Schweltai, startup del Valais de software a medida e IA aplicada, fundada por Marcos Fernandez

Del problema de negocio a la IA en producción.

Software a medida, integraciones y automatización para empresas en Suiza. IA donde aporta algo, reglas donde bastan y una persona donde hay que decidir.

Cuéntanos tu proyecto Probar la demo

Fundada por un desarrollador que ha trabajado en Capgemini, Indra Group y Ricoh Europe.

Una petición de cliente, leída por el motor de la demo

Mensaje recibido

Hola:
Me llamo Lucía Martín. Dejamos nuestro piso de 90 m² en Sion y necesitamos una limpieza de fin de alquiler con los cristales, el 20 de noviembre.
Mi teléfono es el 079 000 23 45 y mi correo lucia.martin@example.ch.
¡Gracias!

Datos extraídos

Cliente
Lucía Martín
Servicio
Fin de alquiler + cristales
Tamaño
90 m²
Lugar
Sion
Fecha
20 de noviembre
Contacto
+41 79 000 23 45
Presupuesto
CHF 835
  1. Recibido
  2. Leído
  3. Comprobado
  4. Calculado
  5. Por validar
Presupuesto de CHF 835 listo, a la espera de que una persona lo valide. Un motor de reglas real, ejecutándose en tu navegador. No se envía nada.

Una petición, cuatro herramientas, tres veces tecleada.

Así circula a menudo el trabajo en una pyme. Sigue bajando: el mismo proceso, primero tal como es y después convertido en un sistema.

El mismo proceso, antes y después Antes: un e-mail, una hoja de cálculo, un CRM y la facturación, unidos por tres copias manuales. Después: un servicio lee la petición con reglas y un modelo de IA controlado, actualiza el CRM directamente y la facturación después de que una persona valide. copia a manocopia a manocopia a mano E-mailHoja de cálculoServicioReglasIA controladaCRMFacturaciónValidación
  • Regla misma entrada, mismo resultado
  • IA para lo que varía demasiado, siempre con control
  • Integración intercambio con tus sistemas por API
  • Persona decide donde un error sale caro

  1. Llega una petición por e-mail.

    Redactada libremente, a veces incompleta, en el idioma del cliente.

  2. Alguien la copia en una hoja de cálculo.

    Para hacerle seguimiento y calcular el precio a mano, cuando tiene tiempo.

  3. Después en el CRM, y después en facturación.

    Los mismos datos, introducidos tres veces. Cada copia es un error posible, y ya nadie sabe qué versión es la buena.

  4. La hoja de cálculo se convierte en un servicio.

    Lee cada petición en cuanto llega. Las reglas extraen lo previsible; un modelo de IA lee lo que varía demasiado, y su respuesta se comprueba.

  5. Tus herramientas se actualizan solas.

    Por API: el CRM y la facturación reciben los mismos datos, una sola vez, con un registro de cada intercambio.

  6. Una persona valida lo que importa.

    El presupuesto, el caso dudoso, la excepción. Lo demás avanza sin esperar.

Esquema ilustrativo. Cada proyecto parte de tu proceso real, de tus herramientas y de tus excepciones.

Un mensaje en texto libre, procesado de principio a fin

El ejemplo de una empresa de limpieza que recibe peticiones redactadas libremente, en varios idiomas. Este pequeño sistema las lee, comprueba qué falta, calcula el precio, registra la petición mediante una API y prepara las respuestas; una persona valida antes del envío. Se ejecuta en tu navegador y no se envía nada. Elige un ejemplo o escribe tu propio mensaje y abre cada paso.

Tarifas ficticias, solo para la demostración.

El proceso, paso a paso

Recepción

Regla

El mensaje se recibe tal cual. Una regla sencilla reconoce el idioma por sus palabras más frecuentes, para responder al cliente en el suyo.

Idioma detectado
—
Longitud
—
Recibida a las
—
  • Regla misma entrada, mismo resultado
  • IA para lo que varía demasiado, siempre con control
  • Integración intercambio con tus sistemas por API
  • Persona decide donde un error sale caro

¿Te llegan solicitudes, documentos o datos en texto libre y alguien los vuelve a introducir a mano?

