La mayoría de consultoras enseñan transformación AI sin haber lanzado un producto. Nosotros hacemos lo opuesto. AgileAI es la metodología exacta que usamos para lanzar dos productos SaaS con un equipo pequeño — documentada, estructurada y entregada al suyo, en inglés o español.
No "talleres de ingeniería de prompts". Un ciclo de entrega de software completo donde la asistencia AI está integrada en cada fase — con las protecciones para mantener alta la calidad y los patrones para hacerlo repetible.
Entrevistas de dominio transcritas y destiladas en especificaciones estructuradas por un pipeline basado en Claude. Revisores humanos validan contra patrones previos antes de escribir una línea de código. Salida típica: PRD de 60 páginas en 3 días en lugar de 3 semanas.
Tres variantes funcionales de una función lanzadas a usuarios reales en una semana. Sin reuniones, sin RFCs, sin debates de arquitectura — solo artefactos en vivo para reaccionar. Matamos dos, iteramos en una.
Cursor y Claude Code trabajan en pareja con ingenieros humanos en cada ticket. Pruebas, documentación API y scripts de migración se generan junto al código — no después. El ingeniero humano es el arquitecto, no el mecanógrafo.
Cada pull request pasa por una puerta de revisión AI calibrada para su código, luego por el mismo pipeline de QA agéntica que corremos en la release mensual de AgileWeight — generación autónoma de tests, ejecución y triage. Lanzamos diariamente, no trimestralmente. El producto evoluciona con el cliente — sin ceremonias trimestrales de lanzamiento, sin regresiones filtrándose a sitios cliente.
Construimos agentes específicos de dominio que su equipo conserva — un resumidor de tickets de clientes, un generador de migraciones de esquema, un redactor de reportes de cumplimiento. Cada uno reemplaza horas de trabajo humano por semana.
Cada engagement produce algo que usted se queda — un sistema, un playbook, un agente en funcionamiento, una suite de evaluaciones, un dashboard de observabilidad. No vendemos presentaciones.
Auditamos su ciclo actual de desarrollo de software y lo reconstruimos alrededor de prácticas AI-first — desde planeación y PRDs hasta code review, testing y release. Se entrega como una metodología escrita que su equipo se queda, no una presentación de consultoría.
Pair programming hands-on con sus ingenieros sobre trabajo real de su roadmap. Lanzamos features de producción junto con su equipo mientras construimos memoria muscular AI-first. Termina con un playbook y una ventana de post-soporte de 4 semanas.
Agentes pequeños y con alcance ajustado para los workflows que se repiten en su negocio — análisis de especificaciones, triage de tickets, helpers de code review, generación de documentación. Para problemas más difíciles — como el sistema agéntico de detección de protocolo que lanzamos en AgileWeight — construimos el loop de razonamiento, las integraciones de herramientas, y el límite de puntuación de confianza. Usted es dueño del agente, los prompts y las evaluaciones.
Asistentes in-product de calidad producción — como el que se lanza en la release actual de AgileWeight. No es "llamamos a OpenAI." El asistente conduce y el núcleo determinista decide: las herramientas de confirmación nunca se auto-ejecutan — solo el clic del usuario dispara una escritura — y la whitelist de contexto se aplica en el núcleo, no en el prompt, así que los datos sensibles y fiscales nunca cruzan la frontera del LLM. Cada turno queda en un registro de auditoría, ejecutado o no. Respuestas fundadas en su documentación y citadas. Despliegue en tres tiers (offline / BYOK / gateway gestionado), más content packs curados para partners de canal. Entregamos el asistente, la UI de configuración, la arquitectura de retrieval, y el runbook.
La capacidad insignia de AgileAI. QA totalmente agéntica: generación autónoma de tests con razonamiento multi-paso sobre su codebase, ejecución autónoma de tests a través de paths reales de integración, triage autónomo que separa una regresión real de un flake en segundos. Agentes que trabajan — planean, actúan sobre el CI, observan el resultado, deciden el próximo paso. No son scripts con un wrapper de LLM. Construimos los agentes, las toolchains que invocan, las cercas de seguridad, la observabilidad, y el runbook — afinados a su codebase, su CI, su tolerancia al riesgo. Se entrega como sistema agéntico mantenido, no como prueba de concepto.
