StoAI

Metodología

30 días. Siete etapas. Cero improvisación.

Cada proyecto de consultoría de AI sigue nuestro framework SHIP-7, probado en batalla. Sabes exactamente qué pasa cada día, qué recibirás y qué riesgos estamos mitigando — antes de que escribamos una sola línea de código.

Agenda una Evaluación Técnica

Por qué importa un framework repetible.

La mayoría de los proyectos de AI fallan no porque la tecnología no funcione — sino porque el proceso es improvisado. Los equipos se saltan el discovery, se lanzan a implementar, y pasan meses corrigiendo problemas que una fase de arquitectura adecuada habría prevenido.

Nuestro framework de 7 etapas elimina esto. Cada etapa tiene objetivos claros, entregables concretos y mitigación de riesgos integrada. Es el mismo proceso ya sea que estemos construyendo un copilot de AI, endureciendo un sistema existente o automatizando procesamiento de documentos.

El cronograma de 30 días

D
TA
A
Implementación
Testing
De
H
Day 1Day 10Day 22Day 30
Etapa 1
Días 1-3

Discovery

10% del proyecto

Objetivos

  • ✓Entender el problema de negocio, no solo el pedido técnico
  • ✓Mapear el flujo de trabajo actual e identificar dónde la AI genera el mayor impacto
  • ✓Definir criterios de éxito medibles y benchmarks de aceptación
  • ✓Alinear a todos los stakeholders sobre alcance, cronograma y resultados esperados

Actividades

  • ›Entrevistas con stakeholders (CTO, producto, ingeniería, usuarios finales)
  • ›Análisis del flujo de trabajo actual y mapeo de puntos de dolor
  • ›Evaluación de disponibilidad y calidad de datos
  • ›Definición de métricas de éxito con medición de línea base
  • ›Análisis competitivo y de soluciones previas

Entregables

  • ■Informe de Discovery con contexto de negocio y requisitos técnicos
  • ■Documento de Criterios de Éxito con KPIs medibles
  • ■Evaluación de Preparación de Datos
  • ■Resumen de Alineación con Stakeholders (firmado)

Herramientas

Loom, Notion, Linear, cuestionario de intake personalizado

Riesgos y mitigación

  • Objetivos de negocio poco claros → Cuestionario estructurado de intake completado antes del Día 1
  • Falta de buy-in de stakeholders → Requerir aprobación del CTO en el informe de discovery antes de proceder
  • Datos insuficientes → Gate de preparación de datos: si la calidad está por debajo del umbral, pausamos y asesoramos
Etapa 2
Días 4-6

Auditoría Técnica

10% del proyecto

Objetivos

  • ✓Evaluar el código existente, infraestructura y puntos de integración
  • ✓Identificar restricciones técnicas, requisitos de seguridad y necesidades de cumplimiento
  • ✓Crear benchmark de rendimiento actual como línea base para mejora
  • ✓Revelar deuda técnica oculta que podría bloquear la integración de AI

Actividades

  • ›Revisión del código (arquitectura, patrones, deuda técnica)
  • ›Auditoría de infraestructura (cloud, CI/CD, monitoreo, seguridad)
  • ›Evaluación de APIs y pipelines de datos
  • ›Benchmarking de rendimiento (latencia, throughput, tasas de error)
  • ›Revisión de seguridad y cumplimiento (SOC2, GDPR, HIPAA según aplique)

Entregables

  • ■Informe de Auditoría Técnica (arquitectura, brechas, recomendaciones)
  • ■Scorecard de Preparación de Infraestructura
  • ■Documento de Línea Base de Rendimiento
  • ■Checklist de Seguridad y Cumplimiento

Herramientas

GitHub, SonarQube, Datadog/Grafana, AWS Well-Architected Tool, scripts de auditoría personalizados

Riesgos y mitigación

  • Código demasiado grande para auditar en 3 días → Enfoque en módulos relevantes para integración, señalar el resto para auditoría futura
  • Sin monitoreo existente → Desplegar observabilidad ligera en la fase de implementación
  • Bloqueos de cumplimiento descubiertos → Escalar inmediatamente con plan de mitigación, ajustar alcance si es necesario
Etapa 3
Días 7-9

Arquitectura

10% del proyecto

Objetivos

  • ✓Diseñar la arquitectura de integración de AI con restricciones de producción en mente
  • ✓Seleccionar modelos, frameworks e infraestructura basados en requisitos — no en tendencias
  • ✓Definir el pipeline de datos, estrategia de prompts y enfoque de evaluación
  • ✓Obtener aprobación arquitectónica antes de escribir código de implementación

