Ai para el desarrollo de software que hace a su equipo 2 veces más rápido. Sin Copilot y sin fugas de código a OpenAI.
El Ai-review detecta bugs, vulnerabilidades de seguridad e infracciones de estilo antes que el senior. Tests y documentación, de serie. El onboarding de un nuevo desarrollador: días en lugar de meses. Escenarios de Ai listos para el equipo de desarrollo que se ponen en marcha en 2–3 semanas. El CTO, el team lead, los seniors y DevOps configuran por sí mismos los estándares y los prompts, sin tickets al proveedor.
- ◉ Ai code review y seguridad
- ⌬ Tests y documentación automáticos
- ⛯ GitLab · GitVerse · Gitea · Jira
- ⛨ On-prem · el código no sale fuera
El senior no programa: revisa. No hay documentación. El nuevo pregunta durante un mes «¿dónde está esto en el código?». La release se revirtió de noche otra vez.
Copilot y Cursor no se pueden usar: el código se va a OpenAI y Anthropic. Seguridad de la información y los juristas se oponen. Y el equipo se ahoga en revisiones, deuda técnica y onboarding. Uno de cada dos PR espera al team lead tres días. No se escriben tests «porque no hay tiempo». La documentación: un Confluence de hace dos años.
Los seniors se ahogan en PR y no programan
El team lead dedica el 60–70% de su tiempo a revisiones. El PR lo espera tres días. El junior corrige según los comentarios durante una semana. La mitad de las observaciones son siempre las mismas: tipado, naming, falta de tests, mal logging.
Un desarrollador nuevo tarda 3 meses en entrar en la base de código
No hay documentación o está obsoleta. Nadie escribió los ADR. Las decisiones de arquitectura están en la cabeza de dos seniors. El junior pregunta en el chat y espera. La velocity del equipo cae con cada contratación.
Las vulnerabilidades y la deuda técnica afloran en producción
Inyecciones SQL, fugas de tokens, dependencias vulnerables, race conditions: se detectan en la auditoría de seguridad o en un incidente. Los tests no cubren los edge cases. Las regresiones aparecen en el cliente.
No «hemos implantado Ai para desarrollo». Sino cifras en velocity, incidentes y calidad de código.
Cada escenario, con una economía clara. No «hemos mejorado el proceso», sino time-to-merge, deploys/day, MTTR, cobertura de tests y carga de los seniors, en concreto.
Time-to-merge en los PR típicos
El Ai hace la primera revisión en minutos. El senior entra con el trabajo hecho y solo dedica tiempo a las decisiones de arquitectura. El junior aprende más rápido.
Velocity del equipo
El senior programa, no revisa. El junior no espera. La documentación y los tests se generan. El backlog avanza más rápido, las features salen a tiempo.
Hasta el primer PR productivo del nuevo desarrollador
Chat de Ai sobre la base de código. Responde al momento: «dónde está esto», «por qué es así», «cómo se añade». En lugar de 3 meses de puesta al día.
Bugs en producción
El Ai security review detecta OWASP, fugas de secretos y dependencias vulnerables antes del merge. Los tests automáticos cubren los edge cases.
El Ai vive dentro del perímetro de desarrollo. Del Git al IDE del desarrollador.
Conectamos su Git, Jira, CI/CD, documentación y monitorización, colocamos agentes de Ai en procesos concretos y entregamos el control al CTO y a los team leads. El código y los secretos no salen fuera: ni a OpenAI ni a Anthropic.
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01
Conectamos Git, Jira, CI/CD y la documentación en un perímetro cerrado GitLab self-hosted, GitVerse, SourceCraft, Gitea, Bitbucket DC, Gerrit, Jira DC, YouTrack, Tracker, Linear, Jenkins, TeamCity, GitLab CI, ArgoCD, Confluence, Notion, Sentry, Grafana.
