Nuevos agentes de IA en producción en minutos – capa de orquestación de IA (Claude, MCP) para una plataforma de ciberseguridad estadounidense

Desde 2020 somos socios de diseño y desarrollo de una plataforma de riesgo cibernético estadounidense y la hemos llevado del prototipo a un SaaS con clientes Fortune‑500, con +150 % de ingresos en un año y 400 % de crecimiento en clientes B2B. En 2025 reconstruimos el entorno de ejecución en torno a un agente de IA impulsado por Anthropic's Claude. La plataforma ahora funciona como capa de orquestación para todo el stack de seguridad del cliente, y los administradores del cliente ponen nuevos agentes de IA en producción sin intervención de ingeniería.

Del prototipo a un SaaS utilizado por empresas Fortune‑500

El cliente, una empresa de ciberseguridad fundada en 2015, acudió a nosotros con una herramienta de toma de decisiones prototípica para ejecutivos C‑level, amplia documentación técnica y clientes corporativos de pago. El producto estaba completamente sin conexión. Nuestra tarea era convertirlo en un SaaS escalable sin perder impulso. Un proceso de descubrimiento de producto arrojó una lista priorizada de funcionalidades; a continuación, construimos un frontend a medida que traduce el modelo matemático de riesgo de la plataforma en información accionable para directivos, alineada con los frameworks NIST y CIS. Dado que la plataforma procesa datos altamente sensibles, configuramos un clúster dedicado de GCP en la ubicación preferida del cliente.
 

Tras el MVP, ampliamos el producto a un segundo público objetivo: firmas de private equity. La base de clientes empresariales se más que triplicó en 3,5 meses tras el lanzamiento – de 8 a 26 clientes – e incorporó actores líderes del mercado y clientes Fortune‑500; los ingresos crecieron un 150 % en un año y el número de clientes B2B aumentó un 400 %. El NPS se mantuvo de forma constante por encima del objetivo.

El desafío en 2025

La plataforma era madura, reconocida e infrautilizada: requería interpretación experta, la mayoría de los usuarios iniciaba sesión trimestralmente y el onboarding requería 45 minutos con soporte. El cliente quería IA basada en agentes en el producto, para una clientela Fortune‑500 con estrictos requisitos de seguridad. No era una opción añadir una simple ventana de chat. La IA debía operar en producción, multi‑tenant, sobre datos de seguridad en tiempo real, sin ampliar el alcance de auditoría.

Nuestro enfoque: arquitectura

Reconstruimos el entorno de ejecución en torno a tres decisiones clave para despliegues de Enterprise AI: cómo piensa el agente, cómo se mantiene dentro de los límites del cliente y cómo se conecta con el stack de seguridad en tiempo real del cliente.
 

La solución

La infraestructura central, el modelo de datos y la base de código de la plataforma se mantuvieron intactos; la capa de IA se sitúa por encima, no dentro. Estructuralmente, el producto pasó de ser una herramienta de análisis a una capa de orquestación para las operaciones de seguridad del cliente. La evolución del producto ya no está ligada a ciclos de lanzamiento: el equipo de administración pone a disposición nuevos Agents, Prompts y Connectors directamente a través de la UI para herramientas de seguridad en producción.