Inteligencia Artificial
en cada línea de código.

Integramos Gemini y Claude en cada etapa del desarrollo: código, revisión, chatbots y arquitectura cloud

Como usamos la IA en nuestros desarrollos

Generación de Código

Autocompletado inteligente, boilerplate y refactorización con contexto del proyecto.

✓

Code Review Inteligente

Detección de bugs, seguridad y mejoras de calidad antes de cada merge.

💬

ChatBot Conversacional

RAG, memoria persistente y contexto largo con Gemini y Claude integrados.

◆

Gemini en GCP

Vertex AI, BigQuery ML y pipelines con IA integrada en producción.

Lo que logramos al integrar IA

Revisiones de código mas rápidas

Code review con Gemini

Gemini - Claude

Reducción de bugs en producción

Detección antes del merge

Code Review IA

Aceleran el tiempo de desarrollo

Mas features por sprint

Automatización

Experiencias digitales más humanas

Satisfacción con chatbots IA

ChatBot - RAG

GEMINI AI

Gemini escribe.
Tu supervisas.

Generación, refactorización y documentación automática de código

api_service.py — Vertex AI generated

async def get_user_data(user_id: int) -> dict:
  # Vertex AI: optimizado con caching + error handling
  try:
    cached = await redis.get_user(user_id)
    if cached:
      return cached  (cached)

Vertex AI · Añadir rate-limiting, distributed tracing & retry logic

Gemini hace por ti:

● Autocompletado contextual por repositorio
● Refactorización automática de funciones
● Documentación inline generada
● Detección de vulnerabilidades
● Tests unitarios generados automáticamente

CLAUDE - ANTHROPIC

Claude: razonamiento profundo y confiable.

Usamos Claude de Anthropic para tareas que requieren análisis complejo, documentación extensa y asistencia técnica avanzada.

Donde usamos Claude:

● Análisis y diseño de arquitectura
● Documentación técnica extensa
● Revision de PRDs y especificaciones
● Soporte técnico avanzado al equipo
● Razonamiento complejo y análisis crítico

Analiza este código y sugiere mejoras de arquitectura

Revisé el código. Recomiendo separar la lógica de negocio en 3 capas independientes... Ver propuesta de arquitectura →

CHATBOT

Agentes con memoria
y contexto profundo.

Capacidades del agente

● RAG con base de conocimiento propia
● Memoria persistente de conversación
● Integración con APIs y sistemas internos
● Multi-idioma y tono adaptable
● Handoff fluido a agente humano

¿Cómo migro mi API REST a Cloud Run en GCP?

Primero containeriza tu app con Docker, luego usa gcloud run deploy... Ver el Dockerfile completo →

Escribe tu pregunta...

GEMINI EN GCP

La infraestructura cloud
más inteligente.

Gemini integrado de forma nativa en todo el ecosistema de Google Cloud Platform.

Vertex AI

Fine-tuning y deploy de modelos Gemini en producción con pipelines MLOps.

BigQuery ML

Análisis a escala con prompts SQL y Gemini integrado para insights en tiempo real.

Cloud Run

Endpoints serverless con Gemini como backend de IA, escala automática.

Pub/Sub + AI

Pipelines de eventos con análisis en tiempo real enriquecidos por Gemini.

Listo para escalar con IA?

SOLICITAR CONSULTORÍA

Inteligencia Artificial en cada línea de código.