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02
Tomamos una plantilla de agente del catálogo de ingeniería Ai code review, security review, tests automáticos, documentación automática, chat sobre la base de código, asistente de CI/CD, generador de migraciones, asistente de postmortem, refactorización. Más de 18 escenarios listos.
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03
El CTO y los team leads lo configuran por sí mismos Estándares de codificación, guidelines, plantillas de review, políticas de seguridad, límites de acciones automáticas, gates de CI/CD. Los prompts y las reglas viven en Git y se versionan. A/B y rollback con un solo commit.
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04
El desarrollador ve el resultado allí donde programa La revisión, en el PR de GitLab; el chat sobre el código, en VS Code y JetBrains; los tests, como commit en la rama; la alerta de CI, en Mattermost o Slack; el postmortem, en Confluence.
Lo que hace al equipo de ingeniería 2 veces más rápido.
No vendemos un «Copilot ruso». Ofrecemos un constructor, plantillas y conectores sobre lo que ya tiene, para que el CTO y el team lead monten el asistente conforme a sus estándares y su base de código por sí mismos, sin fugas de código al exterior.
Constructor de estándares no-code
Guidelines, plantillas de review, políticas de seguridad, gates de CI: de forma visual y en Git. Sin desarrollo a medida.
Plantillas para dev
Más de 18 escenarios: review, tests, docs, chat sobre el código, seguridad, migraciones, refactorización, postmortem.
Conectores con Git y Jira
GitLab self-hosted, GitVerse, SourceCraft, Gitea, Bitbucket DC, Gerrit, Jira DC, YouTrack, Tracker, Linear.
Ai code review
Estándares, naming, bugs, rendimiento, tests, documentación, tipado. Según sus guidelines, no según un «buen código» abstracto.
Security review y SAST
OWASP Top 10, CWE, fugas de secretos, dependencias vulnerables, IDOR, RCE, inyecciones. En cada PR antes del merge.
Generación automática de tests
Unit, integration, e2e a partir del código y la spec. Edge cases, mocks, fixtures. JUnit, pytest, Jest, Vitest, Go test.
Documentación automática
Docs de API a partir del código, README, ADR y runbook. Se actualiza automáticamente al cambiar el código. Sin guías obsoletas.
Chat sobre la base de código (RAG)
«¿Dónde está esto en el código?», «¿cómo añado un campo al modelo X?», «¿por qué está hecho así?». Con cita del archivo y la línea.
Asistente de CI/CD
Análisis de pipelines fallidos, distinción entre error real y flake, recomendación de fix. Reduce el MTTR de CI.
Asistente de incidentes
Stack trace → lista de incidentes similares, hipótesis, propuestas de fix. Borrador automático de postmortem.
Generador de migraciones y scaffolding
Migraciones de BD, CRUD, endpoints REST/gRPC, OpenAPI, formularios de front. Según sus plantillas y el estilo del proyecto.
Auditoría y explicabilidad
Cada acción del Ai queda en el log. Prompts, versiones del modelo, cambios de código. Auditoría completa para seguridad y compliance.
Nos conectamos a su Git, Jira, IDE y CI/CD.
Nada de «muévanlo todo a GitHub». Tomamos su GitLab self-hosted, Gitea, GitVerse, Jira DC, Jenkins y TeamCity, y ponemos el Ai por encima. Webhooks, integraciones nativas de Git y LSP para el IDE, de serie.
// VCS & code review
// trackers & PM
// CI/CD
// IDE & editores
// docs · monitoring · chat
El Ai toma la decisión allí donde el desarrollador la espera.
La revisión aparece en el PR de GitLab un minuto después del push. El chat sobre el código, en VS Code y JetBrains vía LSP. Los tests se commitean en la rama del PR. La alerta por un CI caído llega a Mattermost con una hipótesis de fix. El borrador del ADR aparece en Confluence. El postmortem del incidente se construye a partir de Sentry y Grafana. La decisión la toma el desarrollador allí donde ya trabaja.
