Estado actual
- Explicas malos outputs en vez de medirlos.
- Hablas de calidad del modelo sin conocer el presupuesto de fallas.
- Estimas el costo de tokens con suposiciones.
- Retrasas el lanzamiento porque nadie quiere firmar.
Tu feature de IA está atorada porque nadie la confía todavía.
El demo funciona. La decisión de producción no. La latencia cuesta defenderla, el costo de tokens se mueve y los casos de falla siguen llegando al cliente. Encuentro el cuello de botella, pruebo el arreglo y convierto la feature en algo que tu equipo puede lanzar.
Dirigido por su fundador. Construido para equipos que necesitan confianza de producción antes de contratar una función completa de IA.
El cuello de botella
No es un problema de IA. Es una brecha de confianza en el producto.
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El síntoma
El prototipo funciona en demos controlados, luego se vuelve lento, deriva o produce respuestas que tu equipo no puede poner con confianza frente a clientes.
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La causa
No hay un sistema de producción alrededor del modelo: sin evals confiables, sin controles de costo, sin límites de recuperación, sin postura de seguridad y sin un dueño claro de la experiencia.
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La consecuencia
El roadmap se atora. Ventas pierde la historia. Producto vuelve a recortar alcance. Ingeniería carga riesgo sin un marco claro de decisión.
Ese es el cuello de botella oculto: confianza de producción. Hasta resolverlo, tu feature de IA sigue siendo técnicamente interesante y comercialmente frágil.
De atorado a momentum
El trabajo es mover una feature de promesa frágil a sistema lanzable.
Estado deseado
- Sabes qué fallas importan y cada cuánto pasan.
- Tienes guardrails alrededor de recuperación, prompts, permisos y UX.
- Puedes defender latencia y costo con números reales.
- Tomas una decisión clara de lanzamiento por ciclo.
El método
Estabilizar, probar, lanzar.
Ese es el método operativo. Estabilizar la arquitectura. Probar los riesgos con evals y números. Lanzar la versión confiable más pequeña que tus clientes puedan usar. Cada ciclo termina con una decisión concreta: matarla, arreglarla o moverla hacia adelante.
Escalera de oferta
Empieza con bajo riesgo. Sube el acceso solo cuando el valor sea claro.
AI Ship Readiness Diagnostic
Un chequeo rápido de los cinco guardrails que más faltan antes de llevar una feature de IA a producción.
Ves el cuello de botella antes de una llamada de ventas.
Production Readiness Sprint
Un intensivo corto y enfocado para una feature calificada con riesgo visible de producción.
Sales con un veredicto directo y la siguiente acción.
AI Shipping Room
Un programa de trabajo más largo para equipos que necesitan una cadencia repetible de evals, guardrails, control de costo y decisiones de lanzamiento.
Tu equipo construye el músculo para lanzar una mejora confiable por ciclo.
Embedded AI Product Lead
Acceso cercano para equipos que necesitan arquitectura, UX, liderazgo de implementación y soporte de decisión alrededor de una feature crítica de IA.
Obtienes velocidad, criterio senior y ownership directo cuando el costo de esperar es alto.
Proceso concreto
Nada de consultoría abstracta. Una feature. Un ciclo de decisión.
El trabajo empieza con evidencia, no con opiniones. Aislamos la feature, medimos dónde se rompe la confianza y convertimos los hallazgos en un camino de implementación que tu equipo sí puede usar.
- Un veredicto de confianza de producción sobre la feature tal como existe hoy.
- Puntos medidos de latencia, costo, recuperación, alucinación y seguridad.
- Un mapa de guardrails sobre prompts, datos, permisos, evals y UX.
- Un camino de implementación acotado con la siguiente decisión claramente nombrada.
Si la respuesta correcta es no lanzar esta versión, esa es la respuesta. Evitar un mal trimestre también es progreso.
Cadencia de entrega
Cuatro movimientos, repetidos hasta que la feature pueda cargar riesgo de negocio.
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Diagnosticar
Encontrar el cuello de botella detrás del síntoma visible y decidir si la feature pertenece al sprint.
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Instrumentar
Agregar evals, trazas, vistas de costo y categorías de falla para dejar de debatir con anécdotas.
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Estabilizar
Ajustar arquitectura, recuperación, prompts, permisos y comportamiento de interfaz alrededor del riesgo que más importa.
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Decidir
Cerrar el ciclo con una acción: lanzar, reparar, reducir alcance o detener.
Diagnóstico gratuito
Haz el AI Ship Readiness Diagnostic de 2 minutos.
Cinco checks. Una feature. Sabrás si tu cuello de botella está en evals, recuperación, latencia, seguridad, ownership o una mezcla que tu equipo necesita resolver antes de lanzar.
Contexto de prueba
Sistemas relevantes construidos y entregados bajo NDA. Sin nombres inventados. Sin promesas infladas. Solo el tipo de trabajo de producción que esta página vende.
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ML industrial con cerca de 5,000 muestras por día
Detección de anomalías, clasificación y autoetiquetado para resultados anormales en viscosidad, metales y contaminación. El resultado no fue un demo. Corrió contra carga diaria de producción.
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RAG sobre conocimiento propio de la empresa
Respuestas contextuales con atribución de fuentes y búsqueda semántica. En un proyecto comparable, la ingesta de conocimiento pasó de diez minutos a uno.
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IA dentro de una plataforma de RR. HH. ya en uso
Preguntas de empleados respondidas y flujos automatizados dentro de las herramientas que el equipo ya usaba. Sin migración. Sin carga de adopción de una plataforma nueva.
Fit
Esto es para equipos que necesitan una decisión de lanzamiento, no teatro de IA.
Para ti
- Ya tienes una feature, prototipo o workflow de IA en movimiento.
- El valor de negocio es claro, pero el riesgo de producción bloquea el momentum.
- Puedes compartir casos reales de falla, restricciones y contexto de uso.
- Quieres criterio directo y siguientes acciones visibles.
No es para ti
- Quieres un deck genérico de estrategia de IA.
- Necesitas que alguien invente urgencia o prueba para una idea vaga.
- No estás listo para exponer restricciones técnicas y de negocio.
- Quieres correr varios experimentos de IA sin relación entre sí.
FAQ
Objeciones, respondidas de frente.
¿Necesitamos un producto terminado?
No. Necesitas una feature real, usuarios reales o uso esperado, y una razón de negocio para tomar una decisión de producción.
¿Esto es solo para RAG?
No. RAG es común, pero el cuello de botella también puede estar en evals, permisos de agentes, costo, latencia, límites de datos o fallas de UX.
¿Por qué empezar con diagnóstico o sprint?
Porque precio y alcance no significan nada hasta que el riesgo de producción sea visible. El primer movimiento es probar qué tiene que cambiar.
¿Qué pasa si la feature no debe lanzarse?
Entonces obtienes esa respuesta rápido. Detener un lanzamiento frágil también es un resultado de negocio.
Contacto
Trae la feature que está atorada.
Veinte minutos. Trae el síntoma, la restricción y la presión de lanzamiento. Sales sabiendo si esto hace fit y cuál debería ser la siguiente decisión.
O escríbeme directamente: hello@dewitt.studio