Cuéntanos tu proceso

Lo que construimos

A menudo combinados en un mismo proyecto. La tecnología es un medio: se elige según el problema, nunca al revés.

En concreto Con
IA aplicada Lectura de documentos y correos, extracción de información, clasificación de peticiones, asistentes y búsqueda en tus documentos. Siempre con un control, y solo donde una regla no basta. Modelos de lenguaje (LLM) por API, agentes, RAG, evaluación de resultados
Automatización de procesos Procesos de negocio automatizados de principio a fin: disparador, comprobaciones, envío a los sistemas adecuados y validación humana en las excepciones. Flujos de trabajo, tareas programadas, colas de mensajes, notificaciones
Integraciones y API Conexión con tu ERP, CRM, pagos y servicios de terceros; datos sincronizados entre sistemas, sin volver a teclearlos. REST, webhooks, Kafka, conectores a medida
Aplicaciones y herramientas internas Aplicaciones web a medida, herramientas internas, portales de clientes, plataformas y productos SaaS. Java, Spring Boot, React, TypeScript, Node.js, PostgreSQL
Aplicaciones móviles Aplicaciones para móvil y tableta: instalables desde el navegador (PWA) o publicadas en App Store y Google Play, según lo que necesites. PWA, React, React Native
Sitios web Webs rápidas, multilingües y bien posicionadas, conectadas a tus herramientas para que no se pierda ninguna petición. HTML, CSS, JavaScript, React, un CMS si hace falta
Reservas, pagos y comercio electrónico Reservas en línea conectadas a tu agenda, pagos en línea y tiendas, con confirmaciones y correos automáticos. Agendas, pago en línea, tienda a medida o CMS
Puesta en producción y datos Despliegue, alojamiento y monitorización; paneles, informes automáticos y pipelines de datos. Docker, Kubernetes, Cloud, CI/CD, SQL, Flyway
Mantenimiento y alojamiento Suscripción mensual: actualizaciones de seguridad, copias de seguridad, supervisión, correcciones y pequeñas mejoras, por alguien que conoce tu sistema. Supervisión, copias de seguridad, alertas, CI/CD
Auditoría y continuación de aplicaciones Revisión de una aplicación existente (código, arquitectura, infraestructura, seguridad) y después corrección, modernización y documentación. Revisión de código, tests, migraciones, documentación

¿Y en tu empresa, dónde se atasca?

Seis situaciones frecuentes. Elige la más parecida a la tuya: el proceso de hoy, el sistema que lo resuelve, el papel de la IA y el de una persona, y lo que hay que aclarar antes de escribir una línea de código.

IA + automatización

Hoy

Facturas, pedidos o formularios llegan en PDF y por correo; alguien los abre uno a uno y copia importes, referencias y fechas.

Dónde se atasca

El volumen crece más rápido que el equipo, los errores de tecleo pasan desapercibidos y los documentos esperan en la bandeja de entrada.

Lo que construimos

Los documentos se leen automáticamente, la información se extrae y se comprueba. Una persona solo revisa los casos dudosos.

El flujo

  1. PDF y emails
  2. Extracción con IA
  3. Control de coherencia
  4. Casos dudosos a una persona
  5. Tu sistema

¿IA o reglas?

La IA lee lo que cambia de un remitente a otro: maquetación, redacción, idiomas. Los controles siguen siendo reglas: totales recalculados, números de IVA, importes plausibles, duplicados.

Control humano y riesgos

El riesgo: un valor mal leído pero plausible. Cada extracción lleva un nivel de confianza; por debajo de un umbral acordado, el documento va a una persona, y cada corrección se guarda para medir la calidad.

Qué aclarar antes de empezar

  • ¿Cuántos documentos al mes, y cuántos formatos distintos?
  • ¿Qué datos hay que extraer, y adónde van después?
  • ¿Se pueden procesar los documentos fuera de tus servidores?

Se hace normalmente con

Modelos de lenguaje (LLM) vía API donde los documentos varían demasiado, reglas donde bastan.

