Aceleración con Build Together

Aceleración con Build Together#

En el programa Build Together, el mismo equipo que desarrolla y opera los 19 productos de VertexHub – usando stack Rust, Go, Svelte, PostgreSQL, Kubernetes e IA integrada desde el primer commit – pasa a trabajar en el proyecto del cliente. Aplicamos la misma disciplina de ingeniería, estándares de calidad y componentes reutilizables para entregar MVPs listos para pruebas de mercado con rapidez y previsibilidad.

Cómo la velocidad se vuelve parte del proceso#

• Alineación – Realizamos workshops de descubrimiento para entender el desafío real del cliente y definir los criterios de éxito.
• Arquitectura – Produzimos un documento de arquitectura que describe la stack, los componentes de IA (RAG, agentes LLM) y los hitos de entrega. En esta fase el alcance y la inversión se definen, sin tabla de precios fija.
• Co‑construcción – Entregamos incrementos testeables en ciclos cortos, con revisión de código, entorno de staging y CI/CD configurados automáticamente. Cada ciclo termina con una demostración funcional para el cliente.

La infraestructura ya está lista (clusters k3s, Kata Containers, Envoy Gateway), lo que elimina la necesidad de aprovisionamiento manual y permite que el equipo se enfoque directamente en la lógica de negocio.

Caso 1 – Plataforma de triaje médico (startup de salud)#

Desafío – Una startup de telemedicina necesitaba un módulo de triaje automático que recopilara síntomas vía chat, clasificara la urgencia y remitiera al paciente al especialista adecuado.

Aplicación del Build Together

1. Alineación – Identificamos los flujos críticos de triaje, generación de historial resumido y agendamiento.
2. Arquitectura – Definimos Go (Echo) para la API, SvelteKit para la UI y un agente LLM conectado a una base de datos vectorial para búsqueda de protocolos clínicos.
3. Co‑construcción – Reutilizamos la capa de mensajería de Vertex ChatSense para integrar el chat a WhatsApp, implementamos el servicio de clasificación de riesgo usando RAG y creamos la API de agendamiento.

El MVP se entregó rápidamente, permitiendo que la startup iniciara un piloto y recopilara feedback suficiente para validar el modelo de negocio.

Caso 2 – Solución de análisis de crédito (fintech)#

Desafío – Una fintech necesitaba un servicio de evaluación de riesgo que combinara datos estructurados y no estructurados para generar decisiones en tiempo real.

Aplicación del Build Together

1. Alineación – Mapeamos los puntos de decisión y los requisitos de integración.
2. Arquitectura – Optamos por Rust (Axum) para la capa de alto rendimiento, PostgreSQL como store principal y un agente LLM para interpretar textos libres. La orquestación de servicios sigue el patrón ya usado en nuestros productos.
3. Co‑construcción – Entregamos la API de ingestión de datos, el micro‑servicio de scoring que combina modelo estadístico con insights generados por el agente LLM y un dashboard en SvelteKit para visualización y auditoría.

Con el MVP en mano, la fintech integró la solución al flujo de onboarding, obteniendo la validación necesaria para avanzar a producción.

Caso 3 – Plataforma de tutoría inteligente (edtech)#

Desafío – Una edtech buscaba un tutor virtual que acompañara el progreso del alumno, sugiriera contenidos y citara fuentes de forma obligatoria, cumpliendo con los requisitos de LGPD y CDC.

Aplicación del Build Together

1. Alineación – Definimos las funcionalidades mínimas de recomendación de clases, generación de dudas con referencia al material de origen y monitoreo de riesgo de deserción.
2. Arquitectura – Utilizamos Go para la API de recomendación, Rust para el motor de generación de respuestas con RAG y una base de datos vectorial para almacenamiento de embeddings. El front se construyó en Svelte 5, aprovechando componentes reutilizables de nuestro EduTechMaster en pre‑lanzamiento.
3. Co‑construcción – Entregamos el módulo de recomendación, el tutor LLM que inserta citas automáticas y el motor de predicción de deserción que activa al tutor de forma proactiva.

El MVP permitió que la edtech comenzara a ofrecer tutoría personalizada y a recopilar datos para mejorar la experiencia de los alumnos.

Costos bajo control gracias a la arquitectura compartida#

• Presupuesto definido antes del desarrollo – La etapa de Arquitectura genera un documento de alcance que sirve como contrato interno, evitando cambios inesperados.
• Reuso de componentes – Bibliotecas de IA, pipelines de CI/CD e infraestructuras de Kubernetes ya están consolidadas en nuestros productos, reduciendo el esfuerzo de implementación.
• Transparencia de hitos – Cada ciclo de co‑construcción entrega un incremento testeable, permitiendo ajustes de prioridad sin costos adicionales de retrabajo.

Resultados concretos que van más allá del MVP#

• Validación de mercado – En todos los casos, el MVP fue suficiente para iniciar pruebas con usuarios reales, recopilar métricas de uso y confirmar hipótesis de negocio.
• Base para escala – La arquitectura incorpora buenas prácticas de observabilidad, seguridad (LGPD) e IA nativa, facilitando la transición del MVP a producción plena.
• Retorno rápido – El corto plazo de entrega permite que la startup empiece a generar ingresos o a reducir costos operacionales antes de concluir la fase completa de desarrollo.

Próximos pasos#

Si su empresa tiene un problema que puede resolverse con IA – ya sea atención inteligente, análisis de riesgo o tutoría personalizada – el modelo Build Together ofrece velocidad, costo previsible y la experiencia de quienes ya entregan productos en producción.