Repositorios, PR/MR, tareas, specs, ADR, documentación, logs de CI, incidentes de Sentry, métricas de Grafana. El Ai ve la ingeniería en su conjunto.
Comentario en el PR, suggestion diff, commit en la rama, actualización de la documentación, creación de ADR, tarea en Jira, escalado en Mattermost.
PR/MR en Git, IDE vía LSP, chatbot en Mattermost y Pachca, panel web, CLI, plugins de VS Code y JetBrains.
Más de 18 agentes de Ai para las tareas típicas de ingeniería.
Plantilla + su base de código = un agente operativo en los PR y el IDE. Sin meses de I+D. Cada escenario, con ROI y traza de auditoría para seguridad de la información.
Ai code review en cada PR
Según sus estándares y su style guide. Estilo, naming, tipado, bugs, rendimiento, tests. El junior aprende más rápido y el senior se libera de la rutina.
Ai security review
OWASP Top 10, CWE, fugas de secretos, dependencias vulnerables, IDOR, inyecciones. Gate en el merge: critical bloquea, high notifica a seguridad.
Generación automática de tests unit y e2e
A partir del código y la spec: tests listos con edge cases, mocks y fixtures. JUnit, pytest, Jest, Vitest, Go test, RSpec.
Chat sobre la base de código para el onboarding
RAG sobre su código y Confluence. «Dónde está», «por qué es así», «cómo se añade». Con cita del archivo y la línea. El nuevo es productivo en 3 semanas.
Documentación automática y ADR
Docs de API, README y runbook a partir del código. ADR de la decisión de arquitectura a partir del PR. Se actualiza automáticamente. La documentación vive en Git, no en un Confluence de hace dos años.
Asistente de CI/CD y detector de flakes
Análisis del pipeline caído en segundos. Error real vs. flake. Hipótesis de fix y diff. Reduce el MTTR de CI 3 veces.
Asistente de incidentes y postmortem
Stack trace y métricas → incidentes similares, hipótesis, fix. Borrador de postmortem según plantilla blame-free. Reduce el MTTR en incidentes.
Generador de migraciones y CRUD
Migraciones de BD, endpoints CRUD, spec de OpenAPI, formularios de frontend según el estilo de su proyecto. No una plantilla universal, sino la suya.
Analista de Ai para el CTO
Pregunte por voz: «Muéstrame los equipos con caída de velocity en el trimestre y los cuellos de botella», y obtenga cifras, gráfico, causas y qué descargar.
El Ai para desarrollo debe gestionarlo quien responde de la velocity y la calidad del código. No el proveedor ni OpenAI.
El CTO conoce la arquitectura. El team lead conoce la base de código. El senior conoce los estándares del equipo. Seguridad conoce los riesgos. Son ellos quienes configuran el Ai a su medida: con prompts y reglas en Git, no mediante un ticket al proveedor de Copilot.
Ai = un Copilot prohibido por seguridad de la información
- ✕El código se va a OpenAI y Anthropic. Los juristas y seguridad se oponen. No se puede activar.
- ✕Sugerencias genéricas de «cómo escribir un endpoint REST», pero sin conocer su base de código ni sus estándares.
- ✕El desarrollador acepta una alucinación y la lleva a producción. Código sin sentido.
- ✕El senior sigue revisando a mano: Copilot ayuda al junior a escribir, pero no ayuda a revisar.
- ✕No funciona con C++/Rust/Embedded: se entrenó con JS y Python.
Ai = una herramienta en manos del CTO y el team lead
- ✓El código no sale fuera. On-prem en su CPD o AiST BOX. Seguridad y los juristas quedan satisfechos.
- ✓Reentrenamiento con su base de código y su historial de commits. Conoce los estándares de su equipo en concreto.
- ✓Cada propuesta del Ai se explica: cita del style guide, enlace al ADR o a un código similar.
- ✓El team lead y los seniors editan los prompts y las reglas en Git: se versionan y se revisan como código.
