Tu equipo ya usa IA. La pregunta es cuánto de eso es método y cuánto es suerte. Medimos dónde estás parado hoy, definimos a dónde tiene sentido llegar, y acompañamos a tu equipo hasta que trabaje así todos los días.
Diagnóstico de madurez sobre 6 dimensiones y 5 niveles, con evidencia y no con impresiones.
Los tres sabores del desarrollo agéntico —high, medium y low human-in-the-loop— y cuándo conviene cada uno.
Un plan de 90 días con prioridades, dueños y métricas. Piloto con un equipo real antes de escalar.
No todo el desarrollo agéntico es el mismo desarrollo agéntico
La diferencia está en cuánta intervención humana hay en el medio. No es una escalera donde el último escalón es el bueno: cada nivel es la respuesta correcta para un tipo de trabajo, y una organización madura convive con los tres.
High HITL
La persona aprueba cada paso
Intervención humana: alta · Velocidad: moderada · Riesgo: mínimo
El agente propone y una persona revisa y aprueba en cada transición: el requerimiento, el diseño, el código, el release. Es el punto de partida natural, porque construye confianza con evidencia en vez de con promesas.
Aprobación explícita en cada fase
Ideal para los primeros tres meses de adopción
Genera el corpus de decisiones que después habilita automatizar
Dónde conviene: sistemas críticos, dominios regulados, equipos que recién arrancan.
Medium HITL
La persona decide en los puntos que importan
Intervención humana: media · Velocidad: alta · Riesgo: controlado
El agente recorre el pipeline solo y se detiene únicamente en los gates que definiste: la especificación aprobada, el threat model, el resultado de la verificación. El resto avanza sin que nadie tenga que estar mirando.
Gates aplicados por código, no por buena voluntad
Auditoría automática por un agente que no escribió el código
Es el modo en el que trabaja Dilux Agentic Workflow
Dónde conviene: el grueso del desarrollo de producto en un equipo entrenado.
Low HITL
La persona define el objetivo y revisa el resultado
Se define qué hay que lograr y el flujo corre de punta a punta —del PRD al pull request— con la persona interviniendo solo si algo se sale de los límites. Requiere que el proceso ya esté probado: automatizar un proceso que no funciona solo lo rompe más rápido.
Flujos completos ejecutados y observados de punta a punta
Límites, presupuesto de tokens y criterios de corte explícitos
Todo trazado: qué corrió, con qué modelo, a qué costo
Dónde conviene: trabajo repetitivo y bien delimitado, con criterios de aceptación claros.
Parte de nuestro trabajo es decirte, para cada tipo de tarea de tu organización, cuál de los tres corresponde — y por qué forzar el tercero antes de tiempo es la forma más cara de fracasar.
El diagnóstico
Primero medimos. Después opinamos.
Evaluamos seis dimensiones contra cinco niveles de madurez, mirando artefactos reales: repositorios, pull requests, pipelines, incidentes y la forma en que tu equipo trabaja hoy. El resultado es un mapa, no una presentación.
Proceso¿Cómo se define lo que se construye y qué evidencia queda de esa decisión?
Herramientas¿Qué agentes se usan, cómo están configurados y quién decide eso?
CalidadTests, revisión de código, criterios de aceptación y qué pasa cuando algo falla.
SeguridadThreat modeling, SAST, manejo de secretos y permisos de los agentes.
AdopciónCuánta gente trabaja así de verdad y qué frena a los demás.
GobiernoCostos, trazabilidad, auditoría y quién responde por lo que produce un agente.
Cómo trabajamos
Cuatro etapas, resultados en cada una
Sin proyectos eternos: cada etapa entrega algo que tu equipo puede usar aunque decidas parar ahí.
01
Diagnóstico · 2 a 3 semanas
Entrevistas, revisión de repositorios y observación de cómo trabaja el equipo. Entregable: informe de madurez por dimensión, con el nivel actual, el objetivo realista y las brechas priorizadas.
02
Plan de 90 días
Qué se cambia, en qué orden, quién es dueño de cada cosa y cómo se mide. Incluye la decisión de qué tipo de trabajo va a high, medium o low human-in-the-loop.
