Software de todos los colores.Software a la medida, con IA que hace el trabajo.

Producto insignia

Havernor

Todo su negocio, manejado desde una sola conversación: ventas, cifras, operación y reuniones en una sola suite, y nada importante pasa hasta que una persona de su equipo lo aprueba.

Para dueños de empresa y sus equipos

Disponible

Visitar havernor.com(se abre en una pestaña nueva)

Producto insignia

DevSpeak

Convierte requisitos informales en especificaciones técnicas claras, escritas para quienes construyen el software.

Para equipos de producto y desarrolladores de software

Disponible

Visitar www.devspeak.dev(se abre en una pestaña nueva)

gRit

Convierte cualquier repositorio de código en un lienzo visual: ramas que se crean, fusionan y sincronizan arrastrándolas.

Para desarrolladores en GitHub y GitLab

Disponible

Visitar gritapp.dev(se abre en una pestaña nueva)

TalentAssisto

Asistentes de IA entrenados con los documentos de recursos humanos de su empresa: revisan hojas de vida, responden preguntas sobre políticas y redactan documentos para empleados.

Para equipos de recursos humanos y reclutadores

Disponible

Visitar www.talentassisto.com(se abre en una pestaña nueva)

SkipSponsor AI

Una extensión gratuita de Chrome que encuentra la mención patrocinada dentro de un video de YouTube y la salta, con un clic para deshacerlo.

Para quienes ven YouTube en Chrome

Disponible

Visitar chromewebstore.google.com(se abre en una pestaña nueva)

DevSpeak Utilities

Cuatro herramientas puntuales para el texto que se le entrega a un agente de IA: especificaciones de tareas, prompts seguros, inglés técnico claro y pruebas de prompts.

Para desarrolladores que trabajan con agentes de IA

Disponible

Visitar utilities.devspeak.dev(se abre en una pestaña nueva)

Cuatro aplicaciones, una suite

• SpecStudioEspecificaciones

  Convierte una solicitud sencilla en una tarea que un agente de navegador puede seguir y una persona puede auditar.

  Visitar specstudio.devspeak.dev(se abre en una pestaña nueva)
• Prompt GuardianSeguridad de prompts

  Prueba los prompts de sistema contra ataques, y una persona aprueba cada cambio.

  Visitar promptguardian.devspeak.dev(se abre en una pestaña nueva)
• Dev Text ForgeRedacción técnica

  Reescribe textos técnicos en un inglés claro y conserva intactos cada nombre y cada número.

  Visitar textforge.devspeak.dev(se abre en una pestaña nueva)
• PromptForgeHerramientas de prompts

  Una caja de herramientas para escribir, revisar, reforzar y probar prompts.

  Visitar promptforge.devspeak.dev(se abre en una pestaña nueva)

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• 

  Aplicaciones de negocio a la medida

  Portales internos, flujos de solicitudes y aprobaciones, y espacios de documentos, construidos alrededor de la forma en que su equipo ya trabaja.

  Por ejemploUn portal de empresa donde solicitudes, aprobaciones y documentos viven en un solo lugar. La IA clasifica cada solicitud y redacta la primera respuesta.

  Hablemos de esto (Aplicaciones de negocio a la medida, se abre en una pestaña nueva)Ver detalles: Aplicaciones de negocio a la medida
• 

  CRM y herramientas de ventas

  Su propio CRM, hecho a la forma de su proceso de ventas y no al revés.

  Por ejemploEl CRM propio de una startup. La IA registra cada correo y cada llamada, le recuerda al equipo a quién hacer seguimiento y redacta el mensaje.

  Hablemos de esto (CRM y herramientas de ventas, se abre en una pestaña nueva)Ver detalles: CRM y herramientas de ventas
• 

  Monitoreo de máquinas y operaciones

  Tableros para máquinas, sensores y operaciones, con alertas que llegan a la persona indicada.

  Por ejemploEl tablero de telemetría de una planta. La IA vigila los datos de los sensores, detecta una máquina que se está desajustando y abre una orden de mantenimiento antes de que falle.

  Hablemos de esto (Monitoreo de máquinas y operaciones, se abre en una pestaña nueva)Ver detalles: Monitoreo de máquinas y operaciones
• 

  Tiendas en línea con asistente de IA

  Tiendas en línea que atienden a sus clientes a cualquier hora y en su idioma.

  Por ejemploUna tienda en línea cuyo asistente responde preguntas sobre productos y pedidos, de día y de noche, y le pasa la conversación al personal cuando hace falta una persona.

