I + D

Investigación y
Desarrollo

Investigación, desarrollo y asesoría técnica en Ingeniería de Software, Sistemas Distribuidos, Computación en la Nube y Datos e Inteligencia Artificial.

Líneas de investigación Investigaciones en curso

Ingeniería de Software

Arquitectura de Software

Rama de la Ingeniería de Software dedicada a concebir, estructurar y evolucionar sistemas complejos para satisfacer requisitos funcionales y no funcionales. Implica análisis de requisitos, definición de patrones arquitectónicos (monolítico, microservicios, serverless, event-driven) y elección de tecnologías alineadas con el negocio, equilibrando coste, rendimiento, seguridad, usabilidad y mantenibilidad.

Patrones de arquitectura · Gobernanza de arquitectura · Evaluación y diagnóstico de patrones.

Procesos de Desarrollo de Software

Definición, implementación, monitorización y mejora continua de las metodologías que orientan la creación de software. Del Modelo en Cascada a enfoques ágiles (Scrum, Kanban, SAFe), adaptados al proyecto, al cliente y a la cultura organizacional, garantizando calidad, eficiencia y previsibilidad.

Evaluación de procesos · Estrategia y modelado · Modelos de madurez.

Sistemas Distribuidos

Production-Ready Systems

Un software está listo para producción cuando satisface las demandas de los usuarios: facilidad de uso, confiabilidad y disponibilidad. Los equipos ágiles validan la usabilidad mediante la aceptación de historias y la confiabilidad mediante pruebas automatizadas, maximizando la disponibilidad con despliegues automatizados y entrega continua.

Evaluación de preparación · Análisis de brechas · Plan de mejora y asesoría técnica.

SaaS Architecture

El modelo de Software como Servicio (SaaS) impone nuevas consideraciones técnicas, operativas y de negocio. El SaaS Enablement Framework ofrece una hoja de ruta para desarrollar, operar y lanzar ofertas SaaS en la nube, clasificando buenas prácticas y compensaciones de diseño.

Evaluación de la estructura de habilitación · Onboarding, construcción y gestión de SaaS · Medición, venta y facturación.

Computación en la Nube

Enfoque de ingeniería para crear aplicaciones nativas en la nube, hechas de microservicios en contenedores — más fáciles de actualizar de forma independiente, con CI/CD.

Evaluación de arquitecturas · Estrategia y construcción de aplicaciones modernas · Estructuración del equipo técnico.

Cloud Capacity Planning

La planificación de capacidad examina los sistemas existentes, mide el rendimiento y determina patrones de uso para prever la demanda de procesador, memoria, almacenamiento y red — y ajustar esa capacidad a lo largo del tiempo.

Evaluación de capacidad · Estrategia y modelado de dimensionamiento · Clasificación arquitectónica e índice de confianza.

Datos e Inteligencia Artificial

Datos

Materia prima de la transformación digital: de la recolección e ingesta al almacenamiento, procesamiento, gobernanza y consumo. Arquitecturas como Data Lakes, Data Warehouses y Lakehouses manejan volumen, variedad y velocidad, mientras las prácticas de calidad, linaje, seguridad y cumplimiento hacen los datos confiables y trazables.

Estrategia y arquitectura de datos · Procesos de Ingeniería de Datos · Gobernanza de datos.

Inteligencia Artificial

Disciplina que usa datos, modelos matemáticos y poder computacional para crear sistemas que aprenden, infieren patrones y apoyan o automatizan decisiones — del Machine Learning a los modelos generativos. El uso responsable exige atención a la calidad de los datos, al sesgo, la explicabilidad y la gobernanza.

Arquitectura de datos sintéticos · Ética, sesgo y confiabilidad en IA · Enriquecimiento de modelos.

Servicios

Talleres

Adopción de la nube, en la práctica

Talleres personalizados para clientes corporativos enfocados en la adopción exitosa de arquitecturas nativas y confiables en la nube.

Charlas

Corporativas y académicas

Ciencias de la Computación (Ingeniería de Software, Sistemas Distribuidos, Nube, Datos e IA) y Ciencias Integradas (ciencia, emprendimiento, desarrollo humano).

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