliente. La infraestructura corre en AWS Lambda + API Gateway para cargas variables, o en ECS Fargate para cargas sostenidas.
Proceso: empezamos con un discovery de dos semanas (facturable por horas) que identifica el caso de uso con mayor impacto/esfuerzo, define los KPIs de negocio y produce una propuesta técnica y presupuesto firme. El desarrollo se entrega en sprints de dos semanas con métricas de calidad del modelo (precisión, recall, tasa de alucinación) y métricas de negocio (FTEs liberados, tiempo de proceso, tasa de error) desde la primera iteración.
Preguntas frecuentes sobre IA en Madrid
Las dudas más habituales de los CTOs y directivos cuando evalúan proyectos de IA aplicada en esta plaza.
¿Qué diferencia a 10Code de otras empresas de IA en Madrid?+
¿Trabajáis con empresas reguladas (banca, sector público) de Madrid?+
¿Cuánto tarda en estar en producción un proyecto de IA?+
¿Los datos de nuestra empresa salen a proveedores externos?+
¿Qué presupuesto necesita un proyecto de IA para una empresa de Madrid?+
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