Con IA, cualquier equipo genera código. A escala aparecen los problemas: sistemas que la IA no entiende, deuda técnica que crece, vulnerabilidades, pruebas que no prueban, equipos sin reglas comunes y resultados que nadie puede demostrar. Jarvis Design los resuelve con un método ya escrito, un consejo de agentes que revisa cada artefacto y una fábrica que entrega software con su evidencia.
Software con IA. Control en cada entrega. Tu equipo conserva la decisión en cada etapa. Los seis retos que resolvemos ↓
Un piloto con un asistente funciona. Los problemas aparecen cuando la IA entra a sistemas que sostienen la operación, en muchos equipos a la vez. Ninguno se resuelve con un mejor prompt: se resuelven con método, gobierno y evidencia.
Reglas de negocio, dependencias y decisiones de arquitectura viven en código heredado, documentos sueltos y pocas personas. Sin ese contexto, la IA completa lo que no sabe con suposiciones.
Antes de diseñar, el sistema se convierte en una base de conocimiento curada y citable, y se evalúa si alcanza para intervenir. Insight →
Generar es más fácil que reutilizar. Sin estándares comunes, cada entrega trae su propia forma de resolver lo mismo.
Los bloques de código duplicado se multiplicaron por ocho en 2024, mientras la refactorización caía. GitClear · 211 millones de líneas analizadas · 2025
Arquitecturas de referencia y artefactos comunes de la organización que los agentes aplican y reutilizan en cada proyecto. Flow →
Un modelo optimiza para que el código funcione, no para que sea seguro. Si la seguridad se revisa al final, llega tarde.
45 % de las tareas de código generado con IA introdujo una vulnerabilidad conocida. Veracode · más de 100 modelos evaluados · 2025
Seguridad y cumplimiento participan como agentes desde el requisito; cada hallazgo se cierra con su evidencia. Bastion →
Cuando la IA escribe el código y también sus pruebas, las pruebas confirman sus propios supuestos. La revisión humana se vuelve el cuello de botella.
Por cada 25 % más de adopción de IA, la estabilidad de entrega bajó un 7.2 % estimado. DORA · Google Cloud · Accelerate State of DevOps 2024
Pruebas que nacen de los requisitos acordados, no del código, y un consejo de modelos distintos que revisa cada artefacto. Probe →
Prompts, agentes y herramientas distintos por equipo. La calidad depende de quién lo hizo y nadie sabe con certeza qué agentes operan ni con qué permisos.
Más del 40 % de los proyectos de IA agéntica se cancelará antes de 2028 por costos, valor poco claro o controles de riesgo insuficientes. Gartner · predicción de junio 2025
Estándares, permisos por proyecto y rol, y registro de agentes a nivel organización. Aegis →
Qué cambió, por qué, cómo se verificó y cuánto costó. Sin esa evidencia, una auditoría detiene la entrega y la mejora se cree, pero no se mide.
Desarrolladores experimentados tardaron 19 % más con IA, aunque creían ir 20 % más rápido. METR · ensayo controlado aleatorizado · 2025
Un expediente por entrega, con trazabilidad de requisito a aprobación, costo por historia de usuario y esfuerzo medido contra tu línea base.
Los datos son de estudios de terceros sobre el uso de IA en desarrollo de software; no son resultados de Jarvis Design.
Un asistente acelera a una persona. Un arnés organiza el trabajo de unos agentes en un repositorio. Un sistema de producción convierte el conocimiento de tu organización en software verificable, de forma repetible y en todo tu portafolio.
| Reto | Prompting con asistentes | Arnés de desarrollo guiado por especificación | Jarvis DesignSistema de producción de software |
|---|---|---|---|
| Unidad de trabajo | Una conversación | Una tarea dentro de un repositorio | Un portafolio de sistemas, de punta a punta |
| Contexto del sistema | Lo que cabe en la conversación; se pierde al cerrarla | La especificación y las notas de cada repositorio | Una base de conocimiento curada de código, documentación, datos y reglas, con cita a su origen, que crece con cada entrega |
| Calidad y deuda técnica | Depende de quien escribe el prompt | Depende de la especificación de cada proyecto | Arquitecturas de referencia y artefactos comunes de la organización, que los agentes aplican y reutilizan |
| Seguridad | Revisión manual, si ocurre | Un agente revisor, sobre el código | Seguridad y cumplimiento como roles desde el requisito; cada hallazgo con su evidencia de cierre |
| Verificación | La misma persona que pidió el código | Pruebas y revisión de agentes sobre el código | Pruebas que nacen de los requisitos y un consejo de modelos distintos sobre cada artefacto, también los que no son código |
| Gobierno | Cada persona con sus propias reglas | Configuración por repositorio | Estándares, permisos por proyecto y rol, y registro de agentes para toda la organización |
| Evidencia | Código | Código y su historial | Un expediente por entrega: requisito, especificación, revisión, prueba y aprobación vinculados |
| Costo y resultado | Invisibles | Costo por herramienta | Costo por historia de usuario y esfuerzo medido contra tu línea base |
Comparación entre enfoques de trabajo, no entre productos específicos.
Tres etapas que recorre cualquier entrega, sin importar el producto. Así llegan contexto, control y evidencia a cada una. Cómo funciona la plataforma →
Código, documentación, datos y reglas de negocio se convierten en una base de conocimiento citable. Las prácticas de ingeniería ya están escritas: no se reinventan en cada prompt.
Agentes por rol producen y revisan. Un consejo de modelos distintos examina especificaciones, arquitecturas y planes de prueba antes de que lleguen a tu equipo.
