IA para e-commerce
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Cómo construimos
AI-Native Engineering: cómo Cloudnonic construye software
AI-Native Engineering es la forma en que Cloudnonic entrega cada proyecto: un equipo senior que usa modelos y agentes de IA en cada paso del ciclo de vida, desde el ticket hasta la entrega, mientras las decisiones, la revisión y la responsabilidad siguen en manos de ingenieros con nombre. No es un producto que vendamos. Es la razón por la que un equipo de pocas personas senior puede hacerse cargo de la infraestructura, el backend y el frontend de una plataforma y aun así entregar cada semana.
La práctica
Cinco prácticas, cada una con un punto de control humano. Juntas son el proceso de entrega detrás de las plataformas que aparecen más abajo en esta página.
Ciclo de entrega impulsado por IA
Los tickets se escriben con el contexto que un agente necesita, la implementación se hace en pareja con un agente de código, los pull requests los revisa un modelo antes que una persona, y las notas de versión y la documentación se generan a partir del propio cambio. Nada se salta el pipeline.
Especificaciones y un memory bank como fuente de verdad
Cada proyecto mantiene un memory bank escrito en el repositorio: decisiones de arquitectura, reglas del dominio, convenciones y preguntas abiertas. Agentes e ingenieros leen los mismos documentos, así que el contexto no vive en la cabeza de una persona y un ingeniero o agente nuevo es productivo en días.
Agentes en el pipeline
Los agentes ejecutan las partes repetitivas de la entrega: andamiaje a partir de la especificación, generación de pruebas, actualización de dependencias, comprobación de migraciones y una primera revisión de código. Se ejecutan en CI con los mismos permisos y los mismos registros que cualquier otro trabajo.
Aprobación humana en staging
Ningún cambio llega a producción sin que un ingeniero con nombre lo apruebe en staging, con la evidencia de pruebas generada delante. El agente propone, el ingeniero decide y la aprobación queda registrada.
Guardarraíles de seguridad y cumplimiento
Los secretos, los datos personales y el código del cliente nunca salen de los límites acordados en el contrato: modelos alojados en la UE o autoalojados cuando se requiere, sin entrenamiento con datos de cliente, análisis de dependencias y de secretos en cada ejecución, y una traza de auditoría de lo que hizo cada agente.
Qué cambia para ti
Lo que cambia para el cliente es concreto, y se ve en las cifras detrás de los casos de estudio.
Velocidad
De un taller de alcance a una primera versión funcional en semanas en lugar de trimestres, y una cadencia de entrega semanal desde el primer mes, porque el trabajo mecánico ya no espera a que un ingeniero quede libre.
Coste
Un equipo senior de tres a cinco personas hace el trabajo que antes necesitaba diez, sin capa junior ni capa de gestión de proyecto que pagar. Pagas por criterio, no por teclear.
Trazabilidad
Cada cambio está vinculado a su ticket, su especificación, su evidencia de pruebas y su aprobación. Cuando un auditor, un cliente corporativo o un nuevo CTO pregunta por qué algo es como es, la respuesta está en el repositorio.
Equipos senior más pequeños
Menos personas con más contexto cada una. Los ingenieros que delimitan el sistema son los mismos que lo operan, que es lo que mantiene las estimaciones honestas y los incidentes escasos.
Qué significa esto en una due diligence técnica
Cuando el asesor de un inversor revisa una plataforma que entregamos, los registros de decisiones de arquitectura, los conceptos de seguridad y protección de datos y la documentación de procesos que pide ya existen, porque el método de entrega los produjo con cada cambio. Así superó GoMedicus su due diligence en la Serie A con documentación escrita mientras se construía, no en las semanas previas a la ronda.
El servicio de due diligence técnica →Entregado así
Las plataformas entregadas de esta forma, con sus cifras. Cada número sale del caso de estudio que lo respalda.
IoT industrial — plataforma de monitoreo de red
IoT Energy
- Dispositivos de campo registrados en la plataforma
- 366+
- Líneas de transmisión monitoreadas
- 21+
- Operadores y socios con su propio inquilino
- 13+
- Tipos de sensor con su propia cadena de procesamiento
- 5+
FastAPI- React
PostgreSQL- AWS Lambda
Terraform
Preguntas frecuentes
¿AI-Native Engineering es un servicio que puedo comprar?
No. Es la forma en que entregamos todos nuestros servicios: equipos de producto, equipos integrados y proyectos de alcance fijo. No lo pagas por separado, y no puedes renunciar a las partes que hacen segura la entrega, como la aprobación humana y la traza de auditoría.
¿La IA escribe vuestro código?
La IA escribe una primera versión de buena parte de él, y los ingenieros deciden qué se entrega. Cada cambio lo revisa un modelo y después un ingeniero senior con nombre, se prueba y lo aprueba una persona en staging. La responsabilidad de lo que está en producción es nuestra, no del modelo.
¿Qué pasa con nuestro código y nuestros datos?
Se quedan dentro de los límites que acordamos en el contrato. Usamos proveedores con residencia de datos en la UE o modelos autoalojados cuando la clasificación de los datos lo exige, ningún dato de cliente se usa para entrenar modelos, y el memory bank, los registros de los agentes y la traza de auditoría viven en vuestros repositorios.
¿Puede nuestro propio equipo adoptar esta forma de trabajar?
Sí, y los proyectos con equipo integrado a menudo lo incluyen: montamos el memory bank, los agentes del pipeline y el flujo de revisión en vuestros repositorios, trabajamos en él con vuestros ingenieros y lo entregamos documentado.
¿Cómo sabemos que está funcionando?
Con las mismas medidas que cualquier entrega: tiempo desde el ticket hasta producción, frecuencia de entregas, tasa de fallos por cambio y tiempo de recuperación. Los casos de estudio de esta página muestran las cifras de plataformas operadas así.