- ✓Compatibilidad con todos los lenguajes: Python, Go, Java, Kotlin, Rust, C++, TypeScript, 1C.
Una solución que convence al CTO, a seguridad de la información y a los desarrolladores a la vez.
El desarrollo es un compromiso entre velocity, calidad, seguridad y sustitución de importaciones. AiST está diseñado para que todas las partes digan «sí».
Cifras en velocity y calidad
- Velocity del equipo +30–50%
- Time-to-merge −50–70%
- Bugs en producción −40–60%
- Tiempo de onboarding −60–75%
- Cobertura de tests +20–40 p.p.
- ROI en 2–4 meses
Seguridad y sustitución de importaciones
- On-prem o AiST BOX en su CPD
- El código, los secretos y las specs no salen fuera
- Registro del Ministerio de Desarrollo Digital / preparado para infraestructuras críticas (КИИ)
- Auditoría completa de consultas y prompts
- Enmascaramiento de secretos y datos personales
- Exportación a SIEM (Kaspersky, MaxPatrol)
Gobernanza y «sin ser pedante»
- Prompts y reglas, en Git
- Versiones, A/B, rollback de modelos
- Explicación de cada revisión
- Límites y ajuste de tono («sin pedantería»)
- Compatibilidad con VS Code, JetBrains, Vim
- Todos los lenguajes: Python, Go, Java, Rust, 1C
Las preguntas que plantean el CTO y seguridad de la información antes del piloto.
¿En cuánto tiempo arranca el primer escenario?
Ai code review y chat sobre la base de código: 1–2 semanas tras conectar el Git. Tests automáticos y security review: 2–3 semanas; hay que reentrenar con sus estándares. Asistente de CI/CD y postmortem: 3–4 semanas; se necesitan logs históricos e incidentes.
¿Es esto un Copilot? ¿El código se irá a OpenAI?
No. AiST Dev se despliega íntegramente en su propio hardware o como AiST BOX en el CPD. El código, los secretos, las specs y los ADR no salen del perímetro. Sin API externas hacia OpenAI, Anthropic o Google. Se pueden usar LLM propios (abiertos o reentrenados).
¿Y las alucinaciones y el «código dañino»?
El Ai propone suggestions, no commitea por su cuenta. Cada propuesta se explica con una cita del style guide o un fragmento similar del código. Un hallazgo critical de seguridad bloquea el merge. Los tests se ejecutan en el CI antes de aceptar la suggestion. La decisión final es del desarrollador y del revisor.
¿Qué lenguajes y stack soportan?
Python, Go, Java, Kotlin, C#, TypeScript, JavaScript, Rust, C/C++, Swift, PHP, Ruby, Scala, 1C. Frameworks: Spring, Django, FastAPI, Express, Next.js, Nest, Rails, Phoenix. Bases de datos: PostgreSQL, ClickHouse, Tarantool, Yandex Database, MongoDB, Redis. Reentrenamos con su base de código y sus bibliotecas internas.
¿Y el Ministerio de Desarrollo Digital y la sustitución de importaciones?
La plataforma y los modelos figuran en el registro del Ministerio de Desarrollo Digital ruso. Compatibles con GitVerse, SourceCraft, Astra Linux, RedOS, Postgres Pro, Tarantool. Apta para infraestructuras de información críticas (КИИ) y empresas públicas. Certificación ФСТЭК, bajo petición.
¿Cuánto cuesta?
Suscripción según el número de desarrolladores y escenarios, o compra de una licencia perpetua para on-prem. El piloto es un precio fijo con una economía clara desde el inicio: calculamos el ahorro en horas de ingeniería, velocidad de revisión, time-to-market y número de incidentes.
Le mostramos en 30 minutos qué escenario de ingeniería acelerará a su equipo primero.
Recogemos su perfil (stack, tamaño del equipo, base de código, backlog de dolores), su stack de sistemas y sus casos típicos, y volvemos con 3 escenarios a su medida, una estimación de ROI y un plan de piloto de 2–3 semanas.