Los consultores de IA de shop-prototipo entregan un demo y siguen. Un sistema de IA en producción necesita medición, disciplina de retrieval, arquitectura de seguridad, gestión de costos, y una posición honesta sobre fine-tuning. Nosotros tomamos posición en cada una.
¿Cómo sabe si su agente realmente funciona? Diseñamos el golden dataset, construimos la suite de regresión que corre en cada cambio, y configuramos la detección de drift que atrapa la degradación de calidad en producción. Las evaluaciones son un entregable de primera clase — la forma de probar que el sistema aguanta, y la forma de saber cuándo no lo hace.
La calidad del retrieval es la diferencia entre un asistente útil y uno confuso. Diseñamos la estrategia de chunking, la evaluación de retrieval, la arquitectura de citación, y el boundary enforcement de grounding — la disciplina que le permite lanzar un asistente en el que los operadores confían con trabajo real, no solo un demo que impresiona en una diapositiva.
¿Qué datos cruzan el límite del LLM? ¿Qué acciones tiene permitidas el agente? ¿Cómo se comporta contra prompt injection, intentos de jailbreak, e inputs adversariales? Diseñamos la arquitectura de seguridad y el comportamiento de rechazo apropiado, luego lo testeamos — no una vez al go-live, sino como una disciplina permanente. Las industrias reguladas esperan esto; las no reguladas pronto lo harán.
Economía de tokens, SLOs de latencia, presupuestos de error, drift de calidad en el tiempo. Los shops que solo lanzan prototipos nunca aprenden esto; los shops que mantienen sistemas de IA en producción lo viven todos los días. Instalamos los dashboards, las alertas, el modelo de atribución de costos, y los runbooks para el día que algo salga mal. Todo lo que querría si usted estuviera on-call para el sistema.
Nuestra posición: la mayoría de clientes no deberían hacer fine-tuning. Los modelos frontier son suficientemente fuertes, el tooling es suficientemente estable, y RAG más prompt engineering resuelve el 90% de lo que la gente piensa que fine-tuning resolvería. Cuándo sí debería hacer fine-tuning: formato de output consistente a escala, vocabulario de dominio que el modelo base no conoce, paths latency-críticos donde un modelo destilado más pequeño le gana a uno frontier más grande. Le decimos en qué campo está — honestamente, no defensivamente.
Las evaluaciones alimentan la observabilidad. La observabilidad maneja los guardrails de seguridad. La arquitectura RAG es lo que su suite de evaluaciones mide. Las decisiones de fine-tuning dependen de los datos de costo. Los shops serios venden esto como un sistema, no como cinco add-ons. Nosotros también.
Las diez líneas se acuerdan por engagement. No publicamos SKUs fijos para trabajo que sigue siendo personalizado a su codebase, su modelo de riesgo, y su equipo.
A través de un ciclo de releases reciente de AgileWeight — un mes calendario — lanzamos ocho releases tocando la superficie de operador, la de administrador, seguridad e integraciones. Cero pesajes perdidos. Un programa de endurecimiento de seguridad en cuatro frentes. Todo en producción. Cero cambios rompedores.
Capacidades específicas de IA que se lanzaron. Cada una de éstas está viva en AgileWeight hoy, en las manos de los clientes, en español e inglés. Cada una es también una línea de servicio que podemos instalar en su equipo.
Un asistente conversacional embebido en AgileWeight que ayuda a los operadores sin nunca tomar acción unilateral sobre el sistema. Grounded en retrieval contra la documentación del producto, despliegue de tres niveles (offline por defecto, upgrade BYOK a la nube, content packs curados). El patrón es deliberado: el asistente guía, el wizard decide. Ésta es la forma que construiríamos para usted cuando la superficie del cliente no puede tolerar escrituras autónomas.
El wizard de auto-detección para indicadores industriales de báscula. Primero matching por librería (protocolos conocidos), luego razonamiento agéntico basado en LLM para desconocidos, luego un decodificador manual como fallback de último recurso. Convierte un setup de 4 horas en la mesa en un flujo guiado. El patrón generaliza a cualquier problema de integración legacy donde los inputs son desordenados pero estructurados.
Adaptación LLM-driven de etiquetas de campo y terminología a la industria del cliente — minería vs residuos vs agricultura vs alimentos — sin deploy de código o swap de configuración. El wizard de setup detecta la vertical y adapta la UI en sitio. El patrón: vocabulario como input de runtime de primera clase, no como constante de build-time.