Actividades

  • ›Diseño de arquitectura (diagramas de sistema, flujo de datos, puntos de integración)
  • ›Selección y evaluación de modelos (Claude, GPT, open-source, trade-offs costo/rendimiento)
  • ›Estrategia de prompt engineering y diseño de templates
  • ›Diseño de cadena de fallback y manejo de errores
  • ›Modelado de costos a escala 1x, 5x y 10x
  • ›Documentación de Architecture Decision Record (ADR)

Entregables

  • ■Architecture Decision Record (ADR) con justificación para cada decisión
  • ■Diagrama de Arquitectura del Sistema (modelo C4)
  • ■Informe de Selección de Modelo con benchmarks
  • ■Modelo de Proyección de Costos (1x, 5x, 10x)
  • ■Documento de Estrategia de Prompts

Herramientas

Excalidraw, LangSmith/Braintrust para evaluación de modelos, calculadora de costos personalizada, templates ADR en Notion

Riesgos y mitigación

  • Selección incorrecta de modelo → Ejecutar evaluación estructurada con 50+ casos de prueba antes de decidir
  • Over-engineering → Aplicar principio YAGNI: diseñar para requisitos actuales, documentar extensibilidad futura
  • Estimaciones de costo fuera de la realidad → Incluir buffer de 40% en proyecciones, validar con spike durante implementación
Etapa 4
Días 10-22

Implementación

43% del proyecto

Objetivos

  • ✓Construir la funcionalidad de AI en el código del cliente, no aisladamente
  • ✓Seguir el proceso de PR, estándares de código y pipeline de despliegue del cliente
  • ✓Implementar con endurecimiento para producción desde el día uno — no como algo posterior
  • ✓Mantener visibilidad diaria del progreso mediante actualizaciones asíncronas

Actividades

  • ›Desarrollo core de la funcionalidad de AI (en el repositorio del cliente)
  • ›Prompt engineering, iteración y optimización
  • ›Integración con APIs, bases de datos y autenticación existentes
  • ›Manejo de errores, cadenas de fallback y circuit breakers
  • ›Implementación de respuestas en streaming (cuando aplique)
  • ›Actualizaciones asíncronas diarias de progreso (Slack/Loom)
  • ›Llamada de revisión a mitad de proyecto (Día 16)

Entregables

  • ■Código de producción en el repositorio del cliente (vía PRs)
  • ■Biblioteca de prompts con control de versiones
  • ■Capa de integración con manejo de errores
  • ■Informe de estado a mitad de proyecto

Herramientas

Stack del cliente (Java/Python/Node.js/Go), SDKs OpenAI/Anthropic, pgvector, Redis, pipeline de CI/CD del cliente

Riesgos y mitigación

  • Scope creep durante implementación → Adherencia estricta al documento de arquitectura firmado, cambios pasan por proceso formal
  • Rate limits de API o degradación de modelo → Construir cadena de fallback multi-proveedor desde el día uno
  • Conflictos de integración con código existente → PRs diarios con cambios pequeños y revisables en lugar de merges grandes
  • Equipo del cliente no disponible para reviews → Definir SLA de review en el kickoff, escalar bloqueos en 24 horas
Etapa 5
Días 23-26

Testing

13% del proyecto

Objetivos

  • ✓Validar calidad de la AI con suite de evaluación estructurada, no verificación manual
  • ✓Probar carga bajo condiciones realistas para verificar rendimiento a escala
  • ✓Ejecutar pruebas adversariales para encontrar casos extremos antes que los usuarios
  • ✓Verificar que todos los criterios de aceptación de la fase de discovery se cumplen

Actividades

  • ›Creación de suite de evaluación (50-100+ casos de prueba por categorías)
  • ›Pipeline de pruebas de regresión automatizadas
  • ›Pruebas de carga y perfilado de latencia bajo tráfico realista
  • ›Pruebas adversariales y de casos extremos (inyección de prompts, inputs inesperados)
  • ›Validación de criterios de aceptación contra documento de discovery
  • ›Pruebas de aceptación de usuario con stakeholders del cliente

Entregables

  • ■Suite de Evaluación (50-100+ casos de prueba con outputs esperados)
  • ■Informe de Resultados de Pruebas con tasas de aprobación/fallo por categoría
  • ■Informe de Prueba de Carga (throughput, latencia en p50/p95/p99)
  • ■Resultados de Pruebas Adversariales con mitigaciones aplicadas
  • ■Documento de Aprobación de Criterios de Aceptación

Herramientas

Braintrust/LangSmith para evaluación, k6/Locust para pruebas de carga, harness de pruebas adversariales personalizado, pytest/Jest

