Saltar al contenido
2 plazas libres en agosto. Reserva tu llamada de 15 minutos.Reservar
DesarrolloLegaltech · peritaje audiovisual España

Periciones.io

Reto
Con los deepfakes y las imágenes generadas por IA, peritos, aseguradoras y despachos necesitan poder decir con criterio si una foto, un vídeo o un audio han sido manipulados, y entregar un informe que sirva en un procedimiento. No existía una herramienta que lo hiciera de forma accesible y en español.
Solución
Plataforma de detección de fraude audiovisual: se sube el archivo, se procesa en cola con modelos de detección y se devuelve un informe con probabilidad de manipulación, tipo sospechado, hash del fichero e identificador de caso, pensado para que lo entienda alguien no técnico.
Resultado
MVP definido y construido con procesamiento asíncrono, informes trazables, API para clientes y panel de KPIs, con el camino forense (cadena de custodia) planificado como siguiente fase.
Stack
Next.jsFastAPICeleryRedisPostgreSQLS3 / MinIODocker

Qué necesitaban

  • Analizar imágenes, vídeo y (en fase posterior) audio, con límites claros de tamaño y duración.
  • Un informe entendible: probabilidad de 0 a 100 %, tipo de manipulación sospechada y explicación en lenguaje llano.
  • Trazabilidad para uso pericial: hash del archivo, marca de tiempo, identificador de caso y versión del modelo.
  • Plataforma bilingüe (español e inglés) para interfaz e informes.
  • Acceso para clientes vía API además de la web.
  • Privacidad estricta: cifrado, retención configurable, borrado bajo solicitud y uso de datos solo con consentimiento explícito.
  • Métricas de negocio: volumen, tiempos de proceso, falsos positivos estimados y coste por análisis.

Qué hicimos

  • Frontend Next.js bilingüe con subida de archivos, seguimiento del análisis e informe descargable.
  • API en FastAPI con autenticación JWT y API keys por cliente.
  • Procesamiento asíncrono con Celery y Redis, y almacenamiento de binarios en S3/MinIO.
  • Workers de detección con modelos preentrenados, preparados para GPU, y agregación de resultados por fotogramas en vídeo.
  • Informe con probabilidad, tipo sospechado, explicación, hash, timestamp, ID de caso y versión de modelo; informe ampliado con heatmaps y desglose por detector detrás de feature flag.
  • PostgreSQL para usuarios, casos y resultados, con retención configurable y borrado a petición.
  • Seguridad: HTTPS, rate limiting, CORS, análisis antivirus de los ficheros subidos y cifrado en tránsito y reposo.
  • Panel de KPIs (detección por tipo de medio, p50/p95 de proceso, volumen por cliente, coste por job) y logs estructurados.

¿Un reto parecido?

Lo vemos en 15 minutos y te decimos qué equipo encaja.

Más casos de Desarrollo

Ver todos
Franky · Edtech · marketplace universitario

Franky

Desarrollo

Edtech · marketplace universitario Alicante

Todo lo que necesita un universitario estaba repartido en veinte sitios: las notas de corte en PDF del ministerio, los pisos en grupos de WhatsApp, las becas en webs oficiales imposibles de leer, las fiestas en historias de Instagram que caducan. Franky nacía para juntarlo en un solo producto, en web y en móvil, y para que además los negocios de alrededor del campus pudieran llegar a esos estudiantes.

Resultado: En producción en franky.es y en las stores, con datos oficiales del curso 2025/2026, negocios dados de alta y acuerdos abiertos con varias universidades españolas.

Next.jsReact Native (Expo)SupabasePostgreSQL + RLS
Ver caso

Nexus

Desarrollo

SaaS · IA agéntica para empresa Madrid

Querían una plataforma de IA que no fuese otro chatbot: equipos de agentes autónomos capaces de trabajar sobre los sistemas internos de una empresa (bases de datos, documentos, herramientas propias) con seguridad de grado empresarial. No tenían equipo interno para construir algo de ese tamaño.

Resultado: Plataforma funcionando end-to-end en contenedores (API, workers, Redis, PostgreSQL y frontend), con autenticación, trazas de ejecución y tests, entregada por iteraciones semanales.

Next.js 15FastAPILangGraphPostgreSQL
Ver caso

ZORO

Desarrollo

SaaS · suscripciones y analítica Alicante

Gestionaban suscripciones de clientes internacionales a mano: planes en hojas de cálculo, facturación en varias monedas y cero visibilidad sobre qué clientes estaban a punto de irse. Necesitaban una plataforma propia multi-empresa que lo ordenara todo.

Resultado: Plataforma operativa con API REST completa, panel con MRR, churn y LTV, predicción de bajas y sistema de diseño propio; preparada para GDPR y para pasarelas adicionales.

DjangoDjango REST FrameworkNext.jsPostgreSQL
Ver caso

Empieza esta semana.

Llamada de 15 minutos, contrato en la propia llamada, onboarding en 24 h y primera entrega en 48 h laborables. Cancela o pausa cuando quieras.