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description: "Plataforma EdTech nativa de IA para empleadores y universidades. Evalúa a los aprendices por su proceso de pensamiento, con un algoritmo propietario."
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![PromptID logo](/img/clients/svg/promptid.svg)

CASOS DE ESTUDIO · 2026

PromptID

# De 0 a producción en 6 semanas. Listo para pilotos y demos de inversor.

PromptID es una plataforma EdTech nativa de IA para empleadores y universidades. Evalúa a los aprendices analizando su proceso de pensamiento, no premiando la memorización. Un algoritmo propietario impulsa el motor de evaluación.

[“Entregaron lo que a un equipo más grande le tomaría mucho más tiempo. Renovación de informes, refuerzo de seguridad, optimización de infraestructura, se encargaron de todo de principio a fin. …” April Elias Google](https://www.google.com/search?q=wavect+gmbh)

AI Desarrollo Fullstack 2026 En Vivo

Resumen

Tipo de proyecto Desarrollo Fullstack

Sector [EdTech AI](/es/industries/education/)

Etapa Seed

Tamaño del proyecto Retainer extendido

Año 2026

Stack

NestJS NextJS LangChain Kubernetes Terraform Typescript

Estado En Vivo

En vivo [promptid.com](https://promptid.com/)

## Resumen

PromptID es una plataforma EdTech nativa de IA para empleadores y universidades. Evalúa a los aprendices analizando su proceso de pensamiento, no premiando la memorización. Un algoritmo propietario impulsa el motor de evaluación.

## ¿Cuál es el reto?

El mercado se movió a media construcción y el calendario se acortó un mes. Había conversaciones de piloto y demos de inversor en la agenda. Agnosticismo de LLM, UX intuitiva, listo para producción desde el día uno: nada negociable. El mes tenía que salir del alcance, no de la calidad.

## ¿Qué decisión tomamos?

### Calendario original acortado en un mes. La QA se mantuvo afilada igual.

> El Gantt original tenía un mes final de QA y testing. El mercado se llevó ese mes, así que tuvimos que estar listos para producción antes. El reflejo es recortar rigor de testing. Recortamos alcance de features en su lugar. La barra de calidad de producción se mantuvo encogiendo la superficie, no el tiempo de testing. Las demos de inversores y conversaciones de piloto del calendario recibieron lo que necesitaban.

## Lo que hicimos

El calendario se acortó un mes a media construcción. Recortamos alcance, no QA, y sostuvimos la barra de producción. API NestJS con cola de evaluación BullMQ, frontend NextJS, LangChain para que cambiar de modelo sea cuestión de configuración, autoescalado Kubernetes. Entregado listo para piloto y demo de inversor en seis semanas, cuando el mercado lo necesitó, no cuando lo decía el Gantt.

## Resultados

### 6 semanas - De 0 a Producción
- **Category:** Velocidad

### Piloto + Inversor - Listo para demo bajo presión de mercado
- **Category:** Negocio

¿Resultados así para tu proyecto?

Alcance fijo. Plazo fijo. SoW firmado.

[Hablemos](/es/contact/)

## Pantallas Seleccionadas

![PromptID, screen 3](/img/case-studies/promptid/003_hu_d64c4b9020c1cb09.webp)

![PromptID, screen 4](/img/case-studies/promptid/004_hu_6254aab7d7532db2.webp)

![PromptID, screen 5](/img/case-studies/promptid/005_hu_3a5c023d2f917c66.webp)

![PromptID, screen 6](/img/case-studies/promptid/006_hu_755097b143882b8d.webp)

![PromptID, screen 7](/img/case-studies/promptid/007_hu_5a29b3a7433c3974.webp)

## Architecture & Flows

### Arquitectura de producción

API NestJS + Worker de evaluación en Kubernetes (autoescalado), Postgres y Redis como servicios gestionados, S3 para subidas. LangChain orquesta llamadas LLM agnósticas al modelo; el motor de evaluación propietario y la ruta de evaluación del modelo de razonamiento aparecen en amarillo. Provisionado de extremo a extremo con Terraform.

El diagrama ilustra una arquitectura simplificada de alto nivel y omite detalles confidenciales de implementación y seguridad.

### Evaluación asíncrona de envíos

```
sequenceDiagram
  autonumber
  participant L as Learner Browser
  participant API as NestJS API
  participant Q as BullMQ (Redis)
  participant W as Eval Worker
  participant AI as OpenAI Reasoning
  participant DB as Postgres
  L->>API: POST /submissions
  API->>DB: persist submission
  API->>Q: enqueue eval job
  API-->>L: 202 Accepted
  Q->>W: dispatch job
  W->>AI: evaluate (LangChain)
  AI-->>W: score + construct
  W->>DB: persist evaluation
  L->>API: poll /submissions/{id}
  API->>DB: read evaluation
  API-->>L: feedback payload
```

Pipeline de evaluación asíncrona. El envío se confirma inmediatamente (202); el modelo de razonamiento puntúa el proceso de pensamiento de forma asíncrona y el aprendiz recoge el resultado en el siguiente poll.

