Productos de IA para startups
Un producto de IA funcionando en semanas, en tus propias cuentas, con un reporte escrito cada semana.
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Software a medida
Aplicaciones construidas para cómo funciona realmente un negocio: pedidos, horarios, cobros, administración.
El software de catálogo le sirve al negocio promedio. Cuando tu operación no es promedio, empiezan los parches: hojas de cálculo al lado del sistema, copiar y pegar entre herramientas, pasos que viven en la cabeza de alguien.
Construimos software alrededor de cómo funciona realmente tu negocio, del primer prototipo a un producto en producción, con las pruebas, revisiones de seguridad y reportes semanales que te permiten confiar en lo que se entrega.
Esto es para ti si
- Tu equipo trabaja esquivando sus herramientas en vez de usarlas
- Tienes un prototipo o un método probado y necesitas un producto real
- Necesitas avanzar rápido sin perder el control de la calidad
Artículos
Un nuevo motor para el sitio en un día, con cada página comprobada
Pasamos evdevs.com de archivos estáticos subidos a mano a Astro en Vercel en un día. Una comprobación de paridad demostró que las 111 URLs coincidían, el correo nunca se movió y el sitio ganó un flujo de leads.
Primero la respuesta: lead magnets que se ganan el contacto
Nuestros autodiagnósticos gratuitos dan un resultado con puntaje, las brechas y sus soluciones en la misma página, sin pedir correo. Después ofrecen dos caminos y un reporte hecho para reenviarse. Así funcionan.
Producción: lo que un prototipo se salta y un sistema real no puede
Un prototipo supone que todos los sistemas responden y que todas las entradas vienen limpias. Producción se prepara para el día en que no es así. Lo que construimos en cada sistema para que siga funcionando, y para que siempre haya alguien responsable.
De cero pruebas automáticas a 918 en menos de nueve semanas
Dieciséis semanas de un producto no tenían pruebas automáticas. Para su lanzamiento de septiembre tenía 918, y un control que bloquea cualquier lanzamiento cuando una falla. Qué construimos, y las dos veces que la propia red de seguridad necesitó arreglo.
Confianza: una petición exitosa no es una respuesta correcta
Una llamada a la IA que vuelve con éxito todavía puede estar equivocada. Los controles que construimos alrededor de cada modelo antes de que las personas actúen con lo que produce: salidas estructuradas, reglas junto al modelo, respaldos, procedencia, revisión y pruebas.
Un sistema, muchos clientes: demostrar que sus datos están separados
Un producto que guarda las llamadas de venta de varias empresas nunca debe dejar que una vea las de otra. Decirlo es fácil. Así lo verificamos en el sistema en vivo, y esto construimos para que la respuesta siga siendo cierta después de cada cambio.
Los prompts son código: versiónalos, pruébalos, revísalos
Un prompt decide lo que hace tu sistema de IA, así que cámbialo como cambias el código: en control de versiones, revisado, probado contra ejemplos fijos y registrado en cada salida para poder explicarlo y revertirlo.
Construir una plataforma escolar con un programador de IA como compañero
97 cambios de código, 74 escritos junto a un asistente de programación con IA. Cómo construimos la app de estudiantes y el registro docente de SuperEscuela, y las reglas que mantuvieron útil a la IA y seguros los datos.
Cómo probar un sistema RAG antes de que tu equipo confíe en él
Una demo de RAG responde las preguntas que se les ocurrieron a quienes la construyeron. Cómo probar la recuperación y las respuestas por separado, verificar las citas automáticamente y acordar el umbral de aprobación por adelantado, para que tu equipo pueda confiar en lo que dice.
Del prototipo a producción: la checklist
La checklist por grupos que convierte un prototipo que funciona, muchas veces hecho rápido con herramientas de IA, en software en el que los clientes pueden confiar: cuentas, seguridad, datos, calidad, operación, costos y personas.
Integrar APIs que fallan: reintentos, idempotencia y backoff
Toda API externa va a agotar el tiempo de espera, limitarte o cambiar sin avisar. Los patrones que mantienen correcta una integración cuando eso pasa: backoff con jitter, claves de idempotencia, presupuestos de reintentos, colas de mensajes fallidos y conciliación.
Construye en tus propias cuentas desde el primer día
Quién tiene el repositorio, la cuenta de nube y las claves de IA decide qué tan fácil es cambiar de socio, contratar un equipo o levantar la próxima ronda. Por qué construimos en las propias cuentas del cliente desde el primer día.
Que los clientes conecten su propio CRM con un clic
Un software autoservicio no puede pedirle a cada cliente que copie una clave de acceso y agende una llamada con su administrador. Cómo construimos una conexión al CRM de un clic y solo lectura, y por qué “lo que no compartiste” merece su propia pantalla.
Prueba los caminos que nunca han corrido
Un error de cobros les habría dado a los clientes del plan más alto una quinta parte de lo que pagaron. Esperaba en una función que nadie podía probar todavía. Cómo una ronda de revisión práctica lo encontró, junto con otros 30 problemas, antes de la primera factura.
Gobernabilidad: ¿quién cambió el prompt y puedes revertirlo?