Es mi caso

Automatización

Hoy

Cada semana, alguien exporta datos de una herramienta, los revisa en una hoja de cálculo y luego los envía o los vuelve a teclear en otro sitio, siempre en el mismo orden.

Dónde se atasca

Horas sin valor añadido, un proceso que se para cuando esa persona falta y ningún registro de lo que se ha hecho.

Lo que construimos

El proceso se automatiza de principio a fin: disparador, comprobaciones, envío a los sistemas correctos. Una persona solo interviene en las excepciones.

El flujo

  1. Disparador
  2. Comprobaciones
  3. Sistemas de destino
  4. Excepciones a una persona
  5. Registro de ejecución

¿IA o reglas?

A menudo, nada de IA: si los pasos son siempre los mismos, las reglas son más fiables, más rápidas y más baratas. La IA solo entra si un paso tiene que leer texto libre.

Control humano y riesgos

El riesgo: una automatización que falla en silencio. Cada ejecución queda registrada, un error dispara una alerta y cada excepción llega a una persona con todo su contexto.

Qué aclarar antes de empezar

  • ¿Qué pone en marcha el proceso, y con qué frecuencia?
  • ¿Qué herramientas intervienen, y tienen API?
  • ¿Quién tiene que enterarse cuando algo se sale de lo normal?

Se hace normalmente con

Java y Spring Boot, Python o Node.js, con una cola de mensajes cuando el volumen lo pide.

Es mi caso

Integración

Hoy

Un cliente se da de alta en el CRM y otra vez en facturación; un presupuesto aceptado se copia a mano en el ERP.

Dónde se atasca

Datos que divergen de una herramienta a otra, facturas enviadas a una dirección antigua y tiempo perdido buscando la versión buena.

Lo que construimos

Una conexión por API sincroniza clientes, presupuestos y facturas en ambos sentidos, y deja registro de cada intercambio.

El flujo

  1. CRM
  2. Servicio de integración
  3. Facturación
  4. Registro de intercambios

¿IA o reglas?

Aquí no hay IA: una sincronización tiene que ser exacta y previsible. Son reglas de correspondencia entre campos, escritas y probadas.

Control humano y riesgos

El riesgo: dos cambios contradictorios a la vez. Se define qué sistema manda para cada dato; un conflicto se avisa en lugar de sobrescribirse.

Qué aclarar antes de empezar

  • ¿Qué programas, y cuáles ofrecen API?
  • Para cada dato, ¿qué sistema manda?
  • ¿Hay que migrar el histórico existente?

Se hace normalmente con

API REST y webhooks, con una cola de mensajes como Kafka si el volumen lo pide.

Es mi caso

Herramienta interna

Hoy

Una petición empieza en un correo, sigue en una hoja compartida, se aprueba por mensaje y termina en una carpeta.

Dónde se atasca

Nadie tiene una visión de conjunto: en qué punto está la petición, quién la aprobó, qué versión es la buena.

Lo que construimos

Una aplicación interna reúne los pasos en un solo lugar: registro, seguimiento, validación e historial, con permisos por persona.

El flujo

  1. Registro
  2. Pasos del proceso
  3. Validación
  4. Historial
  5. Panel de control

¿IA o reglas?

La IA no es el centro aquí. Puede ayudar en los márgenes, por ejemplo resumiendo una petición larga o proponiendo una categoría; los pasos y los permisos siguen siendo reglas.

Control humano y riesgos

El riesgo: una herramienta que impone una forma de trabajar que no encaja con la realidad. Se construye por etapas, con las personas que la usarán, y cada acción queda registrada.

Qué aclarar antes de empezar

  • ¿Quién interviene, en qué paso y con qué permisos?
  • ¿Qué información tiene que verse, y quién debe verla?
  • ¿Qué herramientas actuales debe sustituir o conectar?

Se hace normalmente con

React para la interfaz, Spring Boot y PostgreSQL detrás, con gestión de usuarios y roles.

