Qué podemos construir para usted
No son casos de estudio inventados. Son patrones de ingeniería que hemos implementado, documentado o productizado, cada uno vinculado a algo inspeccionable: una guía, un producto o código en marcha.
Qué es un patrón de solución, y cuándo usar uno
Un patrón de solución es una arquitectura reutilizable que ya hemos construido, documentado o productizado, lista para adaptarse a su problema en lugar de diseñarse desde una página en blanco. Elija un patrón cuando su problema rima con uno de estos: automatización de documentos, RAG gobernado, flujos de trabajo de AI, sincronización de datos de producto, SaaS multi-tenant o integración de commerce y ERP. El patrón decide la forma, el registro de auditoría y el manejo de fallos por adelantado, de modo que el proyecto gasta su presupuesto en lo que es específico de usted. Elija una construcción a medida cuando el mecanismo central no tiene un patrón establecido. La mayoría del trabajo enterprise es un patrón conocido más su dominio, no una invención completamente nueva.
- Un patrón es una estructura probada: extracción, control de acceso, idempotencia y auditoría decididos antes de que el proyecto comience, no descubiertos a mitad de la construcción.
- Comprime coste y riesgo porque la arquitectura difícil está resuelta, dejando presupuesto para su dominio y sus casos límite.
- Use un patrón cuando su problema coincide con uno de los seis; use una construcción a medida solo cuando el mecanismo central es genuinamente nuevo.
- Cada patrón aquí enlaza con algo que usted puede inspeccionar: una guía, código open source o una función ejecutándose en producción, no un caso de estudio inventado.
Automatización documental con revisión humana
Recepción, extracción, clasificación y enrutado de documentos con puertas de aprobación y pista de auditoría completa. El patrón tras la mayor parte del valor de la IA en producción.
Casi todas las empresas que conocemos tienen el mismo montón: facturas, albaranes, confirmaciones de proveedores, reclamaciones. Alguien abre cada documento, lo lee, teclea las cifras en un sistema y lo reenvía. Esa persona es cara, se aburre y a veces se equivoca. La solución no es un chatbot: es un pipeline que lee, clasifica y enruta documentos automáticamente, e involucra a un humano exactamente cuando baja la confianza.
Cuándo lo necesita
- Su equipo reteclea datos de PDF o correos en el ERP, la contabilidad o el ticketing
- El volumen crece más rápido que la plantilla y los errores afloran semanas después
- El cumplimiento exige demostrar quién aprobó qué y cuándo
Cómo lo construimos
- 1Mapear tipos de documentos, volúmenes y el coste del manejo manual actual
- 2Construir extracción y clasificación con umbrales de confianza; la confianza baja va a una cola de revisión humana
- 3Cablear puertas de aprobación, pista de auditoría y la entrega a sus sistemas
Qué obtiene
- Un pipeline funcionando en su infraestructura
- Una pista de auditoría que aguanta revisiones de cumplimiento
- Un runbook documentado que su equipo opera
Arquitectura del patrón: Inbox / Upload / API, Extraction, Classification, Confidence, high, Auto-route, low, Human review, Target system, Audit trail
RAG empresarial gobernado
Recuperación sobre vuestro conocimiento con control de acceso, grounding, citas y evaluación. Construido para que legal y seguridad firmen, no solo el público de la demo.
La respuesta existe. Está en una página de wiki de 2022, en un ticket cerrado y en la memoria del jefe de soporte. Los nuevos preguntan lo mismo y los clientes esperan mientras alguien busca. El RAG hace consultable ese conocimiento, pero solo si el control de acceso y las citas se diseñan desde el primer día, no se añaden tras la demo.
Cuándo lo necesita
- Soporte, ventas o ingeniería responden las mismas preguntas desde fuentes dispersas
- La documentación existe pero nadie la encuentra cuando importa
- Un chatbot genérico ya inventó respuestas con total seguridad
Cómo lo construimos
- 1Inventariar las fuentes de conocimiento y quién puede ver qué
- 2Construir el pipeline de retrieval: chunking, embeddings, recuperación con control de acceso y citas
- 3Montar el bucle de evaluación para medir la calidad en vez de suponerla
Qué obtiene
- Respuestas fundamentadas con citas, no conjeturas seguras
- Un control de acceso que legal aprueba
- Un panel de evaluación con cifras reales de calidad
Arquitectura del patrón: Documents / Wikis / Tickets, Chunking + Embeddings, Vector store, User question, Retriever + Access control, LLM with citations, Grounded answer, Evaluation loop
Workflows operativos asistidos por IA
Agentes dentro de procesos reales: cualificación, resumen, entrega a humanos. El asistente de este sitio es este patrón, en producción.
Un agente es software que decide el siguiente paso por sí mismo, dentro de límites que usted define. Mal hecho es una demo que se rompe en la segunda semana. Bien construido cualifica un lead a las 2 de la madrugada, reserva la reunión, escribe el resumen y sabe exactamente cuándo parar y ceder a un humano. La diferencia es ingeniería: herramientas explícitas, decisiones registradas, límites estrictos.
