Cómo usamos la IA en Crombie para hacer desarrollo de software de alto impacto

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Crombie

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Julio 11, 2025

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La integración de la IA en desarrollo de software está transformando la industria tecnológica a una velocidad sin precedentes. En Crombie, hemos adoptado un enfoque AI-Driven real, donde la Inteligencia Artificial no es solo un complemento, sino el eje central de nuestra arquitectura y procesos de ingeniería. Este modelo nos permite alcanzar la máxima eficiencia, calidad y escalabilidad.

Arquitectura AI-Driven: IA on-device y pipelines inteligentes

En Crombie, implementamos software de monitoreo continuo basado en modelos de machine learning que operan localmente en los dispositivos de los desarrolladores. Esta solución on-device ofrece:

  • Monitoreo inteligente y proactivo: Utilizamos reglas personalizadas en SonarQube, detección de claves filtradas y listas de antipatrones mantenidas por IA para analizar código en tiempo real.
  • Filtrado avanzado y detección temprana: La IA identifica falsos positivos y anticipa áreas de mejora, integrando feedback inmediato al flujo de trabajo.
  • Iteración ágil y segura: Los equipos pueden desplegar nuevas funcionalidades rápidamente, sabiendo que cualquier issue crítico será detectado antes de llegar a producción.

Además, nuestros pipelines de CI/CD incorporan validaciones inteligentes, como análisis de dependencias, detección de vulnerabilidades y sugerencias de refactorización, todo potenciado por IA.

Integración avanzada de LLMs y modelos especializados

En Crombie, no nos limitados a modelos generalistas al momento de utilizar este tecnología. Nuestro equipo utiliza tanto LLMs (Chat GPT, o4, Sonnet, Gemini2.5pro) para procesamiento de texto y generación de ćodigo como modelos especializados para tareas concretas.

¿Qué diferencia a nuestras integraciones?

  • Modelos pre-entrenados y personalizados: Utilizamos modelos open source de Hugging Face y desarrollamos modelos propios para procesamiento de imágenes, audio y texto, según la necesidad del proyecto.
  • Agentes conectados y RAG: Creamos agentes que interactúan con bases de datos empresariales y sistemas externos, utilizando arquitecturas Retrieval-Augmented Generation (RAG) para obtener, sintetizar y accionar información en tiempo real2.
  • Configuraciones optimizadas de GitHub Copilot: Cada proyecto cuenta con una instancia personalizada y actualizada semanalmente, alimentada con documentación técnica y aprendizajes de proyectos previos, lo que potencia la productividad y calidad del equipo.

Casos de uso de IA en desarrollo de software

La aplicación de la IA en desarrollo de software nos permite abordar desafíos complejos en múltiples industrias:

Retail:

  • Predicción de demanda de productos en base a histórico y estacionalidad.
  • Detección de patrones de abandono de carrito en ecommerce.
  • Reconocimiento automático de productos en góndola a partir de fotos.
  • Clasificación de comentarios de clientes por tipo de queja o satisfacción.
  • Generación automática de descripciones de productos.
  • Recomendación de productos basado en los intereses del usuario
  • Detección de fraude en procesos de compra

Agro y alimentos:

  • Identificación de enfermedades en plantas a partir de imágenes.
  • Clasificación de cultivos por tipo o estado de madurez.
  • Detección de animales o plagas en campos mediante imágenes satelitales o drones.
  • Estimación de rendimiento de cosecha con datos visuales y meteorológicos.

Automotriz y logística:

  • Estimación de uso y desgaste de vehículos a partir de fotos.
  • Lectura automática de patentes y determinación de país de origen.
  • Optimización de rutas utilizando datos históricos y condiciones en tiempo real.
  • Análisis de siniestros o daños mediante fotos enviadas por usuarios.

Servicios financieros y seguros:

  • Detección automática de documentos falsos o alterados.
  • Clasificación y análisis de reclamos con modelos de texto.
  • Detección de patrones de fraude en transacciones.
  • Generación de respuestas automáticas para atención al cliente.

Recursos humanos y educación:

  • Clasificación automática de CVs según perfil buscado.
  • Análisis de desempeño de empleados en base a feedback o métricas.
  • Generación de resúmenes o síntesis de entrevistas.
  • Implementación de sistemas de recomendación de cursos o capacitaciones personalizadas.

Sector público y ONG:

  • Identificación de zonas críticas en ciudades mediante fotos satelitales.
  • Análisis de sentimientos en redes sociales sobre políticas públicas.
  • Procesamiento automático de documentos legales o administrativos.
  • Reconocimiento de lenguaje de señas y mejora de accesibilidad.

Ventajas técnicas y de negocio de utilizar IA en desarrollo de software

  • Velocidad e iteración ágil: La IA en desarrollo de software permite lanzar productos digitales rápidamente, sin sacrificar seguridad ni calidad1.
  • Control y calidad garantizada: El monitoreo inteligente y la detección temprana de errores aseguran productos robustos y confiables1.
  • Personalización y escalabilidad: Adaptamos la IA a cada stack y dominio, integrando modelos propios y de terceros según la necesidad del cliente2.
  • Actualización y experimentación continua: La cultura de experimentación y la actualización semanal de herramientas mantienen a nuestros equipos a la vanguardia tecnológica.

Conclusión:

La IA en desarrollo de software es el motor que impulsa la innovación y la eficiencia en Crombie. Nuestro enfoque AI-Driven, basado en una arquitectura técnica avanzada y una integración profunda de modelos inteligentes, nos permite transformar ideas en productos digitales de alto impacto, preparados para los desafíos del futuro.

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