Es mi caso

Plataforma a medida

Hoy

Un prototipo, una maqueta o una primera herramienta improvisada demuestra que la idea funciona, pero no aguantará más usuarios ni pagos reales.

Dónde se atasca

Reescribir sin un plan es caro; seguir sobre una base frágil, todavía más.

Lo que construimos

Una aplicación web completa, pensada para crecer: cuentas y roles, lógica de negocio, API, pagos si hacen falta, desplegada y monitorizada.

El flujo

  1. Tus usuarios
  2. Aplicación web
  3. API
  4. Base de datos
  5. Despliegue continuo

¿IA o reglas?

La IA no es un fin en sí misma: se añade donde sirve al producto, por ejemplo para la búsqueda o la asistencia, detrás de una API que la controla.

Control humano y riesgos

El riesgo: construir demasiado antes de tener usuarios. Una primera versión acotada pasa a producción y cada etapa se apoya en el uso real. Seguridad, permisos y copias de seguridad desde el principio.

Qué aclarar antes de empezar

  • ¿Quiénes son los usuarios, y qué tienen que poder hacer desde la primera versión?
  • ¿Hacen falta cuentas, roles, pagos?
  • ¿Dónde debe alojarse la aplicación?

Se hace normalmente con

React en la interfaz, Java y Spring Boot o Node.js detrás, PostgreSQL, Docker y CI/CD.

Es mi caso

Sitio web

Hoy

La web tiene varios años, va lenta en el móvil y solo está en un idioma; las pocas peticiones llegan a un buzón que nadie revisa.

Dónde se atasca

Clientes que no te encuentran, o que se van antes de entender a qué te dedicas.

Lo que construimos

Una web rápida, en varios idiomas, bien posicionada, cuyas solicitudes llegan directamente a tus herramientas en lugar de perderse en un buzón.

El flujo

  1. Búsqueda en Google
  2. Web multilingüe
  3. Formulario de solicitud
  4. CRM o agenda
  5. Seguimiento de solicitudes

¿IA o reglas?

La IA puede ayudar a clasificar o precalificar las peticiones recibidas, pero primero la web tiene que ser rápida, clara y fácil de encontrar.

Control humano y riesgos

El riesgo: una web bonita que nadie encuentra. Rendimiento, accesibilidad y posicionamiento se miden antes de publicar, y cada petición llega a la persona adecuada.

Qué aclarar antes de empezar

  • ¿Quiénes son tus clientes, y qué buscan al llegar a la web?
  • ¿En qué idiomas?
  • ¿Adónde tienen que llegar las peticiones?

Se hace normalmente con

HTML, CSS y JavaScript o React según el proyecto, SEO técnico y accesibilidad.

Es mi caso

Un proyecto real, en producción

La web y el sistema de reservas de La Petite Ménagère, empresa de limpieza en el Valais. El mismo enfoque que en los casos de arriba: reglas donde bastan, una persona donde se decide.

Página de inicio de lapetitemenagere.ch, en francés: «Choisissez l’heure. Nous nous occupons du reste.», con la mascota de la empresa.
Calendario de reservas de lapetitemenagere.ch: cuatro franjas elegidas el jueves de 10:00 a 12:00, las horas no disponibles rayadas y el resumen de la solicitud.
Capturas de la web en línea. La disponibilidad del calendario es un ejemplo.
Ver lapetitemenagere.ch

La Petite Ménagère

Limpieza profesional, ValaisEn producción

La necesidad

Que los clientes reserven en línea, directamente en el calendario de Google de la responsable, sin que se les ofrezca nunca una hora ya ocupada, y que la decisión siga siendo suya: ella confirma cada cita.

Lo que construimos

La web en seis idiomas, el calendario de reservas, el servidor que lo conecta con la agenda, los correos al cliente y a la responsable, y el despliegue automático.

El flujo

  1. El cliente elige sus franjas
  2. Control: libre, mínimo 2 h, trayecto incluido
  3. Cita «por confirmar» en Google Calendar
  4. La responsable confirma o rechaza desde el correo
  5. Confirmación al cliente, con el archivo de calendario

¿IA o reglas?