  Hablemos de esto (Tiendas en línea con asistente de IA, se abre en una pestaña nueva)Ver detalles: Tiendas en línea con asistente de IA
• 

  Automatización de procesos

  El trabajo de copiar y pegar entre el correo, las hojas de cálculo y su ERP, sin que nadie tenga que hacerlo a mano.

  Por ejemploFacturas, órdenes de compra e informes que hoy se copian a mano. La IA los mueve, y una persona aprueba las excepciones.

  Hablemos de esto (Automatización de procesos, se abre en una pestaña nueva)Ver detalles: Automatización de procesos
• 

  Consultoría y descubrimiento en IA

  ¿No sabe dónde encaja la IA en su empresa? Lo descubrimos juntos.

  Por ejemploEmpezamos con una llamada gratuita de 30 minutos, mapeamos juntos un proceso y le enviamos una propuesta a la medida con alcance y cronograma.

  Hablemos de esto (Consultoría y descubrimiento en IA, se abre en una pestaña nueva)Ver detalles: Consultoría y descubrimiento en IA

Imágenes: ilustraciones generadas con IA.

1. 01

   Una llamada gratuita

   En 30 minutos nos cuenta sobre su empresa y el problema. Le hacemos preguntas y le decimos con franqueza si el software y la IA pueden ayudarle.

2. 02

   Una propuesta a la medida

   Recibe una propuesta escrita con alcance, cronograma y precio, fijada antes de empezar cualquier trabajo.

3. 03

   Lo construimos, lo lanzamos y lo operamos

   Construimos el software, lo lanzamos con su equipo y lo mantenemos funcionando y mejorando.

Fabricante

Detectar la máquina que se está desajustando antes de que falle

El problema

Las máquinas suelen fallar sin aviso en plena jornada. La planta pierde producción, el equipo trabaja horas extra en reparaciones urgentes y el mantenimiento sigue el calendario y no el estado real de cada máquina.

Lo que construiríamos

Por ejemplo, un fabricante podría tener un tablero que lee los datos que sus máquinas ya producen, como temperatura, vibración y corriente. La IA vigila las lecturas de día y de noche, señala la máquina cuyo comportamiento se aleja de lo normal, explica en palabras sencillas qué cambió y redacta una orden de mantenimiento con el historial adjunto. Por dentro, el arnés de agentes se conecta a los sensores y al sistema de mantenimiento, sigue sus procedimientos y se prueba con fallas pasadas antes de entrar en operación.

Su equipo decide

Su jefe de mantenimiento decide si se detiene una máquina y aprueba cada orden de trabajo. La IA nunca detiene una línea por su cuenta.

Hablemos de este caso (se abre en una pestaña nueva)

Lo que reporta la industria

• 35–45 %menos tiempo de paradaU.S. Department of Energy, Federal Energy Management Program
• 70–75 %de las averías eliminadasU.S. Department of Energy, Federal Energy Management Program
• 5–20 %de la capacidad productiva de una planta se puede perder por un mal mantenimientoDeloitte Insights

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Resultados promedio reportados al iniciar un programa de mantenimiento predictivo

Resultados promedio reportados al iniciar un programa de mantenimiento predictivo	Fuente
Costos de mantenimiento, menores: 25–30 %	U.S. Department of Energy, Federal Energy Management Program
Tiempo de parada, menor: 35–45 %	U.S. Department of Energy, Federal Energy Management Program
Averías eliminadas: 70–75 %	U.S. Department of Energy, Federal Energy Management Program
Producción, mayor: 20–25 %	U.S. Department of Energy, Federal Energy Management Program

Rangos de encuestas independientes recopiladas por el Departamento de Energía de EE. UU. (Guía de buenas prácticas de O&M, 2010).Fuente: U.S. Department of Energy, Federal Energy Management Program, “Operations & Maintenance Best Practices Guide, Release 3.0, Chapter 5: Types of Maintenance Programs” (Publicado: 1 ago 2010; Consultado el 16 oct 2026)

Startup

Ningún cliente potencial perdido por un seguimiento olvidado

El problema

Un equipo comercial pequeño reparte el día entre correos, llamadas y hojas de cálculo. Las notas se pierden, los seguimientos se retrasan y los vendedores pasan más tiempo actualizando registros que hablando con clientes.

