Tecnologías para crear y evolucionar software.
Elegimos tecnologías para nuevos sistemas, portales, aplicaciones y soluciones existentes. El uso previsto, la seguridad, el costo y el mantenimiento orientan cada decisión.
Del objetivo del proyecto a la elección técnica y a una entrega que pueda revisarse.
- entrada01
Objetivo y contexto
Idea, usuarios, necesidades y restricciones.
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Arquitectura comparada
Alternativas, costo total, límites y plan de cambio.
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Sistema operable
Aplicación, pruebas, documentación y operación.
Las acciones de mayor impacto requieren aprobación humana.
Cómo elegimos la tecnología
Comparamos alternativas según el uso y la capacidad de mantener la solución. No todo proyecto necesita IA, integraciones ni infraestructura compleja.
- Uso
- Objetivo, tarea, usuario y resultado esperado.
- Datos
- Origen, calidad, sensibilidad, retención y acceso.
- Integración
- Conexiones necesarias, contratos y dependencias.
- Riesgo
- Costo del error, latencia, fallback y autoridad humana.
- Operación
- Equipo, soporte, observabilidad y costo total.
- Evolución
- Portabilidad, dependencias y plan de sustitución.
Seis capacidades para tu proyecto
Estas capacidades apoyan los cuatro servicios. Combinamos solo lo que requiere el proyecto, de una aplicación nueva a la modernización de un sistema.
Software, aplicaciones e integraciones
Creamos aplicaciones y portales y modernizamos sistemas existentes. Las APIs e integraciones entran cuando la solución necesita conectarse con otras herramientas.
entrega: Arquitectura de la aplicación, interfaces, contratos de API, pruebas y plan de evolución.
TypeScript · .NET · FastAPI
Criterios y ejemplos de aplicación
- decide por
- Uso previsto, dispositivos, capacidad del equipo, conexiones necesarias y ciclo de mantenimiento.
- límite
- Un lenguaje o framework no entra por novedad; debe reducir el riesgo de entrega u operación.
ejemplos de comparación
Aplicación y API tipadas
Comparar opciones para construir reglas y APIs de una aplicación nueva o evolucionar contratos existentes.
opciones consideradas: TypeScript · .NET · FastAPI
Portales y aplicaciones
Elegir la interfaz web o móvil según la tarea del cliente o del equipo, la accesibilidad y el mantenimiento.
opciones consideradas: Next.js · React · Flutter
IA, agentes y conocimiento
Modelos, orquestación, recuperación y memoria se evalúan juntos porque cada decisión altera costo, error y autoridad humana.
entrega: Evaluación comparativa, fuentes versionadas, reglas de herramienta, fallback y criterios de revisión.
LangGraph · AutoGen · CrewAI
Criterios y ejemplos de aplicación
- decide por
- Calidad mínima por tarea, privacidad, latencia, fuentes autorizadas, herramientas y costo del error.
- límite
- Ningún agente amplía su propio alcance; acciones críticas exigen herramienta autorizada, registro y aprobación.
ejemplos de comparación
Orquestación con límites
Comparar cómo estados, herramientas y aprobaciones quedan explícitos antes de la ejecución.
opciones consideradas: LangGraph · AutoGen · CrewAI
Conocimiento rastreable
Evaluar recuperación, fuente, versión y política de actualización para respuestas verificables.
opciones consideradas: pgvector · Qdrant · LlamaIndex
Datos y machine learning
Los datos y modelos especializados se consideran cuando existen baseline, variable objetivo y error medible.
entrega: Dataset documentado, experimento reproducible, métricas, límites y rutina de monitoreo.
scikit-learn · XGBoost · LightGBM
Criterios y ejemplos de aplicación
- decide por
- Calidad y volumen de datos, baseline, explicabilidad necesaria, frecuencia de revisión y costo del error.
- límite
- Un modelo mayor no reemplaza datos adecuados, comparación con baseline ni validación en el contexto operacional.
ejemplos de comparación
Baseline tabular
Comparar modelos simples antes de justificar mayor complejidad de entrenamiento o inferencia.
opciones consideradas: scikit-learn · XGBoost · LightGBM
Lenguaje y representación
Evaluar clasificación, entidades y similitud cuando la tarea requiere un modelo especializado.
opciones consideradas: BERT · Sentence-Transformers · spaCy
Cloud e infraestructura
El ambiente de ejecución se elige por volumen, soberanía del dato, integración y quién sostendrá la operación.
entrega: Topología objetivo, responsabilidades, estimación de costo, rollback y plan de continuidad.
Docker · Kubernetes
Criterios y ejemplos de aplicación
- decide por
- Carga, latencia, residencia del dato, observabilidad, capacidad interna, costo total y reversibilidad de la elección.
