Dos ingenieros revisan un diagrama de un flujo de datos en un pizarrón en una oficina de la Ciudad de México, con laptops abiertas en la mesa

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Ingenieros de IA nearshore, en tu horario.

Los ingenieros de IA nearshore construyen asistentes, búsquedas sobre tus documentos, agentes y extracción de datos, trabajando en tu misma jornada. Si tu empresa es mexicana, un equipo en México es local (onshore) y uno en Colombia es nearshore, con una hora de diferencia. Esta guía explica qué proyectos de IA encajan, cómo medir si funcionan, cómo cuidar tus datos y cuándo tiene sentido el offshore.

Qué hace un ingeniero de IA

Un ingeniero de IA convierte un modelo de lenguaje en algo que tu empresa usa todos los días. Elige el modelo, diseña las instrucciones (prompts), conecta tus datos, mide la calidad con evaluaciones y lo pone a funcionar dentro de tus sistemas.

No es lo mismo que un desarrollador general, que cubre nuestra página de desarrollo de software nearshore. Tampoco es etiquetado de datos, donde personas marcan ejemplos a mano. El ingeniero construye el sistema; el etiquetado produce los datos con los que se entrena o se califica.

Desarrollo de software nearshore Equipos para producto y plataforma en general. Etiquetado de datos Personas que etiquetan y revisan datos para entrenar y evaluar.

Proyectos de IA que tienen sentido en una empresa mediana

No necesitas un laboratorio de investigación para sacar provecho de la IA. Los proyectos que más rinden en una empresa mediana suelen ser concretos y medibles:

Un asistente que responde con tus manuales, políticas o catálogo, citando de dónde sacó cada respuesta (RAG).
Extracción de datos de documentos: facturas, contratos, órdenes de compra o formatos que hoy alguien captura a mano.
Clasificación y respuesta sugerida para correos o mensajes de clientes, con una persona que aprueba.
Agentes que consultan tu ERP o tu CRM y preparan una acción para que alguien la confirme.
Evaluaciones que comprueban la calidad antes de cada cambio, para que nada se rompa en silencio.
Ajuste de costo y velocidad: modelos más chicos donde pasan las pruebas, caché y procesos por lote.

Qué trabajo de IA conviene tener cerca

El trabajo de IA avanza en ciclos cortos: pruebas un cambio, lees los resultados, lo platicas con quien conoce el negocio y vuelves a probar. Por eso conviene tener cerca los prototipos, los agentes nuevos y todo lo que tus líderes todavía están definiendo.

Una duda sobre el tono de una respuesta o sobre qué cuenta como correcto no debería esperar a mañana. Con un equipo en tu horario, el caso que falla se revisa en una llamada a mediodía y la corrección se prueba esa misma tarde.

El trabajo bien especificado es otra historia. Ampliar un set de evaluaciones con reglas escritas o construir un proceso por lote puede ir a offshore, revisado por los líderes cercanos.

México, Colombia y tu horario

La Ley de los Husos Horarios, publicada en el Diario Oficial de la Federación el 28 de octubre de 2022, eliminó el horario de verano en casi todo México. La Ciudad de México, Guadalajara y Monterrey se quedan en UTC−6 todo el año. Quintana Roo usa UTC−5, Sonora UTC−7, y Baja California y algunos municipios fronterizos siguen cambiando la hora con EE.UU.

Colombia usa UTC−5 todo el año, sin horario de verano, así que va una hora adelante de la Ciudad de México. Si tu equipo entra a las 9, en Bogotá ya son las 10.

Para una empresa mexicana, lo natural es empezar con un equipo aquí. Colombia suma un segundo mercado con el mismo idioma y casi el mismo horario, útil cuando el perfil que buscas escasea. Elegimos el país según las habilidades de IA y datos que necesitas.

Fuentes: Ley de los Husos Horarios, Cámara de Diputados Hora legal de Colombia, Instituto Nacional de Metrología

Onshore, nearshore y offshore para IA

Una comparación general para trabajo de IA, vista desde una empresa mexicana. Cada firma es distinta; úsala para ordenar tus preguntas.

	Onshore (México)	Nearshore (Colombia)	Offshore (India, Filipinas, Egipto)
Horario compartido	Completo	Casi completo (una hora de diferencia)	Corto, o nulo sin ajustar turnos
Idioma de trabajo	Español	Español	Inglés, por lo general
Revisión de resultados	El mismo día	El mismo día	Al día siguiente, con notas por escrito
Encaja con	Prototipos, agentes y proyectos ligados a tu operación	Lo mismo, cuando necesitas más talento	Evaluaciones, procesos de datos y pendientes bien definidos

Onshore vs nearshore vs offshore La comparación completa entre los tres modelos. Ingenieros de IA offshore Cuándo conviene India, Filipinas o Egipto.

Cómo saber si la IA funciona

Sin evaluaciones, cada discusión es de opiniones: a ti te gustó una respuesta y a otro no. Con evaluaciones, el equipo y tú acuerdan antes qué cuenta como bien hecho. Arma esto en las primeras semanas.

Un set de casos reales con la respuesta esperada o reglas para calificarla, definido por alguien de tu negocio.
Pruebas automáticas que corren cada vez que cambia el prompt, el modelo o la búsqueda.
Una nota corta por cada corrida: qué cambió, qué mejoró y qué empeoró.
El costo por consulta y el tiempo de respuesta medidos junto a la calidad.
Una revisión semanal de los casos que fallan, en vivo, con quien conoce el proceso.