Cada etapa se cierra con aprobación y queda fija en una versión inmutable. Lo que se construye sale trazado, instrumentado y con su costo medido.
Seis decisiones de diseño que separan un sistema de producción de una herramienta de generación de código.
Los modelos de IA cambian cada trimestre. El método de ingeniería que los gobierna no. Cambiar de modelo no cambia la calidad de lo que se entrega.
Especificaciones, arquitecturas y planes de prueba se revisan con el mismo rigor que el código, porque ahí nacen los defectos más caros.
Arquitectura, calidad, seguridad y cumplimiento participan como agentes con criterio propio desde el inicio, no como una revisión al final.
Requisito, especificación, revisión, prueba y aprobación quedan vinculados. Lo que pide una auditoría ya existe cuando la entrega termina.
Las pruebas nacen de los requisitos acordados, no del código generado, para que no confirmen los mismos errores.
El núcleo es independiente del lenguaje: cada tecnología se suma con un adaptador y el conocimiento por industria se reutiliza entre proyectos. Cada cliente opera en un entorno aislado.
Cuando la IA produce en muchos proyectos a la vez, la consistencia no puede depender de cada equipo. Jarvis Design define estándares, permisos y artefactos a nivel organización, y los aplica en cada entrega.
Lineamientos de ingeniería, seguridad y cumplimiento, y arquitecturas de referencia aprobadas, viven a nivel organización. Cada proyecto los hereda; los agentes los aplican en cada artefacto que producen y revisan.
Quién define, quién revisa y quién aprueba se asigna por proyecto y por rol. Lo mismo para los agentes: qué pueden ver, qué modelos usan y qué pueden cambiar.
Plantillas, componentes, reglas de negocio, casos de prueba y conocimiento por industria se publican con versión y los reutilizan todos los proyectos. Cada entrega nueva parte de lo que la organización ya aprobó.
Las referencias públicas reportan ahorros de hasta 40–50 % en modernización con agentes. Nosotros planeamos con menos, y el ahorro real se demuestra en tu caso, no en un promedio de mercado.
Supuesto de planeación de Jarvis Design, por debajo de las referencias públicas de modernización.
EstimaciónCalculado con precios de lista públicos, aun con cuatro veces el volumen de uso estimado.
EstimaciónEn el diagnóstico fijamos la línea base con proyectos comparables de tu organización; el piloto la contrasta con evidencia.
Medido en tu caso| Fuente | Hallazgo | Contexto |
|---|---|---|
| McKinsey · «AI for IT modernization: faster, cheaper and better» · dic 2024 | 40–50 % menos tiempo y 40 % menos costo en modernización tecnológica con agentes orquestados | Casos de banca y seguros |
| McKinsey · mismo artículo · caso bancario | Migración de 20,000 líneas de mainframe: esfuerzo −40 % (de 700–800 h a 420–480 h); mapeo de relaciones de 30–40 h a ~5 h | Un banco |
| Google · ensayo controlado aleatorizado · 2024 (ICSE 2025) | ~21 % menos tiempo por tarea con funciones de IA | 96 ingenieros; intervalo de confianza amplio |
| METR · ensayo controlado aleatorizado · jul 2025 | Con herramientas de IA y sin método, desarrolladores experimentados tardaron 19 % más; ellos creían ir 20 % más rápido | 16 desarrolladores, 246 tareas en sus propios repositorios |
Cifras de terceros, citadas como referencia de mercado; no son resultados de Jarvis Design. El estudio de METR muestra por qué importa el método: la herramienta sola no garantiza ahorro.
Modernizar software legado, construir con IA, mantener sistemas en producción o cerrar hallazgos de seguridad. Ver todas las soluciones →
Cada producto resuelve una parte del ciclo: entender, modernizar, construir, validar y proteger. Aegis gobierna la IA en todos. Puedes empezar por uno o combinarlos; no hay una secuencia obligatoria.
Analiza aplicaciones existentes y produce el mapa del sistema para decidir dónde intervenir.
Conoce Insight →Moderniza de forma incremental, con estrategia por componente y comparación contra el comportamiento actual.
Conoce Evolve →Lleva una necesidad a especificación, arquitectura y código, con cada etapa aprobada antes de avanzar.
Conoce Flow →Diseña y ejecuta pruebas a partir de requisitos y fuentes citadas, y registra resultados reproducibles.
Conoce Probe →Revisa hallazgos de seguridad, propone correcciones y valida que se resolvieron, con evidencia.
Conoce Bastion →Define qué agentes y modelos se usan, con qué permisos y a qué costo, y registra su actividad. Aplica a todos los productos.
Cuando la IA genera el código y también sus pruebas, las pruebas sólo confirman lo que la IA ya decidió. Jarvis Design separa los caminos: las pruebas nacen de los requisitos y de los criterios que acordó tu equipo. Conoce Probe →
Las pruebas heredan los supuestos del código. Un error de interpretación pasa como correcto.
Código y pruebas parten de la misma fuente acordada. El contraste entre ambos es la evidencia.
Avanzamos por etapas con decisiones visibles. Estimamos el calendario después de revisar el acceso, la complejidad y los criterios de cada caso. Ver servicios →
Revisamos tu aplicación y su contexto para identificar dependencias y priorizar la primera intervención.
Llevamos un caso acotado de punta a punta para que tu equipo evalúe el resultado con evidencia real.
Con los resultados del piloto decidimos juntos qué productos, equipos y flujos incorporar.
Una conversación para definir el objetivo, el material disponible y los responsables. Con eso preparamos un diagnóstico específico para tu caso.
javier@jarvis.design