Entender el trabajo.
Identificamos las decisiones, datos, excepciones y cuellos de botella que definen el flujo real.
Soluciones a medida. Hechas en torno a vuestro trabajo.
Los productos listos resuelven problemas repetibles. Cuando vuestro flujo, datos o sistemas son específicos, construimos la plataforma, automatización, agente, aplicación, API o integración a medida.
Qué construimos. Distintas formas de software para distintos retos.
- Plataformas de datos
- Pipelines
- Automatizaciones con IA
- Agentes
- Aplicaciones web
- APIs e integraciones
- Productos SaaS
- Websites
Ya sea para aclarar información, eliminar fricciones o crear una nueva capacidad, el formato sigue la necesidad.
Cómo construimos. De vuestra forma de trabajar a un sistema hecho a medida.
Construir el sistema a medida.
Diseñamos la plataforma, automatización, agente, aplicación o integración que elimina el paso que falta.
Ponerlo a trabajar.
Lo integramos con las herramientas que ya usa el equipo, lo documentamos y lo hacemos mantenible después de la entrega.
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Entender el trabajo.
Identificamos las decisiones, datos, excepciones y cuellos de botella que definen el flujo real.
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Construir el sistema a medida.
Diseñamos la plataforma, automatización, agente, aplicación o integración que elimina el paso que falta.
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Ponerlo a trabajar.
Lo integramos con las herramientas que ya usa el equipo, lo documentamos y lo hacemos mantenible después de la entrega.
Casos reales. Soluciones a medida que hemos entregado a clientes.
Cada una empezó con una forma de trabajar que ninguna herramienta lista podía resolver. Los nombres cambian. El patrón se repite.
| Sistema a medida | Antes | Solución | Después |
|---|---|---|---|
| Una plataforma IoT en tiempo real, diseñada para crecer con cada cliente. | Los datos de sensores crecían entre clientes. Construir un sistema separado para cada uno haría imposible mantener la plataforma, y los dashboards genéricos no resolvían jerarquías de dispositivos, alertas ni permisos. | Una plataforma IoT multi-tenant con ingesta de datos en tiempo real, dashboards, alertas configurables, informes exportables y datos aislados para cada cliente. | Un solo sistema atiende a cada cliente. Cada equipo ve sus propios dispositivos y datos sin esperar un informe ni un traspaso manual. |
| Una aplicación de datos white-label que convirtió información propia en un producto. | La información valiosa se compartía en PDFs y exportaciones de Excel. Los clientes querían explorar los datos por sí mismos, pero no existía un producto para hacerlo. | Una aplicación de datos white-label con exploración interactiva, visualizaciones a medida, acceso por roles, API, facturación y aislamiento multi-tenant. | Los informes estáticos se convirtieron en un producto SaaS interactivo. Los clientes exploran la información directamente y el negocio puede entregarla de forma escalable. |
| Un agente de IA para el trabajo entre scripts. | Los scripts críticos de Python vivían en carpetas distintas. Había que recordar qué script ejecutar, cómo configurarlo y cómo pasar los archivos de un paso al siguiente. | Un agente de IA que convierte los scripts existentes en herramientas utilizables. Una interfaz conversacional dirige cada petición al proceso correcto, prepara las entradas y conecta las salidas. | El equipo ejecuta sus procesos de datos en lenguaje natural. Sin buscar carpetas, memorizar comandos ni pasar archivos manualmente entre scripts. |
| Un modelo de decisión para una inversión solar. | Elegir la potencia correcta de una instalación solar exigía equilibrar consumo, radiación, autoconsumo y excedentes sin una forma clara de comparar las alternativas a largo plazo. | Un modelo de simulación que combina radiación solar local, demanda energética histórica y distintos escenarios de potencia instalada. | El equipo compara el efecto de cada opción antes de invertir y dimensiona el sistema según su consumo real, no según una estimación genérica. |
| Un motor de cálculo para un equipo actuarial. | Los cálculos críticos vivían en hojas de cálculo. Las fórmulas eran difíciles de auditar, complicadas de reutilizar y se mantenían de forma diferente entre equipos. | Un motor actuarial a medida para tablas de vida, primas y reservas, con una API documentada que encaja en las herramientas y procesos existentes. | Los cálculos son reproducibles, trazables y utilizables desde otros sistemas internos. El equipo deja de reconstruir las mismas fórmulas desde cero. |
Una plataforma IoT en tiempo real, diseñada para crecer con cada cliente.
- Antes Los datos de sensores crecían entre clientes. Construir un sistema separado para cada uno haría imposible mantener la plataforma, y los dashboards genéricos no resolvían jerarquías de dispositivos, alertas ni permisos.
- Solución Una plataforma IoT multi-tenant con ingesta de datos en tiempo real, dashboards, alertas configurables, informes exportables y datos aislados para cada cliente.
- Después Un solo sistema atiende a cada cliente. Cada equipo ve sus propios dispositivos y datos sin esperar un informe ni un traspaso manual.
Una aplicación de datos white-label que convirtió información propia en un producto.
- Antes La información valiosa se compartía en PDFs y exportaciones de Excel. Los clientes querían explorar los datos por sí mismos, pero no existía un producto para hacerlo.
- Solución Una aplicación de datos white-label con exploración interactiva, visualizaciones a medida, acceso por roles, API, facturación y aislamiento multi-tenant.
- Después Los informes estáticos se convirtieron en un producto SaaS interactivo. Los clientes exploran la información directamente y el negocio puede entregarla de forma escalable.
Un agente de IA para el trabajo entre scripts.
- Antes Los scripts críticos de Python vivían en carpetas distintas. Había que recordar qué script ejecutar, cómo configurarlo y cómo pasar los archivos de un paso al siguiente.
- Solución Un agente de IA que convierte los scripts existentes en herramientas utilizables. Una interfaz conversacional dirige cada petición al proceso correcto, prepara las entradas y conecta las salidas.
- Después El equipo ejecuta sus procesos de datos en lenguaje natural. Sin buscar carpetas, memorizar comandos ni pasar archivos manualmente entre scripts.
Un modelo de decisión para una inversión solar.
- Antes Elegir la potencia correcta de una instalación solar exigía equilibrar consumo, radiación, autoconsumo y excedentes sin una forma clara de comparar las alternativas a largo plazo.
- Solución Un modelo de simulación que combina radiación solar local, demanda energética histórica y distintos escenarios de potencia instalada.
- Después El equipo compara el efecto de cada opción antes de invertir y dimensiona el sistema según su consumo real, no según una estimación genérica.
Un motor de cálculo para un equipo actuarial.
- Antes Los cálculos críticos vivían en hojas de cálculo. Las fórmulas eran difíciles de auditar, complicadas de reutilizar y se mantenían de forma diferente entre equipos.
- Solución Un motor actuarial a medida para tablas de vida, primas y reservas, con una API documentada que encaja en las herramientas y procesos existentes.
- Después Los cálculos son reproducibles, trazables y utilizables desde otros sistemas internos. El equipo deja de reconstruir las mismas fórmulas desde cero.