Servicios
Cuatro tipos de servicios. Un estándar de entrega.
01
Desarrollo de Software AI-Driven
Aplicaciones, APIs, microservicios, modernización legacy. +95% coverage tests. SAST en cada commit. De meses, a semanas.
02
Machine Learning
Pipelines, AutoML multi-engine, MLOps, Privacy Suite, datos sintéticos. Del dataset al modelo en producción con monitoreo.
03
QA vNext Externalizado
Certificación de calidad, Midscene visual, Playwright stress, paridad triple UI/API/DB. GO/NO-GO basado en evidencia.
04
ML & MLOps as a Service
CorePlexML SaaS u On-Premise. AutoML, MLOps, Privacy, SynthGen. Tu equipo usa, nosotros operamos.
No vendemos horas. Vendemos sistemas funcionando.
Cada línea se ejecuta con nuestra metodología AI-Driven, el mismo modelo que reduce tiempos un 75-85% y costos en más del 50%. Se combinan según lo que necesita tu proyecto: desde construir un sistema desde cero hasta externalizar el QA de una plataforma existente.
01
Desarrollo de Software AI-Driven
Construcción de aplicaciones web, APIs, microservicios, dashboards, herramientas internas, RPA headless y automatizaciones. Desde sistemas nuevos hasta modernización de legacy, migramos monolitos a microservicios sin downtime, construimos MCP y APIs sobre sistemas existentes, containerizamos aplicaciones, e implementamos GitLab on-premise para CI/CD enterprise. Cada entrega incluye +95% coverage, SAST, documentación auto-generada y CI/CD configurado. El código es tuyo desde el día uno.
Backend
FastAPI · Django · Node.js · .NET
Frontend
React · Next.js · Vue · Angular
Data
PostgreSQL · MongoDB · Redis · Qdrant
Infra
Docker · GitLab CI · Nginx · Terraform
Testing
pytest · Playwright · Midscene · bandit
AI/ML
Claude · GPT · Gemini · H2O · FLAML
Stack de entrega
Cada proyecto incluye repositorio, CI/CD, tests, SAST y documentación desde el primer commit.
$ exec --req "Agregar KPIs con filtros por zona"
│
✓ routes/kpis.py 186 lines
✓ services/kpi_service.py 94 lines
✓ tests/test_kpis.py 12 tests PASS
✓ bandit SAST 0 issues
→ MR #247 · 23m total
Ejecución real
Feature procesada por el pipeline AI-Driven: 23 minutos de requerimiento a MR aprobado.
02
Machine Learning
Proyectos de datos y ML de principio a fin: pipelines ETL/ELT, preparación de datasets, entrenamiento con AutoML multi-engine (H2O GBM, XGBoost, DeepLearning + FLAML en paralelo), evaluación con SHAP analysis, y despliegue MLOps con monitoreo de drift, alertas y A/B testing. Privacy Suite cuando los datos tienen PII (GDPR, HIPAA, PCI-DSS). Generación de datos sintéticos con CTGAN cuando los datos reales no alcanzan o no se pueden usar por compliance. El entregable es un modelo en producción con API REST, monitoreo y auto-retraining, no un notebook de Jupyter.
dataset → quality_gate (score: 100, pass)
│
train → automl (h2o + flaml | parallel)
│
evaluate → shap (features: 8 | auc: 0.942)
│
deploy → mlops (/predict | canary: 10%)
│
monitor → drift (hourly | alert: slack)
Pipeline MLOps
Del dataset al modelo en producción con monitoreo, alertas y reentrenamiento automático.
scan dataset.csv → 12,847 rows × 24 cols
│
⚠ email: 3,201 · phone_us: 892
⚠ ssn: 47 · credit_card: 12
│
✓ profile: HIPAA | pseudonymize
✓ audit_log: written
Privacy Suite
55+ detectores PII. Cada operación auditada con timestamp, usuario y transformación.
03
QA vNext Externalizado
Externaliza el QA de tu plataforma con nuestro framework de certificación de calidad, el mismo que usamos internamente. No es "correr Selenium y ver qué pasa". Es un sistema de gates independientes que simula usuarios reales con intención destructiva: ingenieros senior intentando romper cada endpoint, auditores de VC haciendo due diligence técnica, testers buscando OWASP Top 10. Incluye testing visual pixel-perfect con Midscene, Playwright para stress testing de UI, bandit + semgrep para SAST, y validación de paridad triple UI/API/DB. El resultado: un reporte de certificación con decisión GO/NO-GO basada en evidencia, no en opinión.
gate triple_parity · UI ↔ API ↔ DB
gate playwright_visual · 34 flujos
gate quality_engineer · 85 scenarios
gate quality_auditor · 89 scenarios
gate sast_scan · bandit + semgrep
gate midscene_visual · pixel-perfect
│
Decisión: GO / NO-GO
Gates de calidad
Cada gate tiene un perfil, un alcance y escenarios diseñados para encontrar problemas reales.
check /projects → UI: 3 items
API: 3 items ✓
DB: 3 rows ✓
│
check /predict → UI: 0.847
API: 0.847 ✓
H2O frame: 0.847 ✓
│
71/71 parity checks PASS
Paridad triple
Lo que ve el usuario = lo que devuelve la API = lo que está en la base de datos. Cada campo, cada número.
04
ML & MLOps as a Service
CorePlexML disponible como servicio gestionado (SaaS) o implementación dedicada en tu infraestructura (On-Premise). No necesitas armar un equipo de ML desde cero ni integrar 8 herramientas distintas, obtienes una plataforma completa que cubre desde la preparación de datos hasta modelos monitoreados en producción. Nosotros operamos la plataforma o la implementamos OnPremise, tus datos nunca salen de tu red.
SAAS platform.coreplexml.io
│
Infra: AsyncLabs managed
Updates: automáticos, zero downtime
Compute: CPU-only (~3.9GB image)
│
AutoML · MLOps · Privacy Suite
SynthGen · What-If Studio
│
SLA: 99.5% · Soporte: 24h response
SaaS (nosotros operamos)
CorePlexML hosteado y gestionado. Tu equipo se conecta y trabaja. Sin infra que mantener.
ON-PREMISE docker compose up -d
│
Datos: nunca salen de tu red
Image: python:3.10-slim (~3.9GB)
DB: PostgreSQL 16 (incluido)
│
Setup: 1-2 semanas
Capacitación + soporte continuo
│
Licencia: desde USD $50K/año
On-Premise (tú controlas)
Docker Compose en tu servidor. Tus datos nunca salen de tu red. Compliance built-in.
Cómo trabajar con nosotros
Nos adaptamos. El entregable es siempre el mismo (un sistema funcionando en producción), pero la forma de llegar ahí se ajusta a tu realidad.
Proyecto cerrado
Alcance definido, precio cerrado, fecha de entrega. Garantía de corrección post-entrega. Desde USD $15K.
Evolución continua
Sprints de 2-4 semanas con releases incrementales. Roadmap compartido, deploy continuo. Desde USD $5K/mes.
Equipo extendido
Ingenieros AsyncLabs integrados a tu equipo con nuestras herramientas. Onboarding en 1 semana. Multiplicas capacidad.
Plataforma + servicios
DevSense o CorePlexML en tu infra. Setup, personalización, capacitación, soporte. Tu equipo ejecuta con nuestra velocidad.
Cada proyecto tiene su
combinación ideal.
30 minutos para evaluar tu proyecto y proponerte el enfoque que mejor calza.