- límite
- Multi-cloud no es un objetivo automático; las dependencias y el costo de salida deben documentarse.
ejemplos de comparación
Empaquetado y ejecución
Definir aislamiento, escala y operación sin prometer portabilidad automática.
opciones consideradas: Docker · Kubernetes
Inferencia bajo restricciones
Comparar hardware y runtimes por volumen, latencia, costo y soporte disponible.
opciones consideradas: NVIDIA · Triton · vLLM
Automatización e IoT
Sistemas, sensores y protocolos forman un flujo único cuando entrada, excepción, decisión y responsable están definidos.
entrega: Mapa de señales, protocolo, frecuencia, reglas de excepción, integración y procedimiento de contingencia.
MQTT · OPC UA · Modbus
Criterios y ejemplos de aplicación
- decide por
- Ambiente físico, conectividad, frecuencia, interoperabilidad, seguridad y consecuencia de falla.
- límite
- Una acción física crítica necesita estado seguro, fallback local y autoridad humana proporcional al riesgo.
ejemplos de comparación
Interoperabilidad industrial
Seleccionar transporte y contrato según equipo, red y tolerancia a indisponibilidad.
opciones consideradas: MQTT · OPC UA · Modbus
Procesamiento en el edge
Evaluar hardware próximo a la operación cuando latencia o conectividad limitan la nube.
opciones consideradas: Raspberry Pi · NVIDIA Jetson · Arduino
Observabilidad y gobernanza
Telemetría, evaluación y gobernanza conectan el comportamiento técnico con un responsable, un límite y una rutina de revisión.
entrega: Eventos, paneles, alertas, criterios de evaluación, runbook y rastro proporcional al riesgo.
OpenTelemetry · Prometheus · Grafana
Criterios y ejemplos de aplicación
- decide por
- Criticidad, señal necesaria, ventana de respuesta, retención, acceso y evidencia exigida para revisar una decisión.
- límite
- Monitorear no es recopilar todo: cada señal necesita finalidad, acceso, retención y acción responsable.
ejemplos de comparación
Telemetría de la operación
Definir traces, métricas y alertas que conduzcan a una acción de soporte o revisión.
opciones consideradas: OpenTelemetry · Prometheus · Grafana
Evaluación de sistemas con IA
Conectar versiones, evaluaciones y fallas con una rutina de revisión, sin tratar un score como verdad final.
opciones consideradas: Langfuse · MLflow · W&B
Nuestros métodos de trabajo
AxionEthos y AxionCore organizan decisiones de ingeniería y uso responsable de IA. Son referencias internas, aplicadas según el proyecto.
- AxionEthos
- Organiza riesgo, explicabilidad, aprobación humana y registro proporcional al impacto.
- AxionCore
- Organiza contexto, componentes, integraciones y límites de ejecución de sistemas inteligentes.
Son métodos internos de decisión e implementación — no son SaaS, plataforma licenciada, certificación ni servicio separado.
Ver el método de implementaciónCatálogo completo de tecnologías
Consulta opciones técnicas por capacidad. La selección final depende del proyecto; no es una lista de herramientas obligatorias.
Ver los 68 nombres organizados por capacidad
Las marcas pertenecen a sus respectivos titulares. La presencia de un nombre indica una opción que puede considerarse; no afirma alianza, certificación, adopción en todo proyecto ni recomendación automática.
Software, aplicaciones e integraciones
- Python
- TypeScript
- Rust
- Go
- Flutter
- .NET
- FastAPI
- Next.js
- React
IA, agentes y conocimiento
- ChatGPT
- Claude
- Gemini
- Llama
- Mistral
- Cohere
- DeepSeek
- Hugging Face
- CrewAI
- LangChain
- LangGraph
- LlamaIndex
- AutoGen
- Haystack
- MCP
- Qdrant
- Pinecone
- pgvector
- Weaviate
- Chroma
- Milvus
- Redis
Datos y machine learning
- BERT
- RoBERTa
- DistilBERT
- Sentence-Transformers
- spaCy
- Transformers
- PyTorch
- TensorFlow
- scikit-learn
- XGBoost
- LightGBM
- Jupyter
- pandas
- NumPy
Cloud e infraestructura
- NVIDIA
- AWS
- GCP
- Azure
- Kubernetes
- Docker
- Triton
- vLLM
Automatización e IoT
- Raspberry Pi
- Arduino
- NVIDIA Jetson
- MQTT
- AWS IoT Core
- Azure IoT Hub
- Modbus
- OPC UA
Observabilidad y gobernanza
- OpenTelemetry
- Grafana
- Prometheus
- Langfuse
- MLflow
- W&B
- Sentry
De la elección técnica a una solución en uso.
Software a medida, innovación, IA y automatización pueden empezar con una entrega pequeña y evolucionar según la necesidad.