Una función de IA es gobernable cuando puedes decir qué prompt, qué modelo y qué configuración produjeron cualquier salida, quién aprobó esa versión y cómo volver a la anterior. Cómo construir eso desde la primera versión.
Hecha para el teléfono más viejo: sin internet, sin contraseñas, sin frameworks
SuperEscuela es una escuela gratuita para la niñez hispanohablante que quizás tiene un teléfono viejo y mala señal. Las decisiones técnicas que salen de eso, y por qué “liviano” es una virtud, no una concesión.
Pruebas de software, explicadas para quien nunca las escribió
Qué es una prueba automática, por qué importa más cuando la IA escribe el código, con cuáles pocas pruebas empezar, y cómo saber si las pruebas que escribió una herramienta de IA de verdad revisan algo.
Limita el radio de impacto: decide qué puede romper una falla
Toda integración y toda función de IA va a fallar en algún momento. Decidir de antemano hasta dónde se extiende esa falla es lo que evita que una fuente caída, un mal despliegue o una mala salida del modelo arrastren al resto del negocio.
Cómo saber si el código de la IA es bueno, sin ser experto
Seis señales que cualquiera puede revisar en una tarde, más las preguntas para la herramienta de IA y para un revisor, para que sepas si el código de tu proyecto está listo para confiar en él.
¿Equipo sénior o primeras contrataciones? Los primeros 90 días después de una ronda
Después de levantar capital, el instinto es contratar. Contratar está bien, pero es lento, y los primeros meses deciden lo que ve la próxima ronda. Cuándo tiene más sentido un equipo sénior que entrega desde la primera semana, y cómo debe hacer el traspaso.
Secretos, claves y datos: lo que nunca deberías pegar en un chat
Cuida tus claves, los datos de tus clientes y tus contratos sin dejar de recibir ayuda de los chats de IA. Qué nunca debería entrar, por qué importa, qué hacer en su lugar y qué pasos dar si ya pasó.
El arnés de la IA: el código alrededor del modelo es lo que lo hace confiable
Una llamada a un modelo es fácil de agregar y difícil de volver confiable. El arnés que la rodea, desde las plantillas de prompt y la validación de esquemas hasta los respaldos y la procedencia, es lo que convierte un modelo en una función con la que las personas pueden actuar.
¿Agente o flujo de trabajo? Cuándo dejar que el modelo decida
La mayoría de las funciones con IA son más confiables, más baratas y más fáciles de probar como un flujo fijo con IA en algunos pasos. Cómo saber cuándo un agente autónomo vale lo que cuesta, con una lista que puedes usar en tu próxima función.
Contratos de datos: acuerda la forma antes de conectar dos sistemas
Las integraciones fallan en silencio cuando dos sistemas no coinciden en cómo se ve un registro. Un contrato de datos hace ese acuerdo explícito, verificable y con dueño, para que los datos malos se detengan en la frontera y no lleguen a tus reportes ni a tu IA.
Cómo son las primeras ocho semanas de un producto de IA
Un experto en coaching de ventas tenía un método probado a mano, un prototipo navegable y un plan de 8 semanas. El producto central estaba funcionando en ocho semanas, según lo planificado. Semana a semana, qué hizo falta, y cómo se manejaron los riesgos en el camino.
Tu app hecha con IA funciona. Esto es lo que le falta antes de tener usuarios reales
Una app hecha con herramientas de IA puede funcionar bien en tu pantalla y aun así no ser segura para clientes. Las piezas que casi siempre faltan, desde el inicio de sesión y los secretos hasta los respaldos, los límites de costo y el monitoreo, y una lista en orden de prioridad para antes de lanzar.
Trabajo relacionado
Un producto de coaching de ventas con IA: de prototipo navegable a producto funcionando en 8 semanas
Tecnología de ventas · datos del cliente reservados
Un experto en coaching de ventas tenía un método probado a mano y un prototipo navegable. Construimos el producto alrededor de seis agentes de IA que puntúan llamadas con el método del propio cliente, vigilan el pipeline del CRM, preparan a los gerentes, entrenan a los vendedores, conducen las reuniones uno a uno y diagnostican caídas, con registro autoservicio, conexión al CRM y cobros.
Tecnología de ventas
Una herramienta de gestión de fondos mutuos con asistente de IA
Servicios financieros · datos del cliente reservados
Una herramienta de gestión de fondos mutuos, construida junto con un asistente de IA para el equipo que los administra.
Servicios financieros
SuperEscuela: una escuela gratuita, construida y escrita con IA
Plataforma educativa sin fines de lucro · proyecto propio
Una escuela que se juega: gratis, sin anuncios y funciona sin internet, para la niñez hispanohablante, con un registro académico para docentes. Construida con un programador de IA como compañero; su contenido lo escribe un proceso de IA alineado al plan del MEP de Costa Rica: 733 temas, 2.786 lecciones y 13.705 preguntas de práctica hasta hoy.
Educación
¿Tienes un método
que merece ser un producto?
Cuéntanos dónde tu operación se siente lenta, repetitiva o difícil. Te diremos qué vale la pena construir, y cuál podría ser el siguiente paso práctico.
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