## Voz del Cliente

[Google · Verified](https://www.google.com/search?q=wavect+gmbh)

> **Entregaron lo que a un equipo más grande le tomaría mucho más tiempo.** Renovación de informes, refuerzo de seguridad, optimización de infraestructura, se encargaron de todo de principio a fin. Mantuvieron la producción estable durante la preparación del piloto y las demos para inversores. Comunicaron con claridad y nunca tuvimos que perseguirlos para una actualización. ¡Equipazo!

April Elias

[Trustpilot · Verified](https://www.trustpilot.com/review/wavect.io)

> **Dos proyectos distintos, experiencia positiva en ambos.** Profesionales, receptivos, extremadamente competentes y muy fáciles de tratar. Se toman el tiempo de escuchar con atención, hacen preguntas reflexivas y se aseguran de que todos estén alineados. Muy capaces técnicamente y siempre van más allá para mantener el ritmo. Incluso cuando los requisitos evolucionan, permanecen calmados, colaborativos y orientados a soluciones. Recomendaría totalmente a Kevin, Chris y al equipo de Wavect.

Jared Sutton

[Google · Verified](https://www.google.com/search?q=wavect+gmbh)

> **Múltiples startups con respaldo de venture capital construidas con Wavect en 4 años.** Equipo de clase mundial. Son grandes socios estratégicos en la fase de discovery, ingenieros fiables y predecibles en desarrollo y, en general, gente con la que es un placer trabajar. Recomiendo encarecidamente trabajar con este equipo en tu próximo proyecto.

Joseph Miller

[Google · Verified](https://www.google.com/search?q=wavect+gmbh)

> **Increíblemente eficiente, profesional y trabajo excelente.** Recientemente trabajé con Kevin y su equipo en un gran proyecto. Pienso volver a contar con él y recomiendo encarecidamente sus servicios.

Robert Reynolds

¿Quieres lograr el mismo impacto?

Alcance fijo. Plazo fijo. SoW firmado.

[Hablemos](/es/contact/)

## Lo que aprendimos

El agnosticismo de modelo da frutos rápido. El panorama no para de moverse y la capa de abstracción de LangChain convirtió el cambio de modelo en un cambio de configuración. El autoescalado de Kubernetes también se ganó su sitio: sin sobreaprovisionar, pero absorbiendo picos de carga en segundos.

## Stack Técnico

- [NestJS](https://nestjs.com/)
- [NextJS](https://nextjs.org/)
- [LangChain](https://www.langchain.com/)
- [Kubernetes](https://kubernetes.io/)
- [Terraform](https://www.terraform.io/)
- [Typescript](https://www.typescriptlang.org/)

## Tags

- IA
- EdTech
- LLM

## Enlaces y Recursos

[PromptID](https://promptid.com/)

Servicios relacionados

- [Agentes y Productos de IA](/es/services/artificial-intelligence/)
- [Desarrollo de MVP](/es/services/mvp-development/)
- [Desarrollo de Software a Medida](/es/services/software-development/)

Referencias de clientes y marcas

Wavect publica estos casos de estudio sobre su propio trabajo. Los nombres, logotipos y marcas de clientes son propiedad de sus respectivos titulares y se usan aquí para identificar el trabajo, no para dar a entender una asociación, un patrocinio o un respaldo. Cada caso describe la contribución propia de Wavect dentro de un esfuerzo mayor, y otras partes, incluidos los equipos del propio cliente y otros proveedores, contribuyeron a los resultados. Las cifras atribuidas a un cliente son datos reportados por ese cliente. Las cifras sobre nuestro trabajo provienen de nuestros registros a la fecha de revisión indicada, y facilitamos evidencia si se solicita. Las reseñas se reproducen desde la plataforma indicada en cada tarjeta y enlazan a su origen. No publicamos las condiciones comerciales de ningún proyecto, y las capturas de producto siguen siendo propiedad del cliente mostrado. Si apareces aquí y quieres una corrección, un cambio o una retirada, escríbenos y lo atenderemos: [office@wavect.io](mailto:office@wavect.io)

### [Offlinery](/es/case-studies/offlinery/)

Offlinery era una app de citas contra la cultura del swipe. Un algoritmo propio mostraba personas cercanas que realmente querían conocerse en persona. Publicada …

## Structured Data

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