Limestone Digital
Limestone Digital · Programación · Productividad · Negocios
Limestone Digital es un socio de transformación con IA que integra ingenieros en el código que ya tienes para lanzar agentes propios y acelerar la entrega, con contratos mes a mes.
Acerca de Limestone Digital
About
Qué es Limestone Digital
Limestone Digital es una empresa de ingeniería de software que vende servicios de transformación con IA, no software. Sus clientes son grandes compañías y empresas del portafolio de fondos de private equity en sanidad, seguros, hipotecas y préstamos, servicios financieros, logística y cumplimiento normativo. La propuesta es concreta: coger el producto que el cliente ya tiene en producción y meter capacidad de IA dentro, sin reescribir nada ni empezar de cero.
El trabajo se reparte en tres capas. La formación en IA desarrolla capacidad dentro de los equipos de ingeniería y entrega del propio cliente. Los agentes de IA a medida cubren la base de datos, el piloto y el paso a producción. La entrega con AI SDLC coloca ingenieros especializados en IA en los equipos que ya existen para mover el roadmap más rápido. Aparte, un panel llamado DevInt mide las cifras de entrega que deciden si la factura se sostiene.
El modelo comercial es la parte menos habitual. Los contratos son mes a mes, sin compromiso de doce meses, y la empresa afirma que solo factura cuando aparece una mejora medida. Un AI Velocity Pod de partida es un ingeniero sénior de IA más apoyo especializado compartido, entre 17.000 y 20.000 dólares al mes. Con ese precio quedan fuera los fundadores en solitario y los equipos pequeños, y en la web no hay ningún registro de autoservicio.
Cómo empezar
- Reserva una llamada de descubrimiento y describe el producto, la restricción que pesa (cumplimiento, una pila heredada, un equipo pequeño) y el resultado que necesitas demostrar.
- Haz el diagnóstico de dos semanas. Limestone instrumenta la entrega con DevInt y te devuelve una línea base junto a un documento de decisión de arquitectura.
- Elige el primer flujo de trabajo. De la semana 3 a la 6 se lanza el primer incremento de IA a producción mientras se reajustan la planificación, la revisión y el ciclo de publicación.
- Lee los paneles de mejora en la semana 7 y decide si añades pods, te llevas los playbooks dentro de la casa o lo dejas.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de Limestone Digital.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Responsables de ingeniería en empresas reguladas
- Socios operativos de private equity
- Equipos de producto atascados en una plataforma antigua
Tareas
- Añadir una función de IA a un producto vivo
- Construir un agente de IA para una tarea recurrente
- Comprobar si las herramientas de IA cambiaron algo
Casos de uso
- Tu equipo de seguridad rechaza proveedores que tocan datos de producción
- Compraste licencias de IA y la adopción se quedó plana
- Un objetivo del roadmap lleva dos trimestres de retraso
Funciones clave
Ingenieros de IA integrados en tu equipo
Limestone coloca ingenieros de IA integrados en tus reuniones diarias, tus repositorios y tu Slack, en lugar de montar un equipo aparte detrás de una cola de tickets. Siguen tus convenciones y tu proceso de revisión, así que el código aterriza en el producto que ya vendes. La empresa asegura que el 98% del código que entrega no está escrito a mano y que todo pasa revisión humana y pruebas antes de fusionarse.
Agentes de IA a medida para un solo flujo de trabajo
El trabajo con agentes arranca con una tarea recurrente cuyos usuarios, datos y resultado esperado estén claros. El equipo mapea primero las reglas de negocio y las excepciones, y después construye una versión funcional que tus especialistas prueban con casos que ellos mismos han revisado. Los controles de producción, el monitoreo y la propiedad llegan antes de ampliar el alcance.
Entrega con AI SDLC
El servicio de AI SDLC pone a trabajar a ingenieros que usan IA en planificación, desarrollo, pruebas y revisión sobre un flujo definido. En un proyecto publicado de auditoría de fletes, dos ingenieros y un responsable de productividad con IA fusionaron 122 pull requests en los primeros 90 días y llegaron a producción entre el quinto y el sexto mes. La cifra que acompaña es un 50% más de velocidad en los ciclos de desarrollo.
Analítica de entrega con DevInt
DevInt reúne control de versiones, gestión de incidencias y uso de IA en un informe semanal para responsables de ingeniería. Cubre GitHub, Bitbucket, Jira, ClickUp, Cursor, Anthropic y OpenAI, y reporta tiempo de ciclo, carga de revisión, horas de asistencia con IA y gasto en IA. Cada número lleva su unidad y su ventana temporal, algo que importa cuando toca defender una métrica en una reunión individual.
Diagnóstico de dos semanas antes de construir
Toda colaboración abre con un sprint de diagnóstico. Limestone instrumenta tu proceso de entrega, registra tiempo de ciclo, carga de revisión, flujo de pull requests abiertas y horas de asistencia con IA, y entrega una línea base más un documento de decisión de arquitectura. Puedes cerrar la relación después de ese documento y quedarte con la línea base.
Formación y capacitación en IA
La capa de formación trabaja a la vez con ingeniería, liderazgo técnico y equipos de entrega. El objetivo está dicho sin rodeos: la capacidad se queda en tu plantilla cuando termina el proyecto. Eso pesa en empresas que ya se han quemado con proveedores que entregaron código que nadie interno sabía mantener.
Seguridad y propiedad intelectual para clientes regulados
El trabajo ocurre en tus repositorios, tu nube y tu proveedor de identidad, con acceso de mínimo privilegio que puedes revocar cualquier día. Todo lo construido se te cede por escrito, los NDA son estándar y el código del cliente no se usa para entrenar modelos. La elección del proveedor de IA sigue tus restricciones de cumplimiento, no las preferencias del socio.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- El contrato mes a mes con cláusula de mejora reduce el riesgo de un programa de IA largo que produce presentaciones en lugar de funciones publicadas.
- El código existente es la especialidad declarada, así que una conversación sobre modernización de sistemas heredados no acaba en propuesta de reescritura.
- El precio del pod inicial está publicado, entre 17.000 y 20.000 dólares al mes, algo poco común en consultoría de IA y que permite presupuestar antes de la primera llamada.
- DevInt te da los mismos números con los que el proveedor justifica su factura, así que la mejora se puede comprobar en vez de creer.
- Las condiciones de seguridad y propiedad intelectual están pensadas para compradores de sanidad, seguros y préstamos, y eso ahorra meses de idas y venidas legales.
Desventajas
- A partir de 17.000 dólares al mes, el servicio está hecho para empresas con financiación. Una startup con una idea de producto no puede usarlo.
- No hay prueba de autoservicio ni demo pública. Todo empieza con una llamada comercial, y el sprint de diagnóstico es trabajo pagado.
- DevInt es el único producto empaquetado. Su valor depende de conectar tus cuentas de GitHub, Jira y herramientas de IA, y los huecos en esos datos se ven en los informes.
- El modelo depende de los propios ingenieros integrados. Si un pod cambia a mitad de proyecto, el conocimiento del producto se va con ellos.
Preguntas frecuentes
Integra ingenieros en un equipo de producto que ya existe para añadir funciones de IA, construir agentes a medida y acelerar la entrega. También forma a la plantilla del cliente y mide el cambio con su herramienta DevInt.
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