INDUSTRIA // IA EMPRESARIAL Y SAAS
Productos de IA que sobreviven al piloto enterprise, no solo a la demo.
Llevamos un prototipo vibe-coded a listo para piloto enterprise en dos semanas, dividimos un monolito ML cargado de GPU en servicios que se despliegan sin war room, y fuimos dueños del QA de una plataforma enterprise de siete microservicios durante un año y medio. El patrón: los compradores enterprise sondean cada camino que la demo se saltó.
Reservar una call de treinta minutos“El cliente quería pulir la UI. Nosotros reconstruimos primero los cimientos, porque el brillo de la UI no sobrevive a una demo enterprise si el producto de debajo es frágil.”
Qué construimos en esta industria
Tres engagements definen nuestro trabajo en IA empresarial y SaaS.
Twinsoft AI construye gemelos de IA para empresas. Llegaron con un prototipo vibe-coded y llamadas de piloto enterprise ya en el calendario. Conservamos la lógica que funcionaba, reescribimos la columna vertebral y entregamos un MVP listo para piloto en dos semanas sin comprometer el nivel de UI que una sala enterprise espera.
Hyperstate AI operaba una plataforma de producción musical asistida por IA sobre un monolito cargado de GPU. Lo dividimos en servicios orquestados y cambiamos librerías ML autoalojadas por alternativas escalables. Latencia abajo, factura abajo, deployments aburridos. La startup se quedó sin financiación tras el lanzamiento, y el case study dice exactamente eso.
Polity es una plataforma enterprise sobre siete microservicios. Fuimos dueños del QA de todos ellos y de múltiples vendors durante 1,5 años. Cientos de bugs cerrados, release gates sostenidas en cada refactor.
Endurecimiento de prototipo a producción
Tienes un prototipo vibe-coded o generado con IA y un comprador real a punto de mirarlo. Triamos qué conservar, reconstruimos lo que no sobrevivirá al escrutinio y entregamos en el deadline.
Arquitectura de IA y cirugía de costes
Facturas de LLM y GPU que crecen más rápido que el revenue, latencia que avergüenza la demo. Re-arquitecturamos para coste y velocidad, la forma de Hyperstate.
Ownership de QA de largo recorrido
Las plataformas enterprise con múltiples vendors necesitan a alguien responsable de la calidad de todas. Hemos ocupado ese asiento durante 1,5 años seguidos.
Qué hace difícil esta industria
Los compradores enterprise sondean el camino infeliz
Una call de piloto es un code review adversarial con presupuesto adjunto. Edge cases de autenticación, permisos, aislamiento de datos, qué pasa cuando el modelo se equivoca. Eso es lo que endurecemos primero.
Las demos de IA se pudren en pasivos de IA
La mayoría de los proyectos de agentes de IA se cancelan antes de producción, y la causa suele ser arquitectura, evaluación y coste, no la calidad del modelo. Hemos escrito públicamente sobre el porqué, y construimos para evitarlo.
Los costes de LLM son una decisión de arquitectura
Las facturas de tokens, el hosting de GPU y los pipelines de evaluación deciden tu margen. Diseñamos la capa de modelos como infraestructura, con presupuestos, fallbacks y una razón medida para cada elección de modelo.
Trabajo entregado en esta industria
Tres engagements: un sprint de endurecimiento de dos semanas, una re-arquitectura profunda y 1,5 años de ownership de QA.
Llevamos un prototipo vibe-coded a listo para pilotos empresariales. Sin atajos.
1,5 años de propiedad de QA en siete servicios y múltiples proveedores. La calidad se mantuvo entregable a través de cada …
Dividimos un monolito GPU en servicios orquestados y cambiamos librerías ML autogestionadas por alternativas escalables. Latencia …