Lo que construiríamos

Por ejemplo, una startup podría tener su propio CRM en el que la IA registra cada correo y llamada, mantiene al día la historia de cada negocio, recuerda al equipo a quién contactar hoy y redacta el mensaje para que el vendedor lo revise. Por dentro, el arnés de agentes lee solo su CRM y el correo del equipo, sigue sus etapas de venta y deja cada mensaje de salida en espera de una persona.

Su equipo decide

Los vendedores aprueban cada mensaje antes de enviarlo, y los descuentos y las condiciones de contrato siempre quedan en manos de su equipo.

Hablemos de este caso (se abre en una pestaña nueva)

Lo que reporta la industria

• 70 %del tiempo de los vendedores se va en tareas distintas a venderSalesforce
• 81 %de los equipos de ventas está probando la IA o ya la implementó por completoSalesforce

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Equipos de ventas cuyos ingresos crecieron en el último año

Equipos de ventas cuyos ingresos crecieron en el último año	Fuente
Equipos con IA: 83 %	Salesforce
Equipos sin IA: 66 %	Salesforce

Salesforce State of Sales, sexta edición: encuesta a 5.500 profesionales de ventas, marzo a abril de 2024. Es una correlación, no prueba de que la IA causó el crecimiento.Fuente: Salesforce, “Salesforce Report: Sales Teams Using AI 1.3x More Likely to See Revenue Increase (State of Sales, 6th edition)” (Publicado: 25 jul 2024; Consultado el 16 oct 2026)

Tienda en línea

Preguntas sobre productos y pedidos respondidas de día y de noche

El problema

Los clientes hacen las mismas preguntas a toda hora: si hay existencias, dónde está su pedido, si pueden devolverlo. Las preguntas sin respuesta se convierten en ventas perdidas y el equipo pasa el día copiando números de guía.

Lo que construiríamos

Por ejemplo, una tienda en línea podría sumar un asistente que responde con el catálogo, el inventario y el estado real de cada pedido, sugiere la talla o el producto adecuado y pasa la conversación a una persona, con todo el contexto, cuando el cliente la necesita. Por dentro, el arnés de agentes se conecta a su tienda y a su sistema de envíos, responde solo con sus propias políticas y se prueba con conversaciones reales antes de entrar en operación.

Su equipo decide

Los reembolsos, las excepciones a sus políticas y los cambios en un pedido esperan a una persona de su equipo.

Hablemos de este caso (se abre en una pestaña nueva)

Lo que reporta la industria

• 74 %de los consumidores dice que, por la IA, ahora espera atención al cliente a toda horaZendesk
• 80 %Pronósticode los problemas comunes de servicio al cliente los resolverá la IA agéntica sin intervención humanaGartner

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Más casos resueltos por hora por agentes de soporte con un asistente de IA

Más casos resueltos por hora por agentes de soporte con un asistente de IA	Fuente
Todos los agentes, en promedio: 14 %	NBER Working Paper 31161 / The Quarterly Journal of Economics
Agentes nuevos o con menos experiencia: 34 %	NBER Working Paper 31161 / The Quarterly Journal of Economics

Estudio de campo con 5.179 agentes de soporte, The Quarterly Journal of Economics, 2025. Los agentes con más experiencia casi no notaron efecto.Fuente: NBER Working Paper 31161 / The Quarterly Journal of Economics, “Generative AI at Work (Brynjolfsson, Li and Raymond; The Quarterly Journal of Economics 140(2), 889–942)” (Publicado: mayo de 2025; Consultado el 16 oct 2026)

Back office y finanzas

Facturas y órdenes de compra que nadie tiene que volver a digitar

El problema

Las facturas llegan por correo en PDF. Alguien las vuelve a digitar en el ERP, las cruza a mano con las órdenes de compra y persigue las que no cuadran. Es lento, y cada excepción frena todo lo demás.

Lo que construiríamos

Por ejemplo, un equipo de finanzas podría hacer que la IA lea cada factura, la cruce con su orden de compra y su recibo, la registre en el ERP y envíe una lista corta de diferencias a la persona que puede resolverlas. Por dentro, el arnés de agentes se conecta a su correo y a su ERP, sigue sus reglas de aprobación y verifica su trabajo con facturas que su equipo ya procesó.

Su equipo decide

La IA nunca paga nada. Los pagos y cada excepción los aprueba su equipo de finanzas.

