Agentes de Ai en su producto en una semana. SDK, widgets, multi-tenant.
Prototipo de una funcionalidad de Ai en un día, release en producción en una semana. SDK listo, componentes de UI y plataforma backend para integrar asistentes y agentes de Ai en el producto de la empresa: widgets de chat en el área de cliente, RAG sobre la documentación, copiloto de Ai en el dashboard, onboarding con Ai de los nuevos usuarios, streaming y tool-calling de serie. Multi-tenant y facturación de tokens por tenant, BYO LLM (OpenAI, GigaChat, self-hosted): cambia usted el modelo en 5 minutos. El equipo de producto, el Tech Lead y Frontend lo montan y lo despliegan por sí mismos, sin infraestructura de ML ni sprints de meses. SDK para JS, React, iOS y Android, disponible en npm y CocoaPods.
- ⌬ SDK para JS / React / iOS / Android
- ≡ Streaming & tool-calling
- ▥ Multi-tenant & per-tenant billing
- ⛯ BYO LLM · OpenAI · GigaChat · self-host
La Ai en el producto son seis meses de infraestructura antes del primer botón.
El product manager quiere «un chat de Ai en el área de cliente y una búsqueda inteligente en el catálogo». Backend escribe colas, tokenizador, retry, caché y streaming. Frontend espera el SDK y el widget. Seguridad critica el proxy hacia OpenAI. ML pide un año para los embeddings. El release, dentro de dos trimestres. El competidor ya lo ha lanzado.
Seis meses hasta la primera funcionalidad de Ai
Cada equipo construye su propia infraestructura de Ai: RAG, gateway, retry, cost-control, observability, multi-tenant. Cuando por fin se llega al valor de producto, los competidores ya han lanzado.
Cada integración es un sprint
El nuevo cliente quiere su propio contexto y su propio proveedor de modelo. Pasar los datos del tenant al prompt, aislar el historial y calcular su coste: otro mes de trabajo del equipo.
Ai en producción = caja negra
No se sabe cuánto cuesta cada agente, quién lo invoca, qué modelo funciona mejor ni dónde alucina. El CFO pide el plan de tokens, y no existe.
No «implantamos Ai». Sino cifras en la velocidad de los releases y en la economía unitaria.
Cada funcionalidad de Ai con un TTM claro, coste por DAU, métrica de adopción y contribución a la retención y al upsell. No «tenemos Ai», sino una cuenta de resultados concreta del producto.
Velocidad de los releases de funcionalidades de Ai
Plantillas de agentes, SDK listo, componentes de UI, gateway hacia los modelos. El equipo de producto lo lanza por sí mismo.
Cuota de usuarios de las funcionalidades de Ai
El widget vive en la UX del producto, no en un sitio aparte. El cliente ve al asistente allí donde ya trabaja.
Cost / DAU de las funciones de Ai
Caché, enrutamiento del modelo según la tarea, modelos baratos para lo típico y caros para lo complejo.
Retención mensual de los tenants con Ai
Onboarding con Ai, contextual help, copiloto en los escenarios clave. El cliente capta el valor antes.
Una plataforma de Ai sobre su producto. De la base de datos al botón en la UI.
Conectamos las fuentes del producto (base de datos, eventos, documentación, contenido de los usuarios), montamos los agentes a partir de plantillas y los integramos en la UI con un SDK y componentes de UI listos. Todo lo gestiona el equipo de producto.
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01
Conectamos las fuentes del producto a través de sus API Postgres / ClickHouse / S3, Kafka / Redis, su centro de ayuda y documentación, su sistema de autorización. El agente trabaja en el contexto del tenant y del usuario.
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02
Tomamos una plantilla de agente y la ajustamos al producto Chat, RAG, copiloto, classifier, agent. Más de 30 escenarios listos con streaming, tool-calling, evals y rate-limit de serie.
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03
Lo integramos en la UI con un SDK y componentes listos 5 líneas de código en React / Vue / Next / iOS / Android. Widget, ghost text, side-panel, command palette: se personaliza con su diseño.
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04
Publicamos, monitorizamos, optimizamos A/B de modelos, observability de los diálogos, evals, cost-per-feature, límites por tenant, fallback a un modelo barato. Rollback del agente con un clic.
Lo que acelera de 5 a 10 veces la puesta en marcha de la Ai en el producto.
No vendemos «un modelo». Ofrecemos un constructor de agentes, un SDK de integración, una plataforma multi-tenant y observability, para que el equipo de producto lance funcionalidades de Ai como funcionalidades normales, no como un proyecto de I+D.
Constructor de agentes no-code
Prompt, herramientas, fuentes, evals: todo visual. Versiones y A/B de serie.
Plantillas para el producto
Más de 30 escenarios: chat, RAG, copiloto, agent, classifier, summarizer, voice.
SDK para cualquier stack
JS / TS, React, Vue, Next, Nuxt, Svelte, iOS (Swift), Android (Kotlin), Flutter, SDK de servidor en Node / Python / Go / Java.