Generación autónoma de tests, ejecución y triage contra cada release. Corre en nuestro propio CI y gatea cada deploy de AgileWeight — así es como enviamos con cadencia mensual con cero cambios rompedores. Cuando nos contrata para construir agentes de QA, obtiene el sistema exacto del que nosotros mismos dependemos para dormir tranquilos por la noche.
El principio central: el asistente conduce, el núcleo determinista decide. La capa de contexto se construye antes que el modelo, ninguna acción consecuente se auto-ejecuta, la operación y el coste son visibles desde el primer día, y ninguna afirmación externa de capacidad se emite sin auditoría. Los gates fallidos generan bucles de mejora, nunca avances silenciosos.
Usuarios objetivo, casos de uso priorizados por valor y riesgo, clasificación de cada acción candidata como lectura o confirmación, borrador de la whitelist de datos y elección del tier de despliegue. Termina en un comité formal con la dirección del cliente, no en un correo.
Gate de salida: decisión go/no-go registrada en acta. Si es no-go, el proyecto se cierra de forma ordenada sin pasar a construcción.
La capa de contexto se construye antes de tocar el modelo: corpus de dominio versionado por categoría y ligado a la versión de su producto, más un set de preguntas de oro validado por sus expertos de dominio. Ataca directamente la causa del 70–85% de los fallos de asistentes — la capa de datos, no el modelo.
Gate de salida: cobertura de recuperación ≥ 90% medida y documentada. Por debajo del umbral se reescribe el corpus y se reevalúa; no se avanza.
Orquestador server-side con las claves fuera del navegador y el modelo pineado por configuración, abstracción de proveedor con adaptadores intercambiables, patrón Confirm-Tool y whitelist de contexto aplicada en el núcleo determinista — no solo en el prompt. Registro de auditoría por turno: toda propuesta queda trazada, ejecutada o no.
Gate de salida: checklist adversarial superada — ninguna Confirm-Tool se auto-ejecuta y cada escritura es trazable a una confirmación humana.
Cascada de degradación elegante — proveedor caído → respaldos → modo offline determinista — con chip de modo honesto en la interfaz, nunca en silencio. Telemetría por turno sin PII ni datos fiscales, panel de latencia p50/p95/p99 y de coste por pregunta resuelta, alertas de SLO y de techo de coste mensual.
Gate de salida: una caída de proveedor degrada con aviso visible, la telemetría fluye al panel y las alertas se prueban con una violación provocada.
Atacamos la frontera antes de que lo haga un tercero: forzar una confirmación, extraer una clave, disparar una Confirm-Tool sin clic, cortar la red. Más auditoría de código dirigida al enforcement de whitelist y Confirm-Tool en el núcleo. La checklist adversarial queda como gate de release permanente, no como chequeo único.
Gate de salida: dictamen de auditoría sin hallazgos críticos abiertos. Un crítico bloquea el piloto y bloquea cualquier afirmación externa de capacidad.
Usuarios piloto reales, formación breve sobre qué propone el asistente y qué confirma el humano, y evaluación parametrizada por proveedor ejecutada sobre el modelo más débil configurado. Se mide latencia, coste, tasa de fallback y cobertura contra los SLOs acordados en F1.
Gate de salida: checklist de go-live completa con evidencia por ítem y acta de sign-off del Director Técnico. Sin sign-off no hay go-live.
El mantenimiento recurrente que casi nadie en el mercado responde: re-ejecución programada y por release de las preguntas de oro, vigilancia del mapeo corpus ↔ versión de producto, sondas periódicas de adherencia del proveedor contra el modelo vivo y revisión mensual de FinOps.
Gate de salida: ciclo mensual continuo con informe entregado. El gate interno es la cobertura ≥ 90% sostenida; si el drift invalida el corpus se abre un ciclo acotado de F2.
En ninguno de los tres tiers cruzan datos fuera de la whitelist aprobada, y en ninguno una Confirm-Tool se auto-ejecuta. Lo que cambia es dónde corre el modelo, quién gestiona las claves y qué necesita usted para operarlo.
Sin modelo externo: resuelve el núcleo determinista, con modelo local opcional. Ningún dato cruza la frontera del LLM. Requiere hardware local si se usa modelo local. Es el tier para sitios aislados o cuando la regulación prohíbe la salida de datos.
