Caso de uso

AI for product teams

Customer-facing AI features built right. Internal tools that beat Retool. Prototype-to-production handled.

Para qué nos contratan los equipos

Tres tareas que los equipos de producto nos encargan

  • Customer-facing AI feature

    In your design system, with the eval harness.

  • Internal admin / ops tools

    Auth, rbac, audit logs — beyond retool.

  • Prototype-to-production

    V0 or bolt prototype → real production build.

Lo que construimos

Lo que construimos para equipos de producto

  • Customer-facing AI feature

    Built into your product, in your design system, with the eval harness to know it works. Not a chat box bolted on.

  • Internal admin / ops tools

    Replaces the Retool app your team has outgrown. Auth, RBAC, audit logs included.

  • Prototype-to-production

    Take a v0 or Bolt prototype, deliver a production-grade build on top. Auth, payments, infra, error handling.

  • AI eval + observability

    Confidence that the feature actually works in production. Logging, prompt regression, hallucination guards.

El tiempo perdido, hecho visible

Empieza por las horas que pierde tu equipo de producto

Encontramos dónde pierde tiempo el equipo, mostramos lo que cuesta y construimos la solución. Tres servicios te llevan de encontrar las tareas a que tu equipo use el resultado.

  • Consultoría de IA

    Descubre dónde rinde la IA: las tareas ordenadas, lo que cuesta cada una hoy y por dónde empezar.

    Más información
  • Implementación de IA

    Ponlo a trabajar y mantenlo en marcha: la IA hace el volumen y una persona revisa el resultado.

    Más información
  • Formación en IA

    Haz que el equipo lo use: formación por rol ligada a los flujos de trabajo que construimos.

    Más información
Preguntas

Preguntas frecuentes

We have a v0 or lovable prototype — can you ship it to production?

Yes. that's a common shape. we take the prototype as the brief and build the production version on top: streaming, eval suite, audit logging, in-product ux in your design system.

What does the ai eval harness actually cover?

Prompt regression tests, hallucination guards on cited fields, latency budgets, and logging of inputs, prompt, model, output, reviewer per call. enough that when the model version changes you know within an hour whether the feature still works.

How do you avoid shipping another chat box bolted on?

We start from the workflow, not the chat ui. for the fintech assistant we mapped the three highest-volume support tickets first, then built the feature inside the existing in-app surfaces. chat is one mode among several — not the default just because it's the fastest demo.

Cuéntanos qué tarea lleva más tiempo.

30 minutos. Sin preparación. Te diremos con honestidad si la IA puede ayudar y por dónde empezar.