Componentes de UI
Widget de chat, ghost text, side-panel, command palette, action bar. Se personaliza con su diseño.
BYO LLM a través del Gateway
OpenAI, Claude, Gemini, GigaChat, YandexGPT, Llama, su self-host. Enrutamiento según la tarea, fallback, retry.
Streaming & tool-calling
WebSocket / SSE de serie. Tool-calling, structured outputs, function-calling según OpenAPI.
Motor de RAG
Embeddings, búsqueda híbrida, ranking, cita de la fuente. Postgres pgvector / Qdrant / Tantor.
Multi-tenant & facturación
Aislamiento de datos, modelos y prompts por tenant, límites, métricas, facturación por tokens y peticiones.
Cost guardrails
Límites por tenant / usuario / agente, caché, fallback a un modelo barato, presupuesto en rublos.
A/B, evals & rollback
Comparación de modelos y prompts, evaluación de calidad, tests de regresión, rollback del agente en 1 clic.
Observability de los diálogos
Trazabilidad de cada llamada, logs / metrics / traces en OpenTelemetry, Grafana, Datadog.
White-label & enterprise
Su marca, su dominio, on-prem para el cliente, SSO/SAML, auditoría y DLP para el segmento corporativo.
Integrar un asistente de Ai en el producto es como colocar un botón.
El SDK se encarga del streaming, los reintentos, la caché, los tokens, el multi-tenant y los evals. Frontend escribe solo la UX. Backend, solo la lógica de negocio.
// embed Ai co-pilot into your SaaS dashboard import { AistChat, useAistAgent } from '@aist/react' export function DashboardCoPilot({ tenantId, user }) { const agent = useAistAgent('sales-copilot', { tenantId }) return <AistChat agent={agent} context= streaming /> }
Un solo componente. El contexto de su producto. Streaming, evals y multi-tenant, bajo el capó.
No necesita configurar el LLM, el proxy, las colas ni el índice de RAG. Todo eso ya está en la plataforma. Usted escribe el prompt del agente en el panel y Frontend recibe un widget operativo.
- 01tenantId, integrado. Aislamiento del historial, los límites y la facturación a nivel del SDK.
- 02context, el suyo. Pasa el usuario actual, el objeto, la sesión: el agente sabe dónde trabaja.
- 03streaming por defecto. SSE / WebSocket, sin una sola línea de código de transporte.
- 04evals y observability. Cada diálogo se traza, se evalúa y va a su Grafana / Datadog.
Nos conectamos a su stack sin reescribir el producto.
REST / WebSocket / GraphQL / gRPC, de serie. Su Auth, su base de datos y su observability siguen siendo suyos. La plataforma se convierte en un servicio, como Stripe o Auth0, pero para la Ai.
// frontend
// backend
// data & vector
// auth & identity
// observability & CI/CD
Una plataforma sobre su producto, no en su lugar.
No le pedimos que sustituya la base de datos, la autorización, la observability ni el CI. Nos conectamos a su stack mediante estándares y le entregamos un SDK listo para el producto y una API de backend para los agentes. Usted sigue siendo el propietario del producto; nosotros aportamos la infraestructura de Ai.
Tenant, usuario, objeto, sesión, historial del producto. Se pasa a través del SDK: el agente sabe dónde trabaja.
Describe usted el esquema OpenAPI/JSON y el agente invoca sus endpoints por sí mismo, crea registros, lee datos y ejecuta acciones.
Widget web, side-panel, ghost text, voz en el móvil, bot en Telegram / VK Teams para sus clientes.
Más de 30 agentes de Ai para las tareas de producto típicas.
Plantilla + el contexto de su producto = una funcionalidad operativa en la UI. Sin meses de I+D. Cada escenario con un TTM claro y su contribución a la adopción.
Chat de Ai en el área de cliente del producto
Widget listo con su marca y su contexto. Streaming, historial por usuario, tool-calling hacia su backend.
RAG sobre la documentación del producto
El centro de ayuda y la documentación de la API se convierten en una búsqueda inteligente con cita de la fuente. −60% de tickets al soporte.
Copiloto de Ai en el dashboard del SaaS
«Muéstrame los abandonos del embudo de la semana», «crea una campaña para este segmento»: el agente lo hace y el usuario confirma.
Onboarding con Ai del nuevo tenant
El agente guía al primer usuario por el producto, le ayuda a crear el primer objeto y responde a sus preguntas. CR del onboarding +18%.
Helpdesk de Ai dentro del producto
Responde dentro del producto, escala a Jira / Service Desk y abre el ticket con el contexto del usuario. −60% de carga en el L1.
Classifier de backend en el pipeline
Clasificación de solicitudes, etiquetado, ranking, moderación. Una sola llamada HTTP en su servicio.
Ai white-label para sus clientes
Sus clientes enterprise reciben su mismo producto + Ai en su propia infraestructura, con su marca y en su propio hardware.
