El equipo entrega más, y no solo mantenimiento.
Nuevas funcionalidades y mejoras salen antes porque reunir contexto, escribir pruebas y documentar dejan de consumir el día.
Si lideras IT
La IA entra en el repositorio, en el ciclo de revisión y en los sistemas que ya tenéis. No en una herramienta aparte.
Quince años construyendo con datos y más de doscientos proyectos entregados, en empresas que no pueden permitirse que falle.
Partner tecnológico de AWS
El punto de partida
Cada uno usa la IA a su manera y nada llega al repositorio.
Funcionan en la demo y se paran en el primer permiso.
Prompts y guías viven en la cuenta de un proveedor, no en el repo.
Negocio pide un dato y alguien deja lo que estaba haciendo.
Y la plantilla no. Entregar más ya no depende del modelo.
Nadie ha decidido todavía qué dato puede salir y cuál no.
Nada de esto exige más gente. Exige que la IA entre en el flujo de trabajo y bajo vuestras reglas.
Lo que cambia
Nuevas funcionalidades y mejoras salen antes porque reunir contexto, escribir pruebas y documentar dejan de consumir el día.
Convenciones, arquitectura y criterios de revisión quedan en el repositorio y se aplican en cada cambio. La IA trabaja dentro de vuestro estándar, no al margen.
Un servidor MCP en vuestro entorno y un conector por sistema: el agente consulta con los permisos de quien pregunta, y negocio deja de pediros cada dato.
Credenciales, base de datos y documentos no salen de vuestro entorno; el agente solo ve lo que el MCP le expone, y cada acceso queda registrado. Por eso podéis auditarlo.
Arquitectura y gobierno
El servidor MCP corre en vuestro entorno, con un conector por sistema y vuestras guías junto a él. Las credenciales no salen de ahí.
Primero la API. SQL solo si la API no llega. Siempre sobre lo que ya tenéis.
Viven en vuestro entorno. Nunca en nuestro repositorio.
Queda registro de qué se consultó, con qué modelo y con qué resultado.
Código, reglas y contexto son vuestros y quedan versionados.
Un día de trabajo
Son horas de proyectos nuestros, no una media de clientes.
Queríamos agradecer enormemente a Pleasepoint la formación sobre IA agéntica que impartió a nuestro equipo. Ha supuesto un verdadero giro de tuerca en nuestra forma de entender y aplicar la IA agéntica en el día a día. Gracias a su visión y metodología, no solo hemos optimizado procesos, sino que le estamos sacando muchísimo más provecho a herramientas a las que antes no exprimíamos todo su potencial. ¡Un 10 en practicidad e inspiración!
Cómo trabajamos contigo
Un recorrido en tres fases. Cada una cierra con algo revisable: una decisión escrita, un caso en producción, un equipo autónomo. Hasta que no está, no empieza la siguiente. Es lo que evita que un piloto se quede en piloto.
Los servicios
Un equipo técnico también empieza por el principio: analizamos vuestro repositorio y vuestro ciclo de trabajo, y elegimos el primer caso por lo que aporta, no por lo que abarca.
Cuéntanos cómo trabaja hoy tu equipo técnico. Te decimos dónde entraría la IA y dónde no merece la pena, y si encaja seguimos con una sesión sobre vuestro repositorio y vuestro ciclo de trabajo.
Escribir desde el formulario completo
Preguntas frecuentes
Vuestros, desde el primer commit. El código se escribe en vuestro repositorio y las reglas se versionan con él. Los datos no cambian de propietario. No hay licencia nuestra que renovar.
Se mantiene. Trabajamos sobre vuestro repositorio, vuestro gestor de tickets y vuestro CI, con sus permisos, sea cual sea el lenguaje o la antigüedad del sistema. Si algo conviene cambiar, lo planteamos con su motivo y su coste, nunca como requisito de entrada.
Por lo más valioso primero. Sale a producción la versión que ya sirve y se pone en uso; lo siguiente se decide con ella delante, no sobre un documento.
Vuestro equipo. Por eso la implantación deja reglas escritas, dependencias explícitas, pruebas y documentación de operación. Si preferís que sigamos nosotros, es la fase de acompañamiento y se decide en cada tramo.
Un entorno donde trabajar y algunas horas de quien conoce el dominio, sobre todo al principio. Nadie tiene que dejar su trabajo. Si hace falta más, lo decimos antes.
Se acuerda antes de empezar qué se mide: uso real, tiempo de ciclo, retrabajo tras revisión. Si el indicador no se mueve, lo decimos y cambiamos de caso.
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