Riesgos y mitigación

  • Evaluación muestra calidad por debajo del umbral → Días de buffer integrados para iteración de prompts y correcciones
  • Rendimiento se degrada bajo carga → Implementar caché, streaming y cola de requests antes del despliegue
  • Casos extremos descubiertos tardíamente → Pruebas adversariales corren en paralelo con pruebas funcionales desde el Día 23
Etapa 6
Días 27-28

Despliegue

7% del proyecto

Objetivos

  • ✓Desplegar en producción con monitoreo y observabilidad completos desde el minuto uno
  • ✓Configurar reglas de alerta para costo, latencia, tasa de error y drift de calidad
  • ✓Validar que el comportamiento en producción coincide con los resultados del staging
  • ✓Establecer procedimientos de rollback y protocolos de respuesta a incidentes

Actividades

  • ›Despliegue en producción vía pipeline de CI/CD del cliente
  • ›Setup de dashboards de monitoreo (latencia, costo, tasa de error, uso, métricas de calidad)
  • ›Configuración de alertas (umbrales PagerDuty/Slack/email)
  • ›Configuración de feature flag o despliegue gradual
  • ›Verificación del procedimiento de rollback
  • ›Smoke tests en producción

Entregables

  • ■Funcionalidad en producción con monitoreo
  • ■Dashboards de Monitoreo (4+ dashboards: rendimiento, costo, calidad, uso)
  • ■Documento de Configuración de Alertas
  • ■Playbook de Procedimiento de Rollback
  • ■Playbook de Respuesta a Incidentes para fallas específicas de AI

Herramientas

Datadog/Grafana/CloudWatch, PagerDuty/OpsGenie, LaunchDarkly/feature flags personalizados, CI/CD del cliente

Riesgos y mitigación

  • Ambiente de producción difiere del staging → Desplegar en staging-prod primero, correr suite completa de pruebas antes del tráfico de usuarios
  • Pico inesperado de costos a escala → Seguimiento de costo por request con alertas automáticas al 80% del presupuesto proyectado
  • Degradación silenciosa de calidad → Muestreo automatizado de calidad (5% de requests) con alertas de detección de drift
Etapa 7
Días 29-30

Entrega

7% del proyecto

Objetivos

  • ✓Transferir propiedad completa y conocimiento operacional al equipo del cliente
  • ✓Asegurar que los ingenieros del cliente puedan mantener, modificar y extender el sistema de forma independiente
  • ✓Documentar todo — decisiones de arquitectura, procedimientos operacionales y guías de troubleshooting
  • ✓Establecer la ventana de 30 días de soporte asíncrono para preguntas post-entrega

Actividades

  • ›Sesión grabada de transferencia de conocimiento de 90 minutos con el equipo de ingeniería
  • ›Revisión y walkthrough de la documentación completa
  • ›Revisión del playbook operacional (monitoreo, alertas, respuesta a incidentes)
  • ›Sesión de Q&A con el equipo de ingeniería
  • ›Kickoff del soporte asíncrono de 30 días (canal Slack o email)

Entregables

  • ■Sesión de Entrega Grabada (90 minutos, buscable, con timestamps)
  • ■Documentación Técnica Completa (arquitectura, código, prompts, evaluación)
  • ■Runbook Operacional (monitoreo, alertas, respuesta a incidentes, gestión de costos)
  • ■Guía de Mantenimiento (cómo actualizar prompts, reentrenar evaluaciones, escalar infraestructura)
  • ■Acuerdo de Soporte Asíncrono de 30 Días

Herramientas

Loom para grabación, Notion/Confluence para docs, Slack para soporte asíncrono, GitHub para documentación de código

Riesgos y mitigación

  • Brechas de conocimiento en el equipo del cliente → Sesión grabada permite re-aprendizaje asíncrono, documentación cubre todos los escenarios operacionales
  • Problemas descubiertos después de la entrega → 30 días de soporte asíncrono incluidos, problemas críticos resueltos en 24 horas
  • Rotación de equipo post-entrega → Toda la documentación es autocontenida y no depende de conocimiento tribal

Nuestra garantía.

Cada proyecto sigue exactamente este framework. Sin atajos. Sin etapas saltadas. Si no podemos cumplir el cronograma de 30 días para tu proyecto, te lo diremos antes de comenzar — no después.

Alcance fijo. Precio fijo. Cronograma fijo. El riesgo es nuestro, no tuyo.

¿Quieres ver cómo este framework se aplica a tu proyecto?

Agenda una evaluación técnica de 30 minutos. Revisaremos tu arquitectura, identificaremos dónde encaja la AI y te mostraremos exactamente cómo el framework de 30 días se mapea a tus requisitos específicos.

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Sin compromiso. Hablarás directamente con el ingeniero que conducirá el proyecto.