Prototipado funcional con IA: validar antes de construir
Prototipos navegables conectados a LLMs reales que permiten testar un caso de uso de IA con usuarios en cuestión de días, no en meses de desarrollo.
El problema que resolvemos.
Un prototipo IA realmente funcional - no solo una pantalla en Figma con respuestas inventadas - permite responder en una semana las preguntas que de otra forma costaría tres meses contestar: ¿el modelo entiende a tus usuarios? ¿el flujo tiene sentido? ¿la latencia es asumible? ¿qué pasa cuando el LLM se equivoca?
Construimos prototipos que llaman a Claude, GPT o Gemini de verdad, con el contexto y las herramientas que tendría el producto real, y los testamos con usuarios reales antes de invertir en arquitectura definitiva.
Lo que incluye
- Prototipos clicables con LLM real conectado (no datos simulados)
- Mock de herramientas y datos para que el prototipo funcione sin backend completo
- Tests de usabilidad con usuarios reales sobre el prototipo IA
- Evals automáticas de la calidad del modelo en el caso de uso
- Recomendación de arquitectura definitiva basada en los aprendizajes
Nuestro proceso para Prototipado funcional con IA.
Hipótesis
Definimos qué pregunta de producto tiene que responder el prototipo y qué evidencia necesitamos.
Construcción
Prototipo en 1-2 semanas con Vercel AI SDK, Streamlit o similar, conectado a modelo real.
Validación
Tests con usuarios y evals técnicas en paralelo. Decisión de continuar, pivotar o descartar.
Por qué prototipar antes de construir
Los productos basados en IA fallan más en la fase de validación que los productos tradicionales: el modelo se comporta de forma rara, los usuarios no entienden cuándo confiar en él, las latencias son inesperadas. Detectar todo eso antes de tener un equipo de ingeniería invertido tres meses es probablemente el mejor ROI de cualquier inversión inicial en IA.
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