Reglas, sin IA: aquí no hay ningún texto que interpretar. Franjas de 30 minutos, visitas de 2 horas como mínimo, 30 minutos de trayecto entre dos clientes. La cuadrícula que se muestra y la aceptación de la solicitud aplican la misma regla: lo que aparece libre es lo que se acepta.

Control humano y riesgos

Cada día pedido se decide por separado: confirmado para una o dos personas (con dos, el calendario solo bloquea más o menos la mitad del tiempo) o rechazado, y la hora vuelve a quedar libre. El cliente recibe la respuesta en su idioma.

Comprobado automáticamente

  • Diez clientes piden la misma hora en el mismo instante: solo uno la consigue.
  • Si Google Calendar no responde, no se guarda nada a medias y la responsable recibe un aviso.
  • Lo que escribe el cliente nunca se interpreta como código en los correos.
  • Proceso de reserva y accesibilidad probados en un navegador real.
  • En cada despliegue, si la versión nueva no responde, vuelve sola la anterior.
  • Los tests usan la misma base de datos que producción, PostgreSQL. Cada cambio en su estructura se versiona, se prueba y se aplica automáticamente en el despliegue.

Hecho con

React, TypeScript, Tailwind CSS · Java 17, Spring Boot, PostgreSQL, Flyway · Testcontainers, Docker, Playwright · Google Calendar API · GitHub Actions, Caddy

Esta página también es una demostración

El software se juzga por cómo está construido. Esto es lo que tu navegador acaba de medir al cargar esta página.

Esta página, en directo

Carga completa
…
Datos transferidos
…
Archivos cargados
…
Idiomas disponibles
6
Rastreadores sin tu permiso
…
Llamadas a fuentes externas
…

Mediciones reales de tu navegador (API Performance). Varían según la conexión y la caché.

La misma exigencia en cada proyecto

  • Código versionado y cubierto por tests automáticos
  • Despliegue automatizado (CI/CD) y entornos reproducibles con Docker
  • Seguridad desde el diseño: autenticación, permisos por rol, registro de actividad
  • Rendimiento y accesibilidad medidos, no supuestos
  • IA integrada con controles, donde aporta algo
  • Documentación y traspaso, para que el sistema no dependa de una sola persona

Auditoría Lighthouse del 17 de octubre de 2026: 100 en accesibilidad, buenas prácticas y SEO.

Retrato de Marcos Fernandez, fundador de Schweltai

Una startup del Valais, un único interlocutor

Schweltai diseña y desarrolla software a medida para empresas: aplicaciones, integraciones, automatización e IA aplicada. La fundó en 2026 Marcos Fernandez, desarrollador full stack.

Marcos desarrolla software empresarial desde 2022, primero en grandes grupos de consultoría y tecnología (Capgemini, Indra Group, Ricoh Europe) y después para sus propios clientes. Schweltai aporta las mismas prácticas a las empresas de la región: código versionado y probado, despliegues automatizados, documentación y un sistema que otra persona podrá retomar.

Hoy es él quien diseña y escribe el código de cada proyecto: hablas directamente con la persona que construye tu sistema, en español, francés o inglés. Lo que construimos, en cambio, habla a tus clientes en su idioma: francés, alemán, italiano, inglés, español o portugués. El equipo crecerá con los proyectos.

Fundada en
2026
Con sede en
Valais, Suiza
Fundador
Marcos Fernandez, desarrollador full stack
Trayectoria del fundador
Capgemini, Indra Group, Ricoh Europe, desde 2022
Idiomas de trabajo
Español, francés, inglés
Proyectos multilingües
FR, DE, IT, EN, ES, PT
Tecnologías
Java, Spring Boot, React, TypeScript, Node.js, Python, PostgreSQL, Flyway, Docker, Testcontainers, Kubernetes, Kafka, Cloud, LLM
Alojamiento
Nuestros servidores, tu proveedor o tu cloud

Cómo trabajamos

Seis pasos, cada uno con algo concreto al final.

  1. Entender

    Vemos juntos cómo se trabaja hoy, con los archivos reales y los casos reales.

