Modelo de datos improvisado.
Lo que se ahorra al principio se paga en cada migración posterior.
IA por fase de producto · Diseño
Validar en pantalla sale más barato que en código.
Diseñamos la arquitectura, el modelo de datos y los flujos antes de escribir producto. La IA genera variantes rápido; el criterio decide cuál sobrevive al uso real.
Decisiones que se pagan luego.
Flujos sin validar.
Pantallas bonitas que nadie usa porque no encajan con el trabajo real.
Arquitectura sobredimensionada.
Infraestructura para escala que no existe, con el coste que arrastra.
Cuatro entregas concretas.
El diseño se valida con las personas que van a usarlo, en su contexto, antes de que exista código de producción.
-
01
Arquitectura técnica
Stack, servicios, integraciones y despliegue. Dimensionado a tu escala real.
-
02
Modelo de datos
Entidades, relaciones y trazabilidad. Pensado para el reporting que vas a pedir después.
-
03
Prototipo navegable
Flujos clicables para validar con usuarios reales antes de construir.
-
04
Decisiones documentadas
Cada elección técnica con su motivo. El siguiente equipo entiende por qué.
-
Diagrama de arquitectura
Componentes, datos e integraciones en un documento vivo.
-
Prototipo validado
Con feedback de usuarios reales incorporado.
-
Registro de decisiones
ADRs con contexto, alternativas y consecuencias.
Lo que traemos de lo que ya está funcionando.
El caso propio aquí es Squlp: un modelo de datos de economía de juego que aguanta simulaciones que ningún Excel soporta, y que existe porque se diseñó antes de escribir producto. Smart Build es el contrario útil: la estructura de capítulos de obra tuvo que modelarse bien desde el principio porque cambiarla con obras vivas dentro no era una opción. El modelo de datos es la decisión más cara de revertir.
Casos de uso de mayor impacto
-
01
El modelo de datos antes que la pantalla
Entidades, relaciones y qué es fuente de verdad de qué. Es lo que decide si dentro de dos años se puede responder una pregunta nueva o hay que migrar.
La decisión más cara de revertir se toma primero.
-
02
Arquitectura del tamaño del problema
Ni un monolito que no se puede tocar ni veinte servicios para tres pantallas. Se dimensiona por la carga real y por quién va a mantenerlo.
Evita pagar complejidad que nadie necesita.
-
03
Prototipo navegable antes del código
Los flujos se prueban con gente que hará el trabajo de verdad. Cambiar una pantalla en el prototipo cuesta una tarde; cambiarla en producción, semanas.
El error se descubre cuando aún es barato.
-
04
Decisiones documentadas con su porqué
Por qué esta base de datos y no la otra, qué se descartó y bajo qué supuesto. Cuando el supuesto cambie, se sabrá qué revisar.
Evita reabrir la misma discusión cada año.
Con qué se construye.
Antes de llamarnos, lee esto.
-
¿Cuánto tarda desarrollar una app o software a medida? Plazos reales por tipo de proyecto
Un MVP en semanas, una app interna en meses, un SaaS en medio año o más. La pregunta "¿para cuándo lo tengo?" tiene respuestas honestas si entiendes qué mueve el calendario. Estos son los plazos reales de un software a medida y los factores que de verdad los alargan o los acortan.
-
9 errores al contratar desarrollo de software a medida (y cómo evitarlos)
Contratar a medida sale mal casi siempre por las mismas razones: elegir por precio, no exigir el código en propiedad, ir con requisitos vagos. Estos son los 9 errores que más caros salen y las preguntas concretas para evitar cada uno antes de firmar.
- Descubrimiento Qué problema merece software y cuál no.
- Construcción Código con tests, revisado y firmado por un ingeniero.
- La IA dentro Agentes y modelos integrados donde multiplican.
- Validación Seguridad, rendimiento y accesibilidad antes de salir.
- Operación y escala Vivo, medido y con el equipo interno al mando.
¿No sabes por dónde empezar? Mide gratis el nivel de madurez en IA de tu organización en 3 minutos, o reserva 30 minutos de diagnóstico directo.
Empecemos
Hablemos de tu operación.
Cuéntanos qué cuesta más de lo que debería. Te respondemos con un plan concreto, plazos realistas y un sí o un no claro.
contacto@plantekia.com