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onext technology

Método · Spec-Driven Development

Ingeniería de contexto para IA empresarial.

Llevamos agentes de IA a producción sin perder control.

Ver cómo trabajamos
x5–10 velocidad de desarrollo
12 equipos transformados
0 sprints perdidos

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.

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Trabajan con nosotros

Casos de éxito

Transformaciones reales con resultados medibles. Así ayudamos a equipos técnicos a alcanzar su máximo potencial.

Grupo de amigos disfrutando de un evento social al aire libre, lanzando polvo de colores - representa la app Plannet para crear y descubrir eventos
Logo de Plannet
12 semanas
Time to Market
100% Cloud Native
Arquitectura
Desarrollo completo

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.

5,0★
En iOS y Android desde lanzamiento
iOS + Android
Single codebase con React Native

Stack tecnológico

React Native NestJS AWS IaC S3 Redis Expo TypeScript Geolocalización
Transformación IT con Centro de Excelencia IA: equipo producto pasó de 0 a 1 release semanal, velocidad x7 y 65% menos bugs en producción
Cliente Confidencial
x8
Velocidad
-40%
Tiempo de desarrollo
Transformación IT

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.

-65%
Gracias a testing automatizado
0
Transformación sin paralizar entregas

Stack tecnológico

Claude Code Spec-Driven Development GitHub Actions Jest Cypress SonarQube

"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."

CTO
Empresa SaaS B2B
Pantallas de la app Hacktua: recetas saludables, programas con expertos, diario de hábitos y home con suscripción Premium
Logo de Hacktua
86.100
Comunidad
5,0★ / 4,9★
Rating
Desarrollo completo

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.

+380 piezas
80 hacks y 300 recetas gestionados por CMS
iOS + Android
Single codebase con React Native

Stack tecnológico

React Native Node.js MongoDB AWS RevenueCat CMS TypeScript
Ver caso completo
Proyecto continuado

Últimos Insights

Análisis, aprendizajes y perspectivas sobre transformación IT, inteligencia artificial y arquitecturas modernas.

¿Empezar ahora con IA o esperar 6 meses? La pregunta correcta es otra
Liderazgo

¿Empezar ahora con IA o esperar 6 meses? La pregunta correcta es otra

La decisión IA es la más aplazada en los comités directivos castellanos en 2026. Esta pieza separa las tres razones legítimas para esperar (alto riesgo regulatorio sin análisis legal, datos sin condiciones operativas, nadie con criterio para liderar) de las tres razones para empezar ya (curva de aprendizaje organizativo, ventana competitiva, talento). Aporta el registro empírico de Bain & Company (41% en producción reportan resultados positivos vs 25% en piloto) y los casos públicos del Q1 2026 de integradores europeos y americanos. Cierra con cuatro contextos en cada lado, las dos trampas que invalidan la decisión y la pregunta única que libera al comité del ciclo de aplazamientos. Incluye matriz descargable de una página para llevar al próximo comité.

11 may 10 min
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Sovereign AI ya no es residencia de datos: el split de control en 8 ejes
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Sovereign AI ya no es residencia de datos: el split de control en 8 ejes

Pieza pilar Q2 2026 que cierra el cluster sovereign AI. Separa los tres conceptos que se mezclan en el mercado castellano y europeo (soberanía de infraestructura, governance de stack vendor, soberanía operativa) y desarrolla el split de control en ocho ejes operativos: identidad, datos, modelo, contexto, agente, logging, gates de revisión humana y exit. Incluye la matriz comparativa onext frente a tres arquetipos del mercado (sovereign AI brand industrial, EU sovereignty integrator, Microsoft Agent 365 GA 1-may con bundle E7 a $99/usuario/mes). Cierra con cuándo necesitas cada propuesta y el ejercicio para llevar al próximo RFP.

5 may 11 min
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Ingeniería de contexto: por qué sobrevivirá al Marketplace de agentes
Liderazgo

Ingeniería de contexto: por qué sobrevivirá al Marketplace de agentes

Pieza pilar Q2 2026 sobre la única capa que el Marketplace no puede vender. Separa las tres capas del stack IA empresarial (cognitiva, control, contexto), explica por qué sólo la de contexto resiste la commoditización, y descompone la disciplina en cinco capas operativas: instrucciones curadas, memoria de trabajo, memoria episódica, retrieval policy e invalidación/expiración. Cierra con el contrato de coste por petición, los tres anti-patrones más recurrentes (RAG como tirita, prompt-as-database, memoria sin TTL) y un plan de migración brownfield ejecutable en cuatro semanas sin parar producción.

7 may 12 min
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¿Multiplicamos tu velocidad?

Sin paralizar entregas