Hablemos de este caso (se abre en una pestaña nueva)

Lo que reporta la industria

• 18,4 %de las facturas, en promedio, son excepciones que necesitan a una personaArdent Partners
• 51,0 %de las facturas procesadas de principio a fin sin intervención manual en los equipos más eficientesArdent Partners (report copy distributed by its sponsor, Bottomline)
• 29,0 %en los demás equiposArdent Partners (report copy distributed by its sponsor, Bottomline)

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Días para procesar una factura

Días para procesar una factura	Fuente
Equipos más eficientes: 2,9 días	Ardent Partners (report copy distributed by its sponsor, Bottomline)
Promedio: 8,2 días	Ardent Partners
Demás equipos: 13,5 días	Ardent Partners (report copy distributed by its sponsor, Bottomline)

Ardent Partners, State of ePayables 2025: encuesta a 204 líderes de cuentas por pagar y finanzas, marzo a mayo de 2025.Fuente: Ardent Partners (report copy distributed by its sponsor, Bottomline), “The State of ePayables 2025: AP's Unfinished Journey (Table 2: The 2025 AP Maturity Framework)” (Publicado: junio de 2025; Consultado el 16 oct 2026) · Fuente: Ardent Partners, “State of ePayables (Part Nine): AP Benchmarks and Best-in-Class Performance” (Publicado: 22 ene 2026; Consultado el 16 oct 2026)

Recursos humanos y selección

Cada postulación leída y la lista corta preparada

El problema

Las vacantes atraen cientos de hojas de vida o, en los cargos difíciles, muy pocas. Los reclutadores pasan el día leyendo y agendando, y los buenos candidatos esperan o se van a otra empresa.

Lo que construiríamos

Por ejemplo, un equipo de recursos humanos podría hacer que la IA lea cada postulación frente a los criterios que el equipo definió, resuma con evidencia cómo cumple cada candidato, responda las preguntas de los candidatos sobre el proceso y proponga horarios de entrevista. Por dentro, el arnés de agentes lee solo los criterios del cargo y las postulaciones, deja registro de por qué resumió cada una como lo hizo y se revisa su consistencia antes de entrar en operación.

Su equipo decide

Las personas toman cada decisión de contratación. La IA prepara la lectura; sus reclutadores eligen quién avanza.

Hablemos de este caso (se abre en una pestaña nueva)

Lo que reporta la industria

• 69 %de los profesionales de recursos humanos tuvo dificultades para contratar cargos de tiempo completoSHRM
• 43 %de los profesionales de recursos humanos usa IA para apoyar su trabajo, la mayoría en selecciónSHRM

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Profesionales de recursos humanos con dificultades para contratar cargos de tiempo completo

Profesionales de recursos humanos con dificultades para contratar cargos de tiempo completo	Fuente
2022: 91 %	SHRM
2024: 77 %	SHRM
2025: 69 %	SHRM

Encuesta SHRM Talent Trends; la edición de 2025 consultó a más de 2.000 profesionales de recursos humanos.Fuente: SHRM, “Uncertain Economy Adds to Recruitment Challenges (SHRM 2025 Talent Trends)” (Publicado: 24 mar 2025; Consultado el 16 oct 2026)

Logística y servicio en campo

Rutas, inventario y visitas planeadas con información al día

El problema

Los despachadores planean el día con hojas de cálculo y llamadas. Un camión retrasado o un repuesto faltante rompe el plan, los clientes llaman a preguntar dónde está el técnico y el inventario se acumula en una bodega mientras en otra se agota.

Lo que construiríamos

Por ejemplo, una distribuidora o una empresa de servicio técnico podría tener una aplicación en la que la IA propone las rutas y visitas del día, vuelve a planear cuando llega un retraso, avisa antes de que se agote un repuesto y mantiene informado a cada cliente sobre la hora de llegada. Por dentro, el arnés de agentes se conecta a sus pedidos, su inventario y la ubicación de sus vehículos, sigue sus reglas de servicio y se prueba con semanas pasadas de operación real.

Su equipo decide

Los despachadores aprueban el plan, y las órdenes de compra de inventario esperan a la persona responsable.

Hablemos de este caso (se abre en una pestaña nueva)

Lo que reporta la industria

• 65 %mejora en niveles de servicioMcKinsey & Company

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Mejora reportada por las primeras empresas en usar IA en la cadena de suministro

Mejora reportada por las primeras empresas en usar IA en la cadena de suministro	Fuente
Costos logísticos: 15 %	McKinsey & Company
Niveles de inventario: 35 %	McKinsey & Company
Niveles de servicio: 65 %	McKinsey & Company

McKinsey & Company, 2021: primeras empresas en adoptarla frente a competidores más lentos.Fuente: McKinsey & Company, “Succeeding in the AI supply-chain revolution” (Publicado: abril de 2021; Consultado el 16 oct 2026)

Clínica o consultorio

Menos espacios vacíos en el calendario de citas

El problema

Los pacientes olvidan sus citas, cancelan a última hora o nunca vuelven a llamar para reprogramar. Cada espacio vacío es tiempo que un profesional pudo dedicar a otro paciente, y la recepción pasa horas al teléfono.

