Adopción de IA diseñada para la medición, no para la fe.
Syscon desarrolla FIT, una plataforma de seguimiento de operaciones en campo integrada con Sage para el procesamiento de nómina y gastos. A medida que el producto y su base de código evolucionaban, el equipo de ingeniería identificó una oportunidad: pasar de la experimentación individual con IA a un enfoque estructurado para incorporarla al desarrollo.
Junto con Santex, integraron Claude Code y Claude CoWork en los flujos diarios de ingeniería, combinando desarrollo potenciado por IA con medición continua desde el inicio.
El crecimiento superó la capacidad del equipo para demostrar su propio progreso.
FIT había crecido sobre tres bases de código independientes. Abarcaban la API, la aplicación móvil y operaciones (la consola de administración), mientras evolucionaba hacia una plataforma multiusuario.
Esa complejidad también se reflejaba en el proceso de desarrollo: las revisiones de PR eran extensas y demoradas, la cobertura de tests de la aplicación mobile principal era limitada y tanto los despliegues como las decisiones de arquitectura carecían de un registro automatizado.
Integrado en el flujo de trabajo, demostrado mediante medición continua.
Santex trabajó junto a Syscon para incorporar IA al flujo de ingeniería a través de un enfoque por etapas, avanzando desde el desarrollo asistido hacia niveles crecientes de ejecución autónoma.
Claude Code fue configurado con plugins personalizados y subagentes construidos alrededor de principios de AI Engineering, permitiendo transformar tickets bien definidos en código listo para revisión, mientras los ingenieros mantenían el control sobre la validación y el delivery.
Al mismo tiempo, se incorporaron cuatro suites de medición continua para evaluar el impacto sobre el delivery, la calidad, los releases y las decisiones de ingeniería.
“Construir nuestro propio plugin y subagentes alrededor de principios de AI Engineering convirtió a Claude Code de un asistente en un verdadero multiplicador para el equipo.”
Mariano B.
AI Lead Engineer
@ Santex
De la adopción individual de IA a un sistema de ingeniería medible.
En seis meses, la IA pasó de ser una experimentación individual a convertirse en una parte medible del sistema de ingeniería de Syscon. El resultado fue un delivery más rápido, mejores capacidades de testing, medición continua y mayor visibilidad sobre las decisiones que dan forma al producto.
Los pull requests, antes extensos y lentos de revisar, ahora llegan listos para revisión y con un alcance más preciso. Esto permitió reducir un 96% el tiempo de revisión, medido por CHRONOS desde el commit hasta el merge. En esos mismos seis meses, el equipo multiplicó por 3,5 su velocidad de delivery.
A medida que aumentó esa velocidad, ARGOS comenzó a monitorear la calidad del testing y los deployments, SESHAT a generar un registro automático de cada release y METIS a mantener 23 decisiones de arquitectura bajo auditoría automatizada continua.
El resultado no es un piloto que terminó en un reporte, sino un flujo de ingeniería en producción donde el delivery asistido por IA y la medición continua funcionan de manera integrada, todos los días.
Adopción de IA diseñada para la medición, no para la fe.
Syscon desarrolla FIT, una plataforma de seguimiento de operaciones en campo integrada con Sage para el procesamiento de nómina y gastos. A medida que el producto y su base de código evolucionaban, el equipo de ingeniería identificó una oportunidad: pasar de la experimentación individual con IA a un enfoque estructurado para incorporarla al desarrollo.
Junto con Santex, integraron Claude Code y Claude CoWork en los flujos diarios de ingeniería, combinando desarrollo potenciado por IA con medición continua desde el inicio.
El crecimiento superó la capacidad del equipo para demostrar su propio progreso.
FIT había crecido sobre tres bases de código independientes. Abarcaban la API, la aplicación móvil y operaciones (la consola de administración), mientras evolucionaba hacia una plataforma multiusuario.
Esa complejidad también se reflejaba en el proceso de desarrollo: las revisiones de PR eran extensas y demoradas, la cobertura de tests de la aplicación mobile principal era limitada y tanto los despliegues como las decisiones de arquitectura carecían de un registro automatizado.
Integrado en el flujo de trabajo, demostrado mediante medición continua.
Santex trabajó junto a Syscon para incorporar IA al flujo de ingeniería a través de un enfoque por etapas, avanzando desde el desarrollo asistido hacia niveles crecientes de ejecución autónoma.
Claude Code fue configurado con plugins personalizados y subagentes construidos alrededor de principios de AI Engineering, permitiendo transformar tickets bien definidos en código listo para revisión, mientras los ingenieros mantenían el control sobre la validación y el delivery.
Al mismo tiempo, se incorporaron cuatro suites de medición continua para evaluar el impacto sobre el delivery, la calidad, los releases y las decisiones de ingeniería.
“Construir nuestro propio plugin y subagentes alrededor de principios de AI Engineering convirtió a Claude Code de un asistente en un verdadero multiplicador para el equipo.”
Mariano B.
AI Lead Engineer
@ Santex
De la adopción individual de IA a un sistema de ingeniería medible.
En seis meses, la IA pasó de ser una experimentación individual a convertirse en una parte medible del sistema de ingeniería de Syscon. El resultado fue un delivery más rápido, mejores capacidades de testing, medición continua y mayor visibilidad sobre las decisiones que dan forma al producto.
Los pull requests, antes extensos y lentos de revisar, ahora llegan listos para revisión y con un alcance más preciso. Esto permitió reducir un 96% el tiempo de revisión, medido por CHRONOS desde el commit hasta el merge. En esos mismos seis meses, el equipo multiplicó por 3,5 su velocidad de delivery.
A medida que aumentó esa velocidad, ARGOS comenzó a monitorear la calidad del testing y los deployments, SESHAT a generar un registro automático de cada release y METIS a mantener 23 decisiones de arquitectura bajo auditoría automatizada continua.
El resultado no es un piloto que terminó en un reporte, sino un flujo de ingeniería en producción donde el delivery asistido por IA y la medición continua funcionan de manera integrada, todos los días.
