Tu equipo ya usa copilotos. Lo que casi ningún equipo tiene es la medición: evals que dicen si el código mejora, trazabilidad de lo que cada agente toca y costo de inferencia instrumentado por feature. Ahí entramos: un primer flujo — triage de tickets, review preliminar de PRs o RAG interno con citas — operando en 1-3 semanas, medido contra tu baseline. La conversación arranca con tu CTO, no con marketing.
En un experimento controlado de GitHub con 95 desarrolladores, quienes usaron Copilot terminaron 55% más rápido. En tu repo lo medimos con métricas DORA antes y después del rollout.
Objetivo del piloto: el agente comenta cada PR antes que el tech lead — tests faltantes, convenciones, bugs obvios. El tiempo de espera de review se mide contra tu baseline.
Objetivo del piloto: cada ticket amanece clasificado en Linear o Jira con severidad, módulo y cliente. El baseline es tu backlog del lunes.
Caída documentada del costo para desempeño nivel GPT-3.5 entre 2022 y 2024. Ese margen solo lo capturas si instrumentas costo por feature y por cliente.
Benchmarks: GitHub Research 2022 · Stanford HAI · AI Index Report 2025 · no son resultados de clientes unifai — son la vara del sector.
84% de los desarrolladores ya usa o planea usar IA en su proceso de desarrollo. Al mismo tiempo, 46% desconfía de la precisión de lo que genera. La adopción individual ya ocurrió; lo que falta es confianza medible.
90% de los profesionales de software usa IA en su trabajo y más de 80% percibe mayor productividad — pero 30% confía poco o nada en el código generado. Por eso el gate humano se queda en cada flujo que diseñamos.
En México, 56% de las compañías todavía no identifica un valor de negocio claro derivado de la IA; solo 27% tiene una estrategia definida. Licencias sobran. Medición, casi nunca hay.
Construimos un MCP server custom que expone tu producto a Claude Code y a tus agentes internos.
Simulación ilustrativa
Si ya tienes un agente en producción y no tienes evals, no tienes producto.
Simulación ilustrativa
Bot técnico entrenado en tus docs + repos públicos que descarga a tu DevRel.
Simulación ilustrativa
Feature agentic dentro de tu SaaS con eval CI, observabilidad y cost controls.
5 sistemas conectados: UI (frontend), Tu backend API, Agente IA, MCP tools, Observabilidad.
Simulación ilustrativa
Indexa tus docs/wikis/Slack/Notion → tu equipo consulta en lenguaje natural con citas.
Simulación ilustrativa
Bot que revisa PRs con tu styleguide, ejecuta evals, comenta inline.
Simulación ilustrativa
Una orquesta de agentes con MCP servers internos, control de modelos, multi-tenant.
Simulación ilustrativa
Dashboard ejecutivo: qué feature gasta, qué tan bien rinde, qué optimizar.
Simulación ilustrativa
Una semana en un equipo de producto de 15-40 personas: un CTO, dos tech leads, soporte compartido y un roadmap que va un sprint atrás. Así cambia con agentes operando — cada merge y cada escalada con aprobación humana.
El fin de semana dejó 40 tickets regados entre Slack, correo y el chat del producto. Media hora del standup se va en decidir qué es P1 y de quién es cada cosa.
Los tickets amanecen en Linear con severidad, módulo y cliente etiquetados; el agente escaló solo los dos P1 de clientes con SLA. El standup arranca con todo clasificado.
Lleva dos días abierto. El tech lead no ha tenido hueco, el feature se atora y el dev bloqueado abre otro branch encima.
El agente dejó comentarios sobre lo obvio — tests faltantes, un edge case, convenciones del repo — minutos después del push. El tech lead revisa arquitectura y lógica, y el merge sale el mismo día. Con su aprobación, siempre.
140 preguntas sobre SOC 2, cifrado y aviso de privacidad. El CTO se bloquea la tarde buscando respuestas en el cuestionario del cliente anterior y en un Notion desactualizado.
El asistente arma el borrador desde la base de respuestas aprobadas y marca tres como "desactualizada: revisar". El CTO revisa 40 minutos, ajusta dos y lo regresa ese mismo día.
La factura de AWS más el consumo de la API de modelos se conoce hasta fin de mes. Nadie sabe qué feature o qué tenant disparó el gasto; el margen del plan Pro es una incógnita.
El dashboard muestra costo por endpoint, por feature y por cliente. Una alerta del martes detectó un flujo sin caching y se corrigió ese día. El costo unitario por request es un dato que revisas cada viernes.
Evals que corren como tests de regresión, costo de inferencia monitoreado por feature y por tenant, upgrades de modelo con la suite en verde antes de migrar, y guardia para incidentes de agentes. Retainer mensual, cancelable con 30 días de aviso.
Compromiso inicial 3 meses · cancelable con 30 días de aviso · aplica cuando ya tienes IA en producción
Sin plataforma nueva que adoptar: los agentes se conectan a tu stack por API y MCP, con permisos por rol, y el código vive en tu repo.
El compliance no es un anexo legal al final: vive en el diseño desde tu primer caso. El detalle a fondo va en la guía de tu industria.
Para CTOs, heads of engineering y founders técnicos en México. · 20 páginas · PDF.
Cuéntanos un poco de tu operación. Te respondemos en menos de 24 hrs hábiles con un siguiente paso concreto. El alcance y la inversión se definen contigo.
Identifiquemos juntos tu primer caso con ROI medible en 90 días. Decisión binaria a los 60 días del piloto: continuamos o paramos. Sin retainers ciegos.
Usamos cookies analíticas para entender cómo se usa el sitio y mejorar la experiencia. No vendemos tus datos. Puedes aceptar o rechazar — no afecta el contenido. Más info en el aviso de privacidad.