Inteligencia Artificial
en cada linea de codigo.

Integramos Gemini y Claude en cada etapa del desarrollo: codigo, revision, chatbots y arquitectura cloud

Como usamos la IA en nuestros desarrollos

Generacion de Codigo

Autocompletado inteligente, boilerplate y refactorizacion con contexto del proyecto.

✓

Code Review Inteligente

Deteccion 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 produccion.

Lo que logramos al integrar IA

Revisiones de codigo mas rapidas

Code review con Gemini

Gemini - Claude

Reduccion de bugs en produccion

Deteccion antes del merge

Code Review IA

Aceleran el tiempo de desarrollo

Mas features por sprint

Automatizacion

Experiencias digitales mas humanas

Satisfaccion con chatbots IA

ChatBot - RAG

GEMINI AI

Gemini escribe.
Tu supervisas.

Generacion, refactorizacion y documentacion automatica de codigo

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
● Refactorizacion automatica de funciones
● Documentacion inline generada
● Deteccion de vulnerabilidades
● Tests unitarios generados automaticamente

CLAUDE - ANTHROPIC

Claude: razonamiento profundo y confiable.

Usamos Claude de Anthropic para tareas que requieren analisis complejo, documentacion extensa y asistencia tecnica avanzada.

Donde usamos Claude:

● Analisis y diseno de arquitectura
● Documentacion tecnica extensa
● Revision de PRDs y especificaciones
● Soporte tecnico avanzado al equipo
● Razonamiento complejo y analisis critico

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 conversacion
● Integracion 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
mas inteligente.

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

Vertex AI

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

BigQuery ML

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

Cloud Run

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

Pub/Sub + AI

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

Listo para escalar con IA?

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