Cuándo lo necesita
- Un flujo quema horas en triaje, cualificación o agenda siguiendo reglas aprendibles
- El tiempo de respuesta decide si gana el negocio o el caso
- Quiere automatizar pero legal exige trazabilidad de cada decisión automatizada
Cómo lo construimos
- 1Elegir un flujo donde los minutos importan y el fallo se ve
- 2Construir el agente con herramientas explícitas, lógica de cualificación y una línea dura de entrega a humanos
- 3Instrumentarlo todo: cada acción registrada, cada decisión trazable
Qué obtiene
- Un agente en producción, no una demo
- Un registro completo de decisiones de cada paso automatizado
- Puntos de entrega claros donde el humano manda
Arquitectura del patrón: Trigger: form / email / event, Agent, Qualify + Summarize, Action, tool, CRM / Calendar / Email, handover, Human, Audit log
Sincronización de datos de producto
ERP, PIM, tienda y marketplaces mantenidos consistentes mediante pipelines idempotentes y supervisados. Nuestro plugin open source Data Hub codifica la disciplina.
Los datos de producto viven en el ERP, se enriquecen en el PIM y deben llegar correctos a la tienda y a cada marketplace, en cada idioma, con cada cambio de precio. Las exportaciones manuales y los scripts puntuales lo sostienen hasta que dejan de hacerlo. El patrón: pipelines idempotentes que se relanzan sin riesgo, previsualizan antes de escribir y dicen qué cambió.
Cuándo lo necesita
- Los datos derivan entre canales: precios o stock difieren entre tienda, marketplace y ERP
- Las importaciones se rompen cuando un proveedor cambia una columna y nadie lo nota en días
- Lanzar un canal o un idioma cuesta semanas de mapeo manual
Cómo lo construimos
- 1Modelar los flujos entre ERP, PIM, tienda y marketplaces, incluidos los casos de fallo
- 2Construir pipelines idempotentes con vista previa, reintentos y monitorización
- 3Migrar feed a feed, con la ruta antigua viva hasta probar la nueva
Qué obtiene
- Datos consistentes en todos los canales
- Pipelines que sobreviven a cambios de formato de proveedores
- Monitorización que avisa antes que sus clientes
Arquitectura del patrón: ERP, Pipeline: extract - transform - load, PIM, Shop, Marketplace feeds, Monitoring + Retries
Plataformas SaaS multi-tenant
Aislamiento de tenants, facturación, modelos de roles y herramientas de operación diseñados desde el día uno en vez de atornillados tras el décimo cliente.
El primer cliente de su plataforma es fácil. El décimo expone cada atajo: datos compartidos que se filtran entre cuentas, lógica de facturación en hojas de cálculo, despliegues que dan miedo. La multitenencia es una decisión de arquitectura y reequiparla después cuesta un múltiplo. Construimos primero la columna: aislamiento, roles, facturación, operación.
Cuándo lo necesita
- Está convirtiendo una herramienta interna o una implementación de un solo cliente en producto
- Incorporar un tenant implica hoy trabajo manual de base de datos o despliegue
- Inversores o compradores enterprise preguntan cómo funciona de verdad el aislamiento de datos
Cómo lo construimos
- 1Diseñar aislamiento de tenants, modelo de roles y facturación como arquitectura, no como añadido
- 2Construir la columna: gateway, contexto de tenant, datos aislados, herramientas de operación
- 3Endurecer para el segundo y el décimo tenant: migraciones, límites, observabilidad
Qué obtiene
- Una plataforma que incorpora tenants en horas
- Transparencia de costes y uso por tenant
- Documentación que hace el tenant dos más barato que el uno
Arquitectura del patrón: Tenant A, Gateway + Tenant context, Tenant B, Services, Isolated data per tenant, Billing + Roles + Ops tooling
Integración de comercio y ERP
Sincronización de pedidos, inventario, precios y flujos de facturación entre tienda y ERP que sobreviven a reintentos, fallos parciales y la carga de fin de mes.
Un pedido a las 23:58 del último día del mes, pagado por factura, con un artículo agotado: ahí mueren las integraciones tienda-ERP. El camino feliz es fácil; los fallos parciales son el proyecto. Construimos la capa de integración con idempotencia, colas de mensajes muertos y alertas a nivel de negocio, para que el pedido se complete o alguien sepa exactamente por qué no.
Cuándo lo necesita
- Pedidos que desaparecen o se duplican entre tienda y ERP sin que nadie sepa dónde
- Stock y precios van con retraso: sobrevende o infravende
- El volumen de fin de mes convierte la integración en un simulacro de incendio
Cómo lo construimos
- 1Mapear pedidos, stock, precios y facturas, incluido el comportamiento ante fallos parciales
- 2Construir la capa de integración con idempotencia, colas de mensajes muertos y alertas
- 3Probar bajo carga de fin de mes antes de que alguien dependa de ello
Qué obtiene
- Flujos de pedidos que sobreviven reintentos y fin de mes
- Una capa de integración en vez de espagueti punto a punto
- Alertas a nivel de negocio: qué pedido falló, no qué pod
Arquitectura del patrón: Shop, orders, Integration layer, idempotent, ERP, stock + prices, invoices, Customer, Dead-letter + Alerting
Con quién trabaja
Niveles de compromiso
Oronts trabaja con equipos serios que necesitan entrega senior, no externalización de bajo coste.
- Production Pilot
- desde 25k EUR
- Proyectos de software e IA a medida
- desde 50k EUR
- Retainers técnicos continuos
- desde 15k EUR/mes
El precio exacto depende del alcance, la responsabilidad, la velocidad de entrega, el tamaño del equipo, las integraciones, las expectativas de soporte y el riesgo de producción.
Patrones de solución: preguntas frecuentes
¿Su caso no está en la lista?
Los patrones cubren lo que se repite; los engagements cubren lo específico. Describa su problema y un ingeniero senior lo mapea.