03
Piloto con un equipo real
Implantamos el método sobre un producto que ya existe, con Dilux Agentic Workflow instalado en sus repos. Un equipo, un trimestre, métricas antes y después. Nada de laboratorios.
04
Escalado y gobierno
Llevamos lo que funcionó al resto de la organización, con capacitación, plantillas propias, gates ajustados a tus políticas y un tablero de costos y trazabilidad.
Qué te llevás
Entregables concretos, no impresiones
Informe de madurez
Nivel actual por dimensión, con evidencia. Sirve para justificar la inversión ante dirección y para medir el progreso seis meses después.
Plan de 90 días
Prioridades, dueños, hitos y métricas. Lo que no se puede medir no se puede escalar.
Pipeline instalado
Dilux Agentic Workflow funcionando en tus repos, con las fases y los gates adaptados a tus políticas de calidad y seguridad.
Guardrails propios
El AGENTS.md de tu organización: tu stack, tus convenciones de arquitectura y tu glosario de dominio, escritos como los lee un agente.
Equipo entrenado
Tu gente sabiendo operar el método, no dependiendo de nosotros para hacerlo. Ese es el objetivo explícito del trabajo.
Tablero de gobierno
Costos por equipo y por flujo, trazabilidad de lo que produjo cada agente y auditoría lista para mostrar.
Quién está detrás
Sobre nosotros
No vendemos una teoría: llevamos a producción lo mismo que enseñamos.
Pablo Ariel Di Loreto
Creador de DiluxOne · Microsoft MVP en Azure & AI
Pablo es el creador de DiluxOne y el autor de sus cuatro soluciones de software: Dilux Agentic Workflow, Diluxite, DiluxClaw y Plugins para WordPress. No son productos encargados a un tercero: cada decisión de diseño, cada gate y cada línea de arquitectura salió de su propio trabajo construyendo software con IA.
Con más de veinte años en ingeniería de software y experiencia liderando equipos que construyen y operan sistemas a escala regional, lleva a cada proyecto lo que aprende construyendo soluciones AI-First en producción: desarrollo agéntico, decisiones de arquitectura, casos reales y los desafíos de desplegar IA en el mundo real.
Los servicios de consultoría y capacitación son liderados por Pablo y ejecutados por su equipo independiente de profesionales, una estructura propia y autónoma dedicada exclusivamente a DiluxOne. Cada proyecto se acuerda por contrato, con alcance, plazos y entregables definidos.
Creador de las cuatro soluciones de software de DiluxOne
Microsoft MVP en Azure & AI
Secretario del Microsoft User Group Argentina
Instructor del programa AI-First Builders Lab
Equipo independiente de consultores para la ejecución de proyectos
Consultoría
Empecemos por saber dónde estás
Contanos el tamaño de tu equipo y cómo trabajan hoy. Te respondemos con una propuesta concreta de diagnóstico.
Primera conversación sin costo ni compromiso.
Propuesta con alcance, plazos y precio cerrado.
Trabajamos 100% remoto, con tu equipo donde esté.
¡Listo! Registramos tu solicitud.
Tu pedido de private preview quedó en la lista. Te escribimos al email que dejaste cuando se libere tu cupo.
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Preguntas frecuentes
¿Hace falta usar los productos de DiluxOne?
No. El método es agnóstico y trabajamos con el agente y el stack que ya tengas. Ahora bien: si te sirve Dilux Agentic Workflow, es open source y gratis, así que no hay motivo para no usarlo.
¿Cuánto dura?
El diagnóstico son dos a tres semanas. El piloto, un trimestre. El escalado depende del tamaño de la organización. Cada etapa cierra con entregables propios: podés parar donde quieras.
¿Trabajan con equipos que todavía no usan IA?
Sí, y suele ser el mejor momento: no hay que desarmar hábitos que se formaron sin método. El nivel 1 es un punto de partida legítimo.
¿Cómo se cotiza?
Por alcance y tamaño de equipo, con precio cerrado por etapa. La primera conversación no tiene costo.