Agente de voz en el móvil
SDK nativo para iOS / Android. ASR + diálogo + tool-calls. Modos push-to-talk y hands-free.
Ai-analista del producto para el CTO
«¿Cuánto cuesta el chat de Ai por DAU?», «¿Qué modelo funciona mejor en el tenant X?»: respuesta por voz a partir de los evals y los logs de coste.
La Ai en el producto es una funcionalidad de producto. No un proyecto de I+D.
El Product Owner escribe el prompt. El Tech Lead configura la política y las herramientas. Frontend coloca el widget. DevOps vigila el coste y la latencia. El equipo de ML solo hace falta para reentrenamientos no estándar.
Ai = un proyecto de I+D de un trimestre
- ✕Cada funcionalidad de Ai con su propia infraestructura: gateway, RAG, colas, caché, evals.
- ✕El multi-tenant se programa a mano. La facturación de tokens se calcula en Excel.
- ✕Cada actualización del prompt es un release del backend.
- ✕No hay observability de los diálogos. El coste por DAU se desconoce.
- ✕Si no funciona, la culpa es de «un contexto equivocado».
Ai = una funcionalidad normal dentro del sprint
- ✓El Product Owner corrige el prompt en el panel, sin despliegue.
- ✓El Tech Lead cambia el modelo, las herramientas y la política, sin código.
- ✓Frontend coloca el widget en 5 líneas. El SDK se encarga del streaming y los reintentos.
- ✓Multi-tenant, límites y facturación por tokens, integrados.
- ✓Cost-per-feature, evals, A/B de modelos, de serie.
Una solución que satisface al CTO, al equipo de producto y a la seguridad a la vez.
Una empresa de TI vive de la velocidad de los releases, de la economía unitaria del producto y de la seguridad de los datos del cliente. AiST está diseñado para que las tres partes digan «sí».
Velocidad y economía unitaria
- TTM de las funcionalidades de Ai ×6
- Adopción de las funciones de Ai +25–40%
- Cost / DAU de la Ai −40–70%
- Retención de los tenants con Ai +10–20 p.p.
- El equipo de producto lo lanza por sí mismo
- El equipo de ML, solo para lo no estándar
Datos e infraestructura
- On-prem / nube privada / híbrido
- BYOK para el cifrado
- Aislamiento de datos por tenant
- 152-ФЗ, preparado para el RGPD
- Auditoría completa de las consultas y los tool-calls
- SSO / SAML / OIDC / DLP
Operación y fiabilidad
- Helm chart, k8s, autoscaling
- SLA de inferencia, p99 latency
- OpenTelemetry, Grafana, Sentry
- Fallback y circuit breaker en los modelos
- Versiones, A/B, rollback de los agentes
- Despliegue de prompts compatible con GitOps
Las preguntas que se hacen antes de la integración.
¿En cuánto tiempo se integra el primer agente en el producto?
Widget de chat en el área de cliente: 1–2 días. RAG sobre la documentación: 5–7 días. Copiloto de Ai con tool-calling hacia su backend: 1–2 semanas. La complejidad está en su producto, no en la infraestructura de Ai.
¿Hace falta un equipo de ML propio?
No. El Product Owner corrige el prompt en el panel, el Tech Lead configura los modelos y las herramientas, Frontend coloca el widget en 5 líneas. ML solo hace falta si reentrena su propio modelo con sus datos: es una vía aparte y opcional.
¿Qué modelos se pueden usar?
Cualquiera. OpenAI, Claude, Gemini, GigaChat, YandexGPT, Llama, Qwen, sus self-host. A través del Gateway: enrutamiento según la tarea, fallback, retry, caché. El modelo se cambia en la configuración del agente, sin código.
¿Qué pasa con el multi-tenant y los datos de los clientes?
El aislamiento por tenantId viene integrado: historial, claves, límites, facturación. Se puede levantar una instancia aparte de la plataforma en la infraestructura del cliente enterprise (white-label, on-prem). Los datos del cliente no pasan a otro tenant ni salen al exterior.
¿Cómo se calcula el coste de la Ai en el producto?
Cost-per-feature, cost-per-tenant, cost-per-DAU, de serie. Límites por tenant y por agente, caché, fallback a un modelo barato, facturación en rublos. El CFO defiende el presupuesto con cifras, no con esperanzas.
¿Y los evals y el control de calidad?
Cada agente tiene un conjunto de pruebas y evals en el CI. A/B de modelos y prompts con tráfico real. Observability de los diálogos en OpenTelemetry. Regresión en cada despliegue del prompt. Rollback del agente con un clic.
Le mostramos en 30 minutos cómo su producto obtiene una funcionalidad de Ai en una semana.
Recogemos el stack del producto, la descripción del escenario y el modelo de monetización, y volvemos con un PoC listo, una estimación del coste por DAU y un plan de integración de 1–2 sprints.