01
Ingeniería, no demos
Un prototipo prueba que algo es posible. Nosotros construimos lo que aguanta en producción: modelos, agentes y automatización que corren todos los días, no en una presentación.
Perspectiva sobre IA
Aplicamos IA para acelerar la entrega y ampliar lo que un equipo puede lograr, siempre con criterio. Agentes, automatización y modelos que corren en producción integrados donde reducen fricción real: en el producto, en operaciones y en las decisiones que hoy dependen de trabajo manual.
El mismo criterio con el que usamos la IA en cada proyecto, ahora por escrito: en qué creemos, cómo la aplicamos y hacia dónde la llevamos. No es una lista de tendencias, sino la lectura con la que decidimos dónde la IA aporta valor real y dónde solo agrega ruido.
Nuestra perspectiva
Este es un momento decisivo. La IA representa un punto de inflexión cultural y tecnológico comparable al de internet. Está democratizando capacidades que antes eran especializadas. A medida que la información se vuelve universalmente accesible, el diferenciador deja de ser lo que sabes y pasa a ser cómo lo aplicas. Cuando todos tienen acceso a los mismos modelos, la experiencia y el criterio se vuelven la ventaja.
CodeCrafters aprovechará lo necesario para entregar resultados. Buscamos pragmatismo, no reactividad. Así como hemos impulsado tecnologías emergentes a lo largo de nuestra historia, aprovecharemos la IA, pero no por moda.
Como equipo, enfrentamos este punto de inflexión con criterio. El ritmo importa, pero la dirección también. Ir demasiado rápido arriesga la estabilidad; ir demasiado lento significa oportunidades perdidas. El éxito exige equilibrar velocidad y juicio, entender los trade-offs y conservar lo que hace excepcional al trabajo: la capacidad de navegar la complejidad y convertirla en algo brillante.
Seguimos comprometidos con nuestros estándares de máxima calidad. CodeCrafters sigue siendo un socio estratégico, cercano y premium. Nuestra experiencia multidisciplinaria, las relaciones profundas con nuestros clientes y el compromiso de entregar soluciones innovadoras no cambian. Son justamente lo que ayuda a nuestros clientes a navegar esta transformación de forma responsable y exitosa.
Nuestros principios
02
La IA amplifica, no decide
La usamos donde acelera el trabajo de tu equipo, no donde lo reemplaza sin control. El criterio y la decisión final siguen siendo humanos.
03
Donde reduce fricción real
No metemos IA porque sí. La aplicamos donde hay volumen, tareas repetitivas o información atrapada — y la dejamos fuera donde no suma.
04
Tus datos son tuyos
Conexiones seguras y entornos privados. Tu información nunca se usa para entrenar modelos públicos. Tu propiedad intelectual sigue siendo tuya.
Experimentos
Usamos IA donde reduce fricción de verdad, y la dejamos fuera donde la ingeniería simple gana.
Estos son ejemplos reales de ambas decisiones, en lo que entregamos como producto y en cómo lo construimos. Ninguno está aquí por novedad, sino porque resolvió un problema concreto.
Un asistente de IA sobre la documentación y los datos de Espaciarte
Un asistente de IA sobre la documentación y los datos de Espaciarte
- Objetivo: Volver consultable en lenguaje natural toda la documentación de arquitectura y producto de Espaciarte —cerca de 50 documentos Markdown— en lugar de buscar a mano entre archivos.
- Resultado: Diseñamos un pipeline RAG en TypeScript sobre la misma base de datos del producto, sin infraestructura nueva: los documentos se parten por encabezado, se embeben con text-embedding-004 y se guardan en pgvector dentro del Postgres existente. Cada pregunta recupera los fragmentos más relevantes y gemini-2.0-flash responde citando el documento de origen, lo que mantiene cada respuesta trazable y sin alucinaciones. El chunking por sección, en vez de por tamaño fijo, conserva el sentido de cada parte.
Área:IA
Herramientas:TypeScript, pgvector, Gemini, PostgreSQL
Un agente que escribe y ejecuta sus propias consultas SQL
Un agente que escribe y ejecuta sus propias consultas SQL
- Objetivo: Responder preguntas en lenguaje natural sobre los datos en vivo —"¿cuántas reservas hay hoy?", "¿qué espacio se renta más este mes?"— sin que nadie tenga que escribir una sola línea de SQL.
- Resultado: El agente recibe el esquema de Prisma como contexto, genera una consulta SELECT y la pasa por una guarda read-only que rechaza cualquier cosa que no sea lectura —nada de DROP, DELETE ni UPDATE— y nunca devuelve datos personales. Luego la ejecuta contra Postgres y traduce el resultado a una respuesta clara. Es la siguiente capacidad del asistente de Espaciarte: diseño cerrado y en camino a producción.
Área:IA
Herramientas:Gemini, Prisma, PostgreSQL
Una suite E2E que los agentes escriben a partir de prompts
Una suite E2E que los agentes escriben a partir de prompts
- Objetivo: Cubrir los flujos críticos de un marketplace full-stack —autenticación, búsqueda, checkout con Stripe, reservas, wizard— sin pruebas unitarias frágiles atadas a los internals de Next.js.
- Resultado: Definimos una arquitectura E2E-only documentada en TESTING.md y un PLAN.md con bloques de prompt autocontenidos: cada uno fija el objetivo, los escenarios, las carpetas que el agente debe leer y la cobertura mobile. Los agentes implementan los specs leyendo la fuente real y los textos en español del producto, no inventando selectores; nosotros ponemos las reglas no negociables y revisamos lo que entra. Hoy hay 21 specs de Playwright cubriendo los flujos críticos, con el smoke de escritorio y mobile corriendo en CI.
Área:QA
Herramientas:Playwright, TypeScript, Cursor, Claude
Búsqueda geoespacial sin revelar la dirección del espacio
Búsqueda geoespacial sin revelar la dirección del espacio
- Objetivo: Permitir buscar espacios por radio alrededor de una coordenada y pintarlos en el mapa sin exponer nunca la dirección exacta del venue —un requisito central del marketplace.
- Resultado: Indexamos las ubicaciones con PostGIS y filtramos con ST_DWithin en SQL, resolviendo en una sola consulta el radio, la actividad, las amenidades, la capacidad y los bloqueos de calendario. Antes de responder al cliente, desplazamos cada punto entre 300 y 500 metros con un offset determinista por espacio —hash FNV-1a más fórmula de Haversine—: el pin queda estable en cada búsqueda, pero no se puede revertir a la coordenada real. Aquí no usamos IA a propósito: el problema se resolvía mejor con matemática y criterio.
Área:Datos
Herramientas:PostgreSQL, PostGIS, Prisma, TypeScript
Preguntas frecuentes