Construimos productos de IA
que se lanzan.escalan.rentan.duran.se lanzan.
Un LMS. Cada instituto, aislado.
Cada instituto tiene su propio campus con su marca —cursos, cohortes, exámenes y cuotas— sobre una única plataforma compartida. El aislamiento lo garantiza la seguridad a nivel de fila dentro del propio Postgres, de modo que los alumnos de un instituto nunca aparecen en el panel de otro, aunque una ruta de la API esté mal.
El material de los cursos es consultable en cuanto termina de subirse: por frase con Meilisearch, por significado con pgvector. El tutor de IA responde con los apuntes del propio instituto y señala la página que ha usado, en lugar de inventarse un temario.
IA que responde con sus propios datos, cita la fuente y avisa cuando no sabe.
El trabajo que su equipo reteclea entre sistemas, hecho una sola vez y de forma automática.
Una separación limpia significa que su próximo desarrollador no queda atado al nuestro.
Un instituto, una clínica o un cliente nunca puede ver los datos de otro.
Cada versión probada y reversible, con un SLA por escrito.
Capacidades que escalan.
La capa de IA, la plataforma que la sostiene y las apps encima: diseñadas, construidas y operadas por el mismo equipo.
Lo que realmente se entregó
10 client, 9 studio. Across 18 sectors.
Brief to production on the dated builds: sites and focused tools. Platforms run longer.
Vitest unit suite and Playwright e2e, before it ships.
Sistemas que ya funcionan
Blitzlearning
Blitzlearning
Un LMS nativo de IA tenía que venderse a instituciones que no comparten nada — que un inquilino vea la cohorte de otro termina el contrato — y aun así sentirse instantáneo sobre una biblioteca de cursos que nadie quiere hojear página a página.
IDYORA
IDYORA
La comida india no sobrevive a un contador de calorías diseñado para porciones occidentales y alimentos envasados, y un asistente nutricional que inventa un plato es peor que no tener asistente.
Aero
Aero
Una plataforma de viajes a escala de ciudad sostenía trayectos, conductores y pagos sobre un backend que solo sabía caerse entero: un event loop bloqueado se llevaba por delante health checks, despacho y reservas a la vez, y las analíticas que todos necesitaban consultaban las mismas tablas vivas que los pasajeros.
Alt Parser
Altacee
Las solicitudes de seguro comercial llegan como historiales de siniestros: cientos de maquetaciones PDF propias de cada aseguradora, casi siempre tablas escaneadas, todas retecleadas a mano por alguien cuyo trabajo real es suscribir.
Ciclo de desarrollo estructurado
Descubrimiento
Aprendemos cómo funciona su negocio de verdad: qué genera ingresos, qué consume horas y qué se rompe.
Planificación
Recibe por escrito el alcance, el precio y la fecha antes de que se escriba una línea de código.
Diseño
Pantallas que su personal y sus clientes pueden usar sin formación, en los dispositivos que ya tienen.
Preguntas que respondemos a menudo
¿Quién es el propietario de las aplicaciones desarrolladas?
Al liquidar el saldo final, la propiedad íntegra del código, los diseños a medida, los modelos de datos y los recursos de despliegue pasa a su empresa.
¿Adónde van nuestros datos cuando se ejecutan las funciones de IA?
Donde usted decida. Por defecto usamos proveedores de modelos que no entrenan con el tráfico de la API, mantenemos embeddings y documentos en su propio Postgres y, cuando los datos no pueden salir de su entorno, ejecutamos modelos de pesos abiertos en su infraestructura.
«Su briefing llega a la persona que escribe el código. No a una cola.»
Conozca al equipo →¿Listo para construir algo que dure?
Cuéntenos qué está construyendo. Le responderemos con un plan acotado, no con un argumentario de venta.