Casos de éxito

Problema

Una empresa SaaS de salud con 25 ingenieros necesitaba asistencia de código con IA para mejorar su velocidad de desarrollo. Sin embargo, la normativa HIPAA le prohibía enviar código propietario o datos cercanos a pacientes a servicios de IA de terceros como GitHub Copilot o ChatGPT. El equipo perdía más de 10 horas por semana en revisión manual de código y búsqueda de documentación.

Solución

Desplegamos un entorno de LLM privado con Qwen 2.5 Coder sobre hardware GPU dedicado (NVIDIA A4000). Integramos Aider y Continue.dev directamente en su flujo de VS Code, con autocompletado en tiempo real y asistencia por chat. Construimos un pipeline RAG (generación aumentada por recuperación) con ChromaDB sobre su documentación interna y su base de código, habilitando búsqueda en lenguaje natural sobre más de 50.000 páginas de documentos internos.

Resultados

• 40% de aumento en la velocidad de desarrollo (medida por PRs completados)
• USD 0 al mes en APIs de IA (frente a unos USD 3.000 al mes estimados en licencias de Copilot)
• Cero exposición de datos: todo el procesamiento se queda en su hardware
• 90% menos tiempo buscando en la documentación interna

Problema

Una aseguradora mediana con 200 empleados operaba aplicaciones críticas en 15 servidores on-premise envejecidos. No había plan de recuperación ante desastres, las fallas de hardware eran cada vez más frecuentes y los costos mensuales de hosting y mantenimiento habían llegado a USD 8.000. La empresa enfrentaba un riesgo real de pérdida catastrófica de datos.

Solución

Diseñamos una migración a AWS por fases usando Terraform como infraestructura como código. Implementamos una estrategia blue-green para hacer el corte sin indisponibilidad. Montamos redundancia multi-AZ, respaldos diarios automatizados y CI/CD automatizado con GitHub Actions. Configuramos monitoreo integral con tableros de Prometheus y Grafana, más alertas en CloudWatch.

Resultados

• 60% de reducción en costos de hosting (USD 3.200 al mes frente a USD 8.000)
• 99,99% de disponibilidad alcanzada (12 meses después de la migración)
• Tiempo de despliegue reducido de 4 horas (manual) a 8 minutos (automatizado)
• Capacidad completa de recuperación ante desastres (RTO: 15 minutos, RPO: 1 hora)

Problema

Una constructora con 5 sedes y 120 empleados pagaba USD 4.000 al mes (USD 48.000 al año) por un PBX alojado. La calidad de llamada era inconsistente, personalizar era imposible y tenía un contrato a 3 años. Necesitaba una lógica de enrutamiento que el proveedor no podía soportar: enrutar llamadas según la asignación de proyecto, la hora del día y la sede.

Solución

Diseñamos una plataforma VoIP centralizada con Asterisk y Kamailio. Kamailio maneja el enrutamiento SIP y el balanceo de carga entre sedes. Asterisk maneja la funcionalidad PBX, el IVR y la grabación de llamadas. Construimos una aplicación FastAGI a medida en Perl para manejo inteligente de llamadas que enruta según consultas a base de datos en tiempo real. Troncales SIP vía Twilio para la conectividad con la red pública.

Resultados

• 70% de reducción de costos (USD 1.200 al mes frente a USD 4.000, un ahorro de USD 33.600 al año)
• Calidad de llamada nítida en las 5 sedes
• Enrutamiento a medida que no era posible con el proveedor anterior
• Propiedad total del sistema: sin contratos, sin cobros por usuario

Problema

Una empresa SaaS en crecimiento con 40 ingenieros tenía un proceso de despliegue que requería 2 ingenieros sénior, tomaba más de 4 horas y se rompía al menos una vez por semana. No había pruebas automatizadas en el pipeline, no había entorno de staging y revertir exigía deshacer migraciones de base de datos a mano. El equipo gastaba más de 15 horas por semana en problemas de despliegue en lugar de construir producto.

Solución

Construimos un pipeline completo de CI/CD con GitHub Actions y pruebas automatizadas unitarias, de integración y E2E. Implementamos infraestructura como código con Terraform para entornos reproducibles. Creamos entornos de staging y de vista previa para validar antes de producción. Implementamos despliegues blue-green con reversión automatizada. Montamos monitoreo con Prometheus y Grafana, con alertas en PagerDuty.

Resultados

• Tiempo de despliegue: de 4 horas a 8 minutos
• Cero caídas por despliegue en 6 meses (antes eran semanales)
• Más de 15 horas de ingeniería recuperadas por semana
• Cualquier ingeniero puede desplegar ahora, no solo 2 sénior

Problema

La aplicación en producción de una empresa de comercio electrónico se cayó un viernes a las 4 p. m. después de un despliegue rutinario. La aplicación devolvía errores 500 en cada solicitud. El equipo interno no lograba identificar la causa y el script de despliegue no tenía mecanismo de reversión. El impacto en ingresos se estimaba en USD 2.000 por hora. Cuando nos llamaron, el sitio llevaba 45 minutos caído.

Solución

Nos conectamos 30 minutos después de la llamada inicial. Con análisis sistemático de logs identificamos que una migración de base de datos incluida en el despliegue había bloqueado una tabla de transacciones crítica, lo que hacía que todas las consultas de la aplicación expiraran. Revertimos la migración a mano con cuidado, preservando la integridad de los datos. Restauramos el servicio y verificamos toda la funcionalidad. Después del incidente: integramos reversión automatizada en su pipeline y agregamos verificaciones de seguridad para migraciones.

Resultados

• Servicio restaurado 2 horas después del inicio de la caída (total)
• Más de USD 4.000 en ingresos salvados por la resolución más rápida
• Causa raíz identificada y resuelta de forma permanente
• El mecanismo de reversión automatizada evita que se repita

Problema

Una empresa de logística gestionaba el seguimiento de flota y las métricas de entrega entre hojas de cálculo, correo y tres herramientas desconectadas. Los despachadores no veían la posición de los vehículos en tiempo real, los gerentes de entrega esperaban horas por reportes actualizados y las decisiones se retrasaban siempre. Necesitaban una única fuente de verdad accesible para todos los equipos.

Solución

Construimos una aplicación full-stack en Next.js con visualización de datos en tiempo real usando TypeScript y PostgreSQL. Implementamos una capa de caché con Redis para que el tablero cargue en menos de 100 ms. Integramos su sistema de rastreo GPS y su ERP mediante APIs REST a medida. Desplegamos en AWS con autoescalado para las horas pico de despacho. Agregamos control de acceso por rol para las distintas vistas de equipo.

Resultados

• Visibilidad en tiempo real de más de 200 vehículos para todos los despachadores
• Tiempo de toma de decisiones reducido en 80%
• El tablero carga en menos de 100 ms (caché con Redis)
• 3 herramientas desconectadas consolidadas en una sola plataforma