Ingeniería de contexto para IA empresarial
Construimos la inteligencia IA
de tu empresa.
Recogemos tus procesos y tu conocimiento y los convertimos en IA que llega a producción, con un coste que puedes defender ante el comité. Empezamos acelerando a tu equipo y, desde ahí, construimos la inteligencia de toda tu empresa.
Cuéntanos qué quieres resolver
Escríbenos dos líneas sobre lo que quieres resolver y te decimos si podemos ayudarte.
Explora nuestros servicios
Con foco en el "por qué", combinamos experiencia técnica y metodología probada para ayudarte a escalar tu equipo de desarrollo.
Transformación y estrategia IA
IA, arquitectura y estrategia tecnológica. Sin paralizar tu operación.
AI-Accelerated Development
Industrializamos el desarrollo con IA: metodología SDD, aceleradores propios y verificación humana. Quick-start de 4-8 semanas o transformación completa del SDLC en 12-16.
AI Officer
Te acompañamos como AI Officer durante 12-18 meses. Rediseñamos procesos en áreas funcionales, construimos tu inteligencia corporativa, transferimos la función.
onext Enterprise AI
El entorno corporativo donde tu IA decide como tu compañía decide. Procesos a producción con IA gobernada, multi-modelo y coste bajo control, sin lock-in de vendor.
Tecnología
La base técnica: cloud, diagnóstico y delivery de proyectos llave en mano
Arquitecturas Cloud
Infraestructura escalable, multi-cloud y serverless. De monolito a cloud-native, con coste y seguridad bajo control.
Auditoría & Roadmap Tech
Diagnóstico completo de tu stack y equipo + plan a 90 días. La entry door para conocernos.
Desarrollo de proyectos
Llevamos tu proyecto de software de idea a producción: alcance cerrado, equipo senior y entrega llave en mano acelerada con IA.
Talent as a Service
Escala tu equipo sin meses de búsqueda. Supervisados por nosotros
Staff Augmentation Supervisado
Developers senior integrados en tu equipo. Seguimiento semanal + reportes.
Construimos tu MVP
De idea a producto en 90 días. Equipo experto que lleva tu startup a producción.
Equipo Dedicado Producto
Desarrollo continuo para productos existentes. Escala sin contratar.
Queremos formar parte de tu éxito
Ayudamos a equipos técnicos a soñar más grande, moverse más rápido y construir productos extraordinarios. Todo empieza con una conversación.
Trabajan con nosotros
Casos de éxito
Transformaciones reales con resultados medibles. Así ayudamos a equipos técnicos a alcanzar su máximo potencial.
De idea a MVP en producción: Plannet conecta comunidades a través de eventos
Plataforma social completa para crear, descubrir y gestionar eventos y planes locales
El reto
Plannet necesitaba convertir su visión en una aplicación móvil funcional que permitiera a usuarios crear, descubrir y gestionar eventos sociales de forma sencilla. Como startup, requerían un MVP rápido con feed dinámico, perfiles de usuario, gestión de eventos y arquitectura cloud moderna para validar su modelo de negocio y conectar comunidades locales.
Stack tecnológico
De incumplir plazos constantemente a 1 release semanal: transformación con IA y metodologías ágiles
Centro de Excelencia de IA para equipo de producto tecnológico
El reto
El equipo trabajaba sin norte: sin objetivos claros ni plazos definidos, cada desarrollador hacía lo que consideraba urgente. El resultado: promesas rotas constantemente, cero predictibilidad y credibilidad erosionada sprint tras sprint. Sin metodologías ágiles ni automatización, cada release era impredecible. El CTO necesitaba alinear al equipo en objetivos, profesionalizar procesos y recuperar la confianza del negocio.
Stack tecnológico
"Había perdido la confianza del negocio por prometer y no cumplir. En 2 meses pasamos de caos total a 1 release semanal predecible. Ahora el equipo tiene foco, trabaja con objetivos claros y yo recuperé mi credibilidad."
Hacktua: app de bienestar con +380 contenidos y algoritmo de perfilado personalizado
Desarrollo end-to-end de app móvil iOS/Android con CMS, learning paths, recetas y suscripciones multiplataforma
El reto
Hacktua tenía clara su visión: una plataforma de bienestar que ayudara a sus usuarias a crear hábitos sostenibles a través de contenido educativo y personalización. Pero llevarla a producción exigía construir desde cero una app móvil multiplataforma, un CMS para gestionar +80 hacks y +300 recetas, un sistema de suscripciones seguro en iOS y Android, y un algoritmo capaz de adaptar las recomendaciones a los objetivos de cada usuario. Todo sin sacrificar rendimiento, seguridad ni la experiencia que justifica una suscripción premium.
Stack tecnológico
Últimos Insights
Análisis, aprendizajes y perspectivas sobre transformación IT, inteligencia artificial y arquitecturas modernas.
Desarrolladores junior con IA: el agente escribe el código y nadie aprende a revisarlo
Los experimentos de campo con GitHub Copilot muestran que los juniors son quienes más productividad ganan con IA; el experimento controlado de Anthropic de enero de 2026 muestra que, aprendiendo una librería nueva, el grupo con IA sacó un 50% en el test frente al 67% del grupo sin IA, con la mayor brecha en depuración. La pieza explica por qué los dos datos no se contradicen, qué patrones de uso preservaron el aprendizaje y tres cambios de proceso —la spec la escribe el junior, el autor explica su cambio sin el asistente y el modo Learning de Claude Code— para seguir formando a quienes firmarán el código en 2030.
Servidores MCP: la integración que se instala sin pasar por nadie
Los servidores MCP se instalan con una línea en un JSON local y esquivan el review, el SBOM, compras y la gestión de identidades. A partir de cuatro casos reales —postmark-mcp, el tool poisoning descrito por Invariant Labs, la CVE-2025-6514 de mcp-remote y el fallo del servidor oficial de Asana— y del estudio de Astrix sobre 5.205 servidores, la pieza propone una ficha de seis campos por servidor, explica qué permiten hoy Claude Code, GitHub Copilot y Cursor para imponer una lista de permitidos y por qué esa lista, sola, no habría parado dos de los cuatro casos.
Antes de que un agente toque tu código legacy: especifica lo que hace, no lo que debería hacer
Una IA describe muy bien lo que hace un código legacy, errores incluidos, y eso no es una especificación. A partir del Technology Radar de Thoughtworks, el caso DevGen.AI de Morgan Stanley y la ley de Hyrum, la pieza propone separar dos documentos —el acta del comportamiento actual y la especificación del cambio—, fijar el acta con tests de caracterización (Feathers, 2004), explica por qué aquí un test generado desde el código sí es lo que se busca y cómo especificar sólo la costura que se va a tocar, al estilo del strangler fig.