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DM Soft · Software a Medida + IA

Tus datos ya tienen
las respuestas.

Falta el sistema que les haga las preguntas correctas.

Desarrollamos software a medida con inteligencia artificial integrada. Automatización de procesos, análisis predictivo, integraciones entre sistemas. No vendemos productos enlatados — construimos soluciones que se ajustan a cómo trabaja tu operación.

AI Operations · Live EJEMPLO
Modelos en prod.
12
▲ +2 este mes
Inferencias hoy
24,318
▲ +12%
F1-score · clasif.
94.2%
▲ +1.3% · n=12k
Tiempo ahorrado
247h/mes
▲ +38h
[OK] 09:14 — Model v2.3 deployed · demand-forecast
[INFO] 09:32 — 1,200 órdenes auto-categorizadas
[WARN] 10:05 — Drift detectado en fraude-detector v1.7
— Stack tecnológico que dominamos —· Python· TypeScript· React· Next.js· FastAPI· PostgreSQL· OpenAI· Anthropic· Docker· AWS· — Stack tecnológico que dominamos —· Python· TypeScript· React· Next.js· FastAPI· PostgreSQL· OpenAI· Anthropic· Docker· AWS·
Qué hacemos

Servicios técnicos.

Seis áreas de desarrollo con foco en resultados operativos. Construimos a medida, integramos con lo que ya tenés, y dejamos documentación que tu equipo entiende.

{ }

Desarrollo de software a medida.

Aplicaciones web, APIs, dashboards internos, plataformas operativas. Stack moderno (TypeScript, Python, React, Next.js, Node) y deployments cloud-native.

AI

IA aplicada.

Modelos custom + integración de modelos comerciales (OpenAI, Anthropic). Visión computacional, NLP, clasificación, forecasting. Producción real, no PoCs.

Automatización de procesos.

Identificamos qué proceso repetitivo está consumiendo horas, y lo automatizamos. RPA, workflows, orquestación de tareas, agentes con IA.

Integraciones entre sistemas.

Tu ERP habla con tu CRM, tu CRM con tu plataforma de seguros, tu plataforma con tu data warehouse. APIs, conectores, ETLs, eventos en tiempo real.

📊

Dashboards y analítica.

BI a medida con datos en tiempo real. Métricas operativas, alertas, exportes auditables. Conectamos a tus fuentes de datos sin migraciones traumáticas.

Modernización de sistemas.

Sistemas legacy que todavía funcionan pero ya no escalan. Migramos por partes, sin parar la operación. Refactorización con prioridad de negocio, no de moda.

Casos de uso

Qué tipo de problemas
resolvemos.

No vendemos software por feature, vendemos resolución de problemas. Acá los que aparecen más seguido.

01 →

Operaciones repetitivas que consumen horas humanas.

Procesos manuales que el equipo repite varias veces al día: clasificar pedidos, mover datos entre planillas, generar reportes idénticos. Los automatizamos con IA donde aplica, con RPA donde no.

02 →

Decisiones que dependen de datos dispersos.

La información existe pero está repartida en sistemas que no se hablan. Construimos integraciones y dashboards que centralizan lo que tu operación necesita ver para decidir rápido.

03 →

Predicción de eventos antes de que ocurran.

Demanda, stock, fraude, riesgo, fallas de equipo. Si los datos históricos están, hay modelo posible. Entrenamos, validamos y ponemos en producción con monitoreo continuo.

04 →

Sistemas que ya no aguantan tu operación.

Software hecho hace 10 años, planillas Excel que ya son la columna vertebral, herramientas de terceros que no cubren tu caso. Modernizamos sin parar lo que ya funciona.

Cómo trabajamos

De idea a producción,
en cuatro etapas.

Cada proyecto pasa por las mismas fases. Iterativas, con entregas concretas, sin marathons de seis meses sin resultados visibles.

01

Discovery.

Entendemos el problema operativo, no solo el técnico. Si automatizar lo equivocado, ahorramos cero. Mapeamos el contexto antes de proponer arquitectura.

02

Diseño.

Arquitectura técnica, prototipo funcional, alcance acordado con métricas de éxito. Antes de escribir código de producción, todos saben qué se va a medir.

03

Construcción.

Sprints cortos, entregas continuas, feedback temprano. El usuario final ve la herramienta funcionando antes de la mitad del proyecto, no al final.

04

Operación.

Soporte post-producción, monitoreo de modelos, mejoras iterativas. El software no se entrega y se cierra — evoluciona con tu operación.

— Trabajamos siguiendo el marco de — ISO 27001 OWASP Top 10 MLOps GitOps CI/CD Ley 6534/20
Lo que medimos

Números reales.

0
Año en operación
Vertical lanzada en 2025
0
Proyectos entregados
Software + IA en producción
0
Modelos en producción
Custom + comerciales integrados
0
Horas ahorradas/mes
Sumadas en todos los clientes
Preguntas frecuentes

Lo que más nos preguntan.

Las dudas que aparecen cuando alguien evalúa un proyecto de software a medida o IA aplicada. Si te falta alguna, escribinos — atendemos consultas técnicas directamente con ingenieros.

¿Cuánto cuesta un proyecto de software a medida?
Varía mucho según el alcance: desde proyectos chicos de automatización (4 a 8 semanas) hasta plataformas completas que toman varios meses. Antes de cotizar hacemos un Discovery corto para entender el problema operativo real. A partir de ahí entregamos una propuesta con alcance acordado, hitos de entrega y métricas de éxito. Sin propuestas sacadas de la galera.
¿Trabajan con tecnologías específicas?
Stack principal: Python (FastAPI, data science), TypeScript (Node, Next.js, React) y PostgreSQL como base relacional principal. Para IA integramos modelos comerciales (OpenAI, Anthropic) y modelos custom cuando el caso lo justifica. Infraestructura cloud-native con Docker, CI/CD y deploys en AWS. Elegimos según el problema, no por moda.
¿Cómo es el proceso desde la idea hasta producción?
Cuatro etapas: Discovery (entendemos el problema operativo, no solo el técnico), Diseño (arquitectura, prototipo y métricas de éxito acordadas), Construcción (sprints cortos con entregas continuas y feedback temprano), Operación (soporte post-producción, monitoreo y mejoras iterativas). El usuario final ve la herramienta funcionando antes de la mitad del proyecto.
¿Hacen mantenimiento post-entrega?
Sí. El software no se entrega y se cierra: evoluciona con tu operación. Ofrecemos esquemas de soporte continuo (mantenimiento correctivo, evolutivo y monitoreo) y MLOps para modelos en producción (drift detection, re-entrenamiento, observabilidad). El detalle se acuerda al inicio según la criticidad del sistema.
¿En qué casos conviene IA aplicada y en cuáles automatización simple?
Automatización simple (RPA, workflows, scripts) es la respuesta correcta cuando el proceso es determinístico y repetitivo: pasos claros, reglas fijas. La IA tiene sentido cuando hay variabilidad, lenguaje natural, imágenes o predicción de eventos futuros con datos históricos. Mucha gente quiere IA para problemas que se resuelven con un workflow. Nuestro Discovery se encarga de no automatizar lo equivocado.

¿Tenés un problema operativo
que la tecnología puede resolver?