Productos · En producción

Cinco cosas que construimos y están funcionando ahora mismo.

Antes escribíamos casos de estudio sobre el trabajo. Ahora el trabajo se convierte en productos.
Cada uno de estos empezó como un problema real, de un cliente o nuestro, y se transformó en algo que funciona. Ese es el mismo camino que recorre un sprint de producto con nosotros.

01 — AgentiCMS
El método, convertido en producto

AgentiCMS

Agentes que producen contenido dentro de tu CMS usando los componentes que ya tienes. Cuando necesitan un módulo que no existe, lo piden, y un agente de desarrollo lo construye.

Un agente de contenido encuentra un módulo de tabla de precios que falta, un agente de desarrollo lo construye, y la página renderizada espera la aprobación humana
El problema

Generar contenido a volumen erosiona el sistema de diseño. Cada página nueva se aleja un poco más de la anterior, hasta que alguien tiene que reconstruir todo a mano.

Por qué esto es nuevo

Un agente ahora puede leer una librería de componentes y escribir código que se ajusta a ella, ejecutarlo y seguir corrigiendo hasta que la página quede bien. Hace tres años, cada uno de esos pasos necesitaba a una persona.

Por qué importa acá

Así entregamos cada proyecto, empaquetado como producto. El traspaso del agente de contenido al agente de desarrollo es el mismo ciclo que corren nuestros equipos en el trabajo con clientes, y una persona da el visto bueno antes de que algo llegue a producción.

Mismo ciclo que /how-we-work · traspaso de agente a agente · la autonomía se detiene antes de producción

02 — Ricevo
Un recibo de taxi fotografiado se convierte en una línea de gasto categorizada y verificada según política en Ricevo
El método vuelto hacia adentro

Ricevo

Gestión de viajes y gastos. Reemplazó nuestra licencia de Expensify y ahora corre en su lugar.

El problema

Las herramientas de gastos cobran por asiento, cada mes, por un flujo de trabajo que es sobre todo leer recibos y aplicar política. Los recibos difíciles terminan de todas formas en manos de una persona.

Por qué esto es nuevo

Un modelo general lee cualquier formato de recibo, así que nadie entrena un pipeline por proveedor. Lo que queda es una aplicación pequeña, y un equipo pequeño la construye por menos de lo que cuesta una renovación anual. Si pagas por asiento por algo parecido, esto es un proyecto de cuatro semanas.

03 — Minuta
Minuta en una Mac pidiendo permiso para tomar notas de una llamada que acaba de comenzar, y el resumen ya escrito en un iPhone
El método vuelto hacia adentro

Minuta

Notas para Mac y iPhone. Detecta cuándo empieza una llamada y ofrece grabarla, luego escribe la transcripción y el resumen en el propio dispositivo.

El problema

Todo tomador de notas de reuniones es un bot al que invitas a la llamada. Gemini no se une a Teams, Zoom no se une a Meet, y pedirle a un cliente que admita a TLDR en su propia reunión se ve poco profesional. Elijas el que elijas, el registro de cada conversación que tienes termina en manos de ese proveedor.

Por qué esto es nuevo

La transcripción y el resumen corren sobre silicio de Apple, en el propio equipo, y siguen funcionando sin conexión. Nada se une a la llamada y nada sale de tus dispositivos. La grabación sigue el mismo protocolo de autorización ISO 27001 que el resto de nuestro trabajo.

04 — skip·next
Intro-Matic marcando la secuencia de título en la línea de tiempo de un episodio, con el control de saltar intro visible en el reproductor y los títulos de baja confianza en cola para revisión
Capacidad a escala

skip·next

Encuentra dónde empieza y termina realmente una película o episodio, para que un reproductor pueda ofrecer saltar intro y siguiente episodio.

El problema

La huella de audio solo maneja los casos repetibles. Todo lo demás quedaba en manos de una persona mirando, título por título: aperturas en frío, especiales únicos, créditos que corren sobre la acción.

Por qué esto es nuevo

Un modelo mira los fotogramas y decide si es una secuencia de título. Eso cubre los casos inciertos, y esos casos inciertos eran la razón por la que antes nadie podía automatizar una biblioteca entera. Si manejas una, para eso sirve un sprint.

05 — Actor-DB
Actor-DB respondiendo en lenguaje natural quién aparece junto a un actor, con detecciones de rostros sobre un fotograma y un grafo de identidades
Capacidad a escala

Actor-DB

Encuentra cada rostro en una biblioteca de video, lo marca con precisión de fracciones de segundo, y te permite preguntarle a la biblioteca quién está en pantalla, cuándo y dónde.

El problema

Este tipo de metadata solía ser lenta y costosa: cientos de horas de personas haciendo coincidir rostros con nombres, con bastantes errores en el camino.

Por qué esto es nuevo

Correr inferencia sobre cada fotograma ahora es lo bastante barato como para hacerlo en toda una biblioteca. Las identidades que encuentra forman un grafo, así que el archivo puede responder preguntas en lenguaje natural: quién aparece con quién, dónde y cuándo.

06 — El hilo conductor
07 — Comenzar