Lo que construiríamos

Por ejemplo, una clínica podría tener un asistente que manda recordatorios, permite a los pacientes confirmar, cancelar o mover su cita por mensaje, ofrece el espacio liberado a la lista de espera y mantiene el calendario de citas al día. Por dentro, el arnés de agentes se conecta solo al sistema de agendamiento, nunca da consejos médicos y pasa toda pregunta clínica al personal de la clínica.

Su equipo decide

Las preguntas clínicas siempre pasan al personal de la clínica, y el personal confirma cualquier cambio que las reglas de la clínica no le permitan hacer al asistente.

Hablemos de este caso (se abre en una pestaña nueva)

Lo que reporta la industria

• 23 %tasa promedio de inasistencia a citas médicasHealth Policy (Elsevier), via PubMed
• 67 %asistió cuando recibió una notificación por mensajeBMJ Open, via PubMed Central
• 54 %asistió sin notificaciónBMJ Open, via PubMed Central

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Tasa de inasistencia con y sin notificaciones electrónicas por mensaje

Tasa de inasistencia con y sin notificaciones electrónicas por mensaje	Fuente
Sin notificaciones: 21 %	BMJ Open, via PubMed Central
Con notificaciones por mensaje: 15 %	BMJ Open, via PubMed Central

Metaanálisis de estudios aleatorizados, BMJ Open, 2016.Fuente: BMJ Open, via PubMed Central, “Using digital notifications to improve attendance in clinic: systematic review and meta-analysis (Robotham et al., BMJ Open 6(10), e012116)” (Publicado: 24 oct 2016; Consultado el 16 oct 2026)

Firma de servicios profesionales

Primeros borradores de propuestas, informes y cartas en minutos

El problema

Consultores, contadores y agencias pasan horas en documentos que siguen la misma estructura: propuestas, informes, cartas a clientes. Las personas con más experiencia terminan dando formato en lugar de asesorar.

Lo que construiríamos

Por ejemplo, una firma podría tener una herramienta de redacción que parte de sus propias plantillas y documentos anteriores, reúne los datos del cliente, redacta el primer borrador y marca cada cifra y afirmación que una persona debe verificar. Por dentro, el arnés de agentes lee solo las plantillas aprobadas de la firma y el expediente del cliente, y sus borradores se prueban contra documentos que la firma ya entregó.

Su equipo decide

Un profesional revisa y firma cada documento. Nada llega a un cliente sin esa revisión.

Hablemos de este caso (se abre en una pestaña nueva)

Lo que reporta la industria

• 40 %menos tiempo en tareas de redacción profesional con un asistente de IA generativaScience, via PubMed
• 25,1 %más rápido en esas tareasHarvard Business School

La misma investigación también encontró el límite: en una tarea fuera de lo que la IA hace bien, los consultores que la usaron tuvieron 19 % menos probabilidad de llegar a una respuesta correcta. Por eso una persona revisa cada documento.

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Efectos medidos de la asistencia de IA en experimentos controlados

Efectos medidos de la asistencia de IA en experimentos controlados	Fuente
Menos tiempo por tarea de redacción: 40 %	Science, via PubMed
Mejor calidad de redacción: 18 %	Science, via PubMed
Más tareas de consultoría completadas: 12,2 %	Harvard Business School
Tareas de consultoría más rápidas: 25,1 %	Harvard Business School

Noy y Zhang, Science, 2023 (tareas de redacción); Dell'Acqua y otros, Harvard Business School, 2023 (tareas de consultoría).Fuente: Science, via PubMed, “Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence (Noy and Zhang, Science 381, 187–192)” (Publicado: 14 jul 2023; Consultado el 16 oct 2026) · Fuente: Harvard Business School, “Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality (HBS Working Paper 24-013)” (Publicado: septiembre de 2023; Consultado el 16 oct 2026)

Cifras de terceros tomadas de estudios publicados. Describen la industria, no resultados de proyectos de DevSpeak Labs.

Imágenes: ilustraciones generadas con IA.