Tus datos, tus llaves y la ley

Los proyectos de IA tocan datos sensibles: clientes, empleados, precios. En México, la nueva Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares se publicó en el DOF el 20 de marzo de 2025. Llama "persona encargada" a quien trata datos por cuenta tuya, y tú sigues siendo responsable de mantener medidas de seguridad.

Como referencia técnica sirven el marco de gestión de riesgos de IA del NIST (AI RMF 1.0, enero de 2023) y el Top 10 de OWASP para aplicaciones con LLM. Con ellos puedes revisar riesgos como la inyección de instrucciones o la fuga de información.

Fuentes: Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares, Cámara de Diputados Marco de gestión de riesgos de IA del NIST (en inglés)

Todo corre en tus cuentas de nube y con tus llaves de API, nunca con las de un proveedor o un ingeniero.
Accesos con permisos mínimos, retirados el mismo día que alguien sale.
Contraseñas y llaves en un gestor de secretos, nunca en el código ni en los prompts.
Reglas por escrito sobre qué datos personales pueden entrar en prompts, evaluaciones y entrenamiento.
Ningún dato de clientes en herramientas de terceros sin tu autorización por escrito.
Código, prompts, evaluaciones y modelos cedidos a tu empresa en el contrato.

Las primeras dos semanas

Un buen arranque se nota en resultados, no en presentaciones. Al cerrar la segunda semana deberías ver una versión pequeña funcionando y una forma de medirla.

Semana uno Accesos a tus repositorios, a tu nube y a la API del modelo con tus llaves.
Semana uno Un recorrido por el proceso que quieres resolver y los datos que usa.
Un primer set de casos de prueba, aunque sea chico, acordado con tu líder de negocio.
Semana dos Un prototipo corriendo contra ese set, con resultados por escrito.
Al cierre Una nota con huecos en los datos, riesgos y lo que construirían después.

Cómo elegir un socio de IA

Entregamos los equipos a través de firmas aliadas que seleccionamos y gestionamos. Tienes un solo contrato y un solo punto de contacto, con supervisión de ingeniería senior encima. A cualquier proveedor pídele un reporte de evaluaciones de un proyecto anterior, sin datos del cliente, y que te explique cómo maneja llaves y datos.

Nuestro trabajo con IA incluye extracción de datos con LLM para una plataforma de salud y un asistente de diseño para construcción modular. Los casos de estudio cuentan cómo se hicieron.

Equipos de desarrollo de software Equipos de ingeniería dedicados desde México. Integración de IA Ayuda para decidir qué construir y poner modelos a trabajar. Samacare: Optimización de Plataforma de Salud con IA Extracción de datos con LLM en un flujo de salud. Annex: Optimización de Diseño con IA para Construcción Modular Un asistente de diseño con IA para fabricantes modulares.

Preguntas frecuentes

¿Qué diferencia hay entre un ingeniero de IA y un desarrollador?

Un ingeniero de IA trabaja con respuestas que cambian en cada corrida. Además de programar, diseña prompts y herramientas, conecta búsquedas sobre tus datos, elige modelos y escribe evaluaciones que califican la calidad con casos reales. Casi todos empezaron como desarrolladores, así que en la entrevista revisa las dos cosas: buen código y criterio para medir resultados.

¿Conviene más un equipo en México o en Colombia?

Para una empresa mexicana, un equipo aquí es lo más directo: mismo horario, mismo idioma y la posibilidad de verse en persona. Colombia es nearshore, con una hora de diferencia, y suma talento cuando el perfil escasea. Si vendes a EE.UU., los dos países trabajan en su jornada. Elegimos según las habilidades de IA y datos que buscas.

¿Cuánto cuesta contratar ingenieros de IA nearshore?

Depende del perfil, la experiencia y el tamaño del equipo, así que no publicamos tarifas. Como orden general, un equipo nearshore cuesta menos que uno en EE.UU. y más que uno offshore. No olvides el segundo gasto: el consumo de la API del modelo y la nube. Cuéntanos qué necesitas y te mandamos un plan por escrito.

¿Quién contrata a los ingenieros?

Los contrata la firma aliada. OTRO la selecciona y la gestiona: acordamos contigo el perfil, definimos reglas de revisión y accesos y te reportamos el trabajo. Tú firmas un solo contrato con nosotros. Si la firma está en México, pregunta cómo cumple con la reforma de subcontratación de 2021 y con el REPSE. Pide a tu abogado que lo revise.

¿Puedo usar datos de mis clientes en un proyecto de IA?

Sí, con reglas claras y revisadas por tu abogado. La ley de datos personales de 2025 te mantiene como responsable aunque otro trate los datos por ti. Define qué datos entran en prompts y evaluaciones, quita los datos personales cuando la tarea no los necesite y mantén todo en tus propias cuentas. Revisa también tu aviso de privacidad.

¿Puedo empezar con un proyecto de IA pequeño?

Sí, y es lo más sensato. Elige un proceso concreto, como extraer datos de facturas o responder preguntas frecuentes con tus manuales, y arma un set de casos para medirlo. En pocas semanas sabrás si funciona antes de comprometer más presupuesto. Cuéntanos qué quieres resolver y te proponemos el equipo más chico que lo puede entregar.

Arma tu equipo de IA

Cuéntanos qué quieres resolver con IA, qué datos toca y en qué horario trabajas. Te respondemos con un plan por escrito: perfiles, ubicación de cada uno y cómo arrancaríamos las primeras dos semanas.

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