Caso de Estudio
Una empresa con un equipo de ingeniería numeroso comenzó a dotar de IA a sus recursos e implementar agentes de IA en su proceso de desarrollo. Pasados los primeros meses, el liderazgo no contaba con información fidedigna para saber si la iniciativa iba por buen camino, qué ajustar, ni si había sido un error. Las decisiones se sostenían en percepción y anécdotas sueltas, no en evidencia. Lo que no se mide, no se mejora.
Una empresa de servicios financieros, con un equipo de ingeniería numeroso, empezó a dotar de IA a sus recursos e implementar agentes de IA en su proceso de desarrollo. Pasados los primeros meses, necesitaba aplicar el mismo rigor con el que evalúa cualquier otra inversión: medir, no suponer.
Diseñamos e implementamos un dashboard que consolida información de múltiples fuentes —registros de uso de los agentes de IA, repositorios Git, herramientas de gestión como Jira, y plataformas de integración y despliegue continuo— para reemplazar la percepción por evidencia. El tablero contempla cuatro frentes: adopción (qué equipos y desarrolladores usan los agentes y con qué frecuencia), productividad (tiempo de ciclo, PRs asistidos, velocidad de entrega), calidad y riesgo (bugs introducidos vs. evitados, cobertura de tests, tasa de revisión), y costos y patrones de uso (consumo por equipo, tokens, costo por PR o por feature entregada).
Con el dashboard en producción, el equipo pasó de discutir la adopción de IA en base a impresiones a hacerlo con datos concretos y actualizados.
Las decisiones se tomaron con rapidez, sin ser obstaculizadas por puntos de vista que rozaban la falta de evidencia que los fundamente.
Trabajamos sobre todo con entidades financieras (fintechs y bancos), empresas industriales que necesitan modernizar su tecnología incorporando IA, y organismos del sector público en proyectos de transformación digital. En todos los casos, entramos como equipo técnico senior embebido, no como una mesa de soporte tercerizada.
Tenemos base en Rosario, Argentina, y trabajamos con clientes en toda Latinoamérica. Eso significa conocimiento directo del contexto regulatorio y operativo de la región — por ejemplo la normativa del BCRA para fintechs argentinas — y coordinación en el mismo huso horario, sin la fricción de trabajar con un equipo a 10 horas de diferencia.
Nuestro trabajo está en la intersección de infraestructura cloud, arquitectura de aplicaciones e IA: diseño de arquitectura cloud-native, automatización de infraestructura, plataformas, pipelines de datos e integración de GenAI. No hacemos soporte cloud genérico — construimos y operamos sistemas que necesitan escalar.
Nuestra mayor profundidad es en AWS. También trabajamos con Azure y GCP según el stack que ya tenga el cliente — el objetivo siempre es adaptarnos a tu entorno, no imponer un proveedor.
Sí — es uno de los problemas en los que más trabajamos. Modernizar una aplicación suele implicar alguna combinación de: separar un monolito en servicios, migrar a infraestructura cloud-native, reemplazar dependencias obsoletas o mejorar el pipeline de CI/CD para que el equipo entregue más rápido. Siempre arrancamos con un diagnóstico técnico antes de recomendar un camino.
© 2026 - Renaiss, hecho con cariño
