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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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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

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

Ingeniería de contexto: por qué sobrevivirá al Marketplace de agentes
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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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Análisis para CTOs/CIOs/Directores de Compras preparando un RFP de IA en 2026: las siete preguntas que filtran "context engineering real" de "context engineering como etiqueta". Cubre metodología documentada, casos faro verificables, certificación interna auditable, propiedad de la capa de contexto, gobernanza operacional, portabilidad al fin del contrato y framework de eval reproducible. Incluye banderas rojas concretas, alternativa preferible para cada pregunta, cuadro síntesis ingeniero real vs etiqueta y PDF descargable de una página listo para llevar al comité.

2 may 9 min
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Inventario de los 7 anti-patrones que disparan la factura GenAI al pasar a producción (context bloat, RAG sobreaumentado, agentes en bucle, reintentos sin cap, CoT sin límites, embeddings regenerados, ausencia de caché de prompts), la métrica que importa más que coste/token (coste por tarea útil completada), 5 circuit breakers de ingeniería listos para implementar (budget por feature, cap de tokens, cap de iteraciones agénticas, sampling de retry, auditoría de coste en CI) y tabla de decisión modelo grande/pequeño/on-prem por tipo de workload. Dos casos ilustrativos con la matemática del antes y después: −77% sobre la factura mensual sin tocar accuracy.

26 abr 13 min
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¿Multiplicamos tu velocidad?

Sin paralizar entregas