Más de 5.000 proyectos. Hoy el fundamento de ingeniería para infraestructura de IA.
Gosign desarrolla software para clientes empresariales desde 2001. Más de 5.000 proyectos para Airbus, Volkswagen, Shell y otros - plataformas empresariales complejas y multilingües con requisitos de seguridad, escalabilidad y mantenibilidad.
Este fundamento es la razón por la que Gosign construye infraestructura de IA hoy. No como una startup que existe desde hace dos años, sino como una empresa con 25 años de experiencia en ingeniería en entornos empresariales.
Conexión de AI Agents con sistemas empresariales existentes. SAP, Sage, SuccessFactors, Workday, Microsoft Graph - vía REST, SOAP, RFC o interfaces propietarias. La integración es el punto donde la mayoría de proyectos de IA fallan. Nosotros lo hemos resuelto miles de veces.
Interfaces legibles por máquinas para agentes, dashboards y sistemas de terceros. REST y GraphQL. Autenticación, rate limiting, versionado, documentación.
Diseño de arquitectura para plataformas de AI Agents. Modelo de datos, estrategia de despliegue, concepto de escalado, arquitectura de seguridad.
Plataformas web para usuarios internos: dashboards, portales de auditor, interfaces de chat, herramientas de workflow. Responsivas, accesibles, performantes.
Test-Driven Development (TDD) & Pair Programming continuo: Cada línea de código se escribe en pair programming. Los tests se escriben antes del código. No como ideal, sino como práctica. Cada función tiene tests. Cada merge requiere tests verdes.
Continuous Integration / Continuous Deployment (CI/CD): Pipeline de build automatizado, tests automatizados, despliegue automatizado. Cada push se testea. Cada merge se despliega.
Code Review: Cada merge request es revisado por al menos otro desarrollador. Principio de cuatro ojos para todos los cambios en producción.
Security by Design: La seguridad no es una capa añadida después. RBAC, cifrado, validación de entrada, encoding de salida - desde el día 1.
Audit Trail: Cada cambio en configuración, conjuntos de reglas y estado del sistema se documenta. Quién cambió qué cuándo - trazable e inmutable.
| Área | Tecnologías |
|---|---|
| Backend | Python, TypeScript, Node.js |
| Frontend | React, Next.js |
| Base de datos | PostgreSQL, Supabase |
| Workflow | Trigger.dev, n8n, Camunda |
| Contenedores | Docker, Kubernetes |
| CI/CD | GitHub Actions, GitLab CI |
| Monitoreo | Prometheus, Grafana |
| Auth | Supabase Auth, OIDC |
El stack sigue los requisitos del proyecto. Utilizamos tecnologías open-source donde sea posible - por transparencia, independencia y eficiencia de costes.
Los principios de ingeniería que aplican al desarrollo de software empresarial también aplican a la infraestructura de IA. Un AI Agent en producción necesita la misma disciplina que cualquier otro software empresarial: tests, pipelines de despliegue, monitoreo, Audit Trail, seguridad.
La diferencia: un AI Agent toma decisiones profesionales que deben ser documentadas y trazables. Esto requiere componentes arquitectónicos adicionales - el Decision Layer, Governance by Design, controles Cert-Ready. Pero el fundamento es ingeniería de software.
25 años de ese fundamento es la razón por la que nuestra infraestructura de IA funciona.
Nuestra serie de artículos para ejecutivos que implementan agentes de IA en la empresa.
Sí. La ingeniería de software empresarial es nuestro fundamento desde 2001. Hoy el enfoque está en infraestructura de IA - pero los principios de ingeniería son los mismos: TDD, pair programming continuo, CI/CD, code review, Security by Design.
Python, TypeScript, React/Next.js, PostgreSQL, Supabase, Trigger.dev, n8n, Camunda, Docker, Kubernetes. El stack sigue los requisitos - no preferencias.
Todo el stack se basa en tecnologías open-source. PostgreSQL en lugar de bases de datos propietarias, Docker y Kubernetes en lugar de soluciones de contenedores específicas de proveedores, Trigger.dev y n8n en lugar de motores de workflow propietarios. Cada componente es reemplazable.
De forma incremental a través de APIs. Los sistemas existentes se conectan, no se reemplazan. Los nuevos agentes de IA funcionan en paralelo con los procesos existentes. Cada paso de integración tiene un plan de rollback y se valida en un entorno de staging.
Enterprise Engineering. De la arquitectura al funcionamiento.
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