    Recibes Una descripción escrita del proceso y de lo que falla.

  2. Diseñar

    Proponemos una solución, una arquitectura y un alcance realista para una primera fase.

    Recibes Un esquema, un presupuesto y un calendario.

  3. Construir

    Desarrollo por fases, con versiones que puedes probar.

    Recibes Versiones utilizables a lo largo del proyecto.

  4. Integrar

    Conexión con tus herramientas actuales y migración de tus datos.

    Recibes Herramientas que intercambian sus datos.

  5. Poner en producción

    Despliegue en un servidor elegido juntos, con copias de seguridad y monitorización.

    Recibes Un sistema en funcionamiento.

  6. Mejorar

    Seguimiento, correcciones y evolución cuando cambia tu forma de trabajar.

    Recibes Un sistema que acompaña a tu empresa.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta un proyecto?

Depende de lo que haya que construir. La primera conversación es gratuita y sin compromiso; después recibes un presupuesto para una primera fase claramente delimitada.

¿Usas IA para todo?

No. Cuando basta una regla sencilla, usamos una regla: es más barata, más rápida y verificable. La IA se usa donde los datos son demasiado variados, por ejemplo documentos redactados libremente.

¿Cómo evitas los errores de la IA?

Dándole solo lo que una regla no sabe hacer, comprobando cada respuesta (formato, valores plausibles, coherencia con tus datos) y enviando los casos dudosos a una persona. Cada decisión queda registrada para poder revisarla y mejorarla.

¿Nuestros datos acaban en un proveedor de IA?

Solo si lo aceptas, y solo lo necesario. Según lo sensibles que sean los datos, elegimos juntos un proveedor con garantías contractuales adecuadas, un modelo que se ejecute en tu propia infraestructura o directamente nada de IA.

¿Puedes retomar una aplicación existente?

Sí. Empezamos con una revisión del código, de la arquitectura y de la infraestructura, y después decidimos juntos qué corregir, modernizar, automatizar o conservar.

¿Con qué tecnologías trabajas?

Con las que encajan con el problema y con tu entorno. Nuestra base: Java, Spring Boot, React, TypeScript y PostgreSQL, con Docker, Kubernetes, Kafka y cloud. Los tests se ejecutan contra una base de datos real (Testcontainers) y su esquema evoluciona con migraciones versionadas (Flyway). También usamos Node.js, Python o modelos de lenguaje cuando encajan mejor. Cada elección se explica y se documenta, para que tu sistema no dependa de una sola persona.

¿Dónde se alojan los datos?

Lo decidimos juntos al principio: en un servidor que gestionamos nosotros, en tu proveedor de alojamiento o en tu cloud.

¿Quién trabaja en mi proyecto?

Marcos Fernandez, fundador de Schweltai, diseña y desarrolla tu sistema y es tu interlocutor de principio a fin, en español, francés o inglés. El equipo crecerá con los proyectos; siempre sabrás quién trabaja en el tuyo.

¿Y después de la puesta en marcha?

Ofrecemos una suscripción de mantenimiento: actualizaciones de seguridad, copias de seguridad, supervisión, correcciones y pequeñas mejoras. Si lo prefieres, tu equipo u otro proveedor puede retomar el sistema: está documentado para eso.

Una startup, ¿no es un riesgo?

Tu sistema está hecho para no depender de nadie: código versionado, probado y documentado, desplegado en la infraestructura que elijas. Si algún día cambias de proveedor, otro equipo puede retomarlo.

Cuéntanos qué quieres construir

Bastan unas líneas: el problema, las herramientas implicadas y lo que te gustaría que pasara.

Qué pasa después

  1. Marcos lee tu mensaje y te responde personalmente, con preguntas concretas o una primera propuesta.
  2. Si el proyecto encaja, fijamos una primera conversación, gratuita y sin compromiso, con tus archivos y casos reales.
  3. Recibes una propuesta para una primera etapa bien delimitada: alcance, precio y calendario.

O directamente

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Desde esta web no se envía nada: el botón abre tu correo o WhatsApp con el texto preparado.