El modelo operativo
del futuro es
Human + AI
No reemplazamos ingenieros. Multiplicamos su impacto entrenando IA con experiencia real.
Contacto

Por qué necesitamos evolucionar

El mercado exigirá compañías híbridas: Human expertise + IA estructurada + eficiencia sistemática.

Sin demanda de desarrolladores

La demanda de desarrolladores junior cae globalmente.

Copilotos

El 90% de los equipos globales ya utiliza copilotos.

Sin demanda de desarrolladores

La demanda de desarrolladores junior cae globalmente.

Sin demanda de desarrolladores

La demanda de desarrolladores junior cae globalmente.

El problema real

Integraciones Fintech
Si no adoptamos IA, perdemos competitividad.

No es un "AI Hype"

No es "reemplazar humanos"

No es "ignorar la disrupción"

Sólo humanos
Si confiamos sólo en humanos para tareas mecánicas, perdemos velocidad.
Integraciones Fintech
Si adoptamos IA de forma desordenada,destruimos calidad y procesos.
IA como reemplazo
Si usamos IA para reemplazar humanos,perdemos ingeniería.

Nuestra filosofía

No es automatización. No es reemplazo. Es multiplicación.

Human

Entiende propósito
Diseña soluciones
Entiende restricciones
Anticipa riesgos

IA Operativa

PRs repetitivos
Tests automáticos
Documentación
Compliance y análisis

Resultado

Más innovación
Entrega continua
Mayor calidad
Escalabilidad real

El core tecnológico: el secreto del Hive

La clave del Engineering Hive no es tener agentes. Es que esos agentes están entrenados con nuestra experiencia real utilizando estrategias de LoRA y QLoRA que permiten:

Y lo más importante:

Cada mensaje de Slack, cada PR, cada revisión y cada discusión arquitectónica se convierte en un dato de entrenamiento.

El Hive no aprende “cómo programar” en general. Aprende cómo programamos nosotros.

Ese es el diferencial competitivo más grandeque cualquier consultora puede tener hoy.

Cómo se entrenan los modelos

1
2
3
4
5
6
1

Recolectamos señales del proceso

Slack, GitHub, PRs, documentación, tests, decisiones arquitectónicas.

2

Normalizamos y anotamos los datos

  • Patrones
  • Reglas
  • Good practices
  • Anti-patrones
  • Decisiones de diseño
3

Aplicamos LoRA / QLoRA

Finetuning eficiente y modular.

4

Creamos bloques de especialización

  • Coder
  • QA
  • Reviewer
  • Doc
  • Architecture
5

Los integramos al Hive

  • Pipelines
  • CI/CD
  • Orquestación
  • Observabilidad
6

Entrenamiento continuo

Cada ciclo de sprint aumenta el conocimiento del sistema.

Human + AI

es un ciclo virtuoso

AI
1

Humano crea /
decide / diseña

2

La IA aprende
de ese trabajo

3

El trabajo
futuro mejora

4

El equipo
sube de nivel

5

La IA se vuelve
más especializada

Cómo se entrenan los modelos

2024

Data Foundations

  • Consolidamos el conocimiento técnico en repositorios estructurados
  • Construimos datasets de código, arquitectura y calidad
  • Creamos el feature store técnico (tests, patrones, reglas, ejemplos)
  • Integramos señales de Slack, GitHub y Notion para capturar contexto

2025

Agent Factory

Comenzamos a entrenar modelos LoRA / QLoRA modulares

  • Agent Coder
  • Agent QA
  • Agent Reviewer
  • Agent Doc
  • Agent Arch
  • Agent Security
  • Agent Compliance

2026

Engineering Hive

  • Repositorio vivo del proceso de Ancient
  • Integración total entre humano, agente y pipeline
  • Commit → pruebas, revisiones y documentación automáticas
  • Reentrenamiento continuo con cada PR
  • Modelo que crece todos los días con nuestro trabajo

Human + AI no es un experimento

Es el nuevo ADN de Ancient.
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