El modelo corre en el proveedor cloud que usted contrata, con sus propias claves. Solo cruza la whitelist aprobada. Pensado para clientes con contrato cloud propio y un equipo de TI que lo administra.
El modelo corre a través del gateway que gestiona AgileAI: usted nunca maneja claves y solo necesita conectividad de salida. Solo cruza la whitelist aprobada. Es el tier llave en mano para clientes sin equipo cloud propio.
Criterio de selección: primero la restricción regulatoria — si los datos no pueden salir, el tier es Offline; después, la capacidad operativa de su equipo. El tier puede evolucionar: un piloto en Gateway puede migrar a BYOK en producción vía change request.
La mayoría de consultoras de IA en EE.UU. no pueden ejecutar un compromiso en español. La mayoría de agencias en LATAM no pueden presentar un caso de referencia a un tomador de decisiones en EE.UU. Nosotros somos ambos — con el mismo manual, el mismo equipo y los mismos productos lanzados detrás.
Un compromiso de 12 semanas se ejecuta completamente en inglés en Chicago, o completamente en español en Ciudad de México, con el mismo equipo senior y los mismos entregables. No es una capa de traducción — es fluidez nativa.
AgileWeight está en producción con un cliente en La Paz. AgileService entra en beta con socios de diseño en Q3 2026. Cada práctica que enseñamos se forjó en un producto real que un cliente real usa.
Cada nivel tiene precio publicado. Cada nivel es tarifa fija o retainer mensual. Sin facturación por hora, sin alargar el ciclo de ventas, sin órdenes de cambio para alcance ya acordado.
Alcance equivalente al de un proyecto de transformación de Deloitte o Accenture, a una fracción del precio. Porque somos especialistas, no generalistas con un impuesto de entrega global incluido.
Elija la profundidad que coincide con dónde está su equipo. Cada compromiso termina con un manual escrito que su equipo conserva — y cada precio es público.
Una inmersión de dos semanas. Auditamos su SDLC actual, mapeamos los 3–5 puntos de mayor palanca para insertar IA y entregamos una hoja de ruta de transformación a 90 días con entregables por fase.
El producto principal. Trabajo en pareja práctico con su equipo a través de una función real de su hoja de ruta. Entregamos código en producción mientras integramos la entrega AI-first en la memoria muscular de su equipo.
Un principal de Agile se incorpora como su CTO fraccional. Estratégico y práctico — lanza código, contrata ingenieros, institucionaliza la metodología y representa la tecnología en reuniones de directorio.
Los tres niveles de arriba tienen forma de proyecto. Un asistente en producción no se degrada el día del go-live: se degrada cuando su producto cambia y el corpus se queda atrás, o cuando el proveedor cambia el comportamiento del modelo sin avisar. Assistant Care es el retainer que vigila exactamente eso.
Si el drift o un cambio de producto invalida el corpus, el retainer dispara un ciclo acotado de F2 en lugar de dejar que la cobertura se degrade en silencio.
Conversar sobre Assistant Care →Los precios coinciden con los benchmarks publicados en 2026 de los marketplaces de CTO fraccional (fractionalctoexperts, Kompella, Fractionus, CTOx). Los precios para LATAM reflejan el mismo diferencial regional del 40–60% aplicado en el resto de esta página. Todos los paquetes incluyen una ventana de prueba de 2 semanas y términos mes a mes después de los primeros 3 meses.
Cada práctica del AI-SDLC se forjó en productos reales — AgileWeight y AgileService. Si algo no sobrevivió al contacto con un cliente real, no llegó al manual.
Plataforma de báscula completa con interfaz en español/inglés, integración tributaria SIAT y flujo de instalación local. Construida por un equipo de ingeniería de 3 personas usando prácticas AI-SDLC. Primer cliente en vivo en La Paz, Bolivia — incorporado y capacitado completamente en español.
Ver AgileWeight →Gestión de servicios de campo para contratistas minoritarios en EE.UU. Más de 40 entrevistas con contratistas destiladas a especificaciones estructuradas por AI, validadas por revisores humanos, lanzadas como tres prototipos paralelos. Beta lanzando con 20 socios de diseño en EE.UU.
Ver AgileService →Agende una sesión de trabajo de 45 minutos. Analizaremos una función real de su hoja de ruta y le mostraremos concretamente cómo AI-SDLC cambiaría la entrega — antes de firmar cualquier cosa.