Productos EdTech construidos para generar resultados de aprendizaje reales.

Los tres productos de IA para EdTech — KnowHub, InProduct AI y SmartSearch — operan bajo un modelo de respuestas verificadas. La IA solo responde utilizando tu contenido aprobado. No puede generar respuestas a partir de datos de entrenamiento públicos ni fuera de tus límites de datos. Cada respuesta se cita de vuelta a un documento fuente específico, para que los alumnos y administradores siempre puedan rastrear de dónde vino una respuesta. En educación, esa trazabilidad no es opcional.

Sí. Construimos integraciones con las herramientas que ya usan tu equipo y tus clientes — proveedores de SSO, sistemas HRIS, plataformas CRM, bibliotecas de contenido y proveedores de pago. Si tienes un LMS existente, podemos conectar nuestra capa de IA a él sin necesidad de una reconstrucción completa. Evaluamos tu stack actual durante la definición del alcance y diseñamos la integración alrededor de lo que tienes.

Nunca. Tus datos permanecen dentro de tu entorno y nunca se usan para entrenar modelos de IA compartidos o públicos. Esto aplica a los tres productos de IA y a cualquier plataforma EdTech personalizada que construyamos. Operamos bajo la certificación ISO 27001 y una gobernanza de datos estricta — el mismo estándar que mantenemos para clientes empresariales como Siemens Healthineers.

Ambas herramientas de aprendizaje de IA pueden entrar en vivo en tan solo 2 semanas una vez preparado tu contenido o base de código. Nos encargamos del análisis de fuentes, la configuración, la integración con tus sistemas existentes y las pruebas de precisión antes del lanzamiento. Las construcciones de plataformas personalizadas siguen un modelo por fases — típicamente de 4 a 12 semanas hasta la primera versión utilizable según el alcance — con pruebas de usuario reales integradas en cada fase.

Ambas. Hemos llevado productos EdTech desde cero — Graspify comenzó como un concepto sin producto y nosotros entregamos el descubrimiento completo, el diseño, el MVP y las versiones posteriores. También trabajamos con plataformas establecidas que necesitan añadir capacidades de IA, mejorar la incorporación o escalar su infraestructura. El modelo de colaboración es diferente pero la disciplina de proceso es la misma: define primero el resultado, construye en etapas, prueba con usuarios reales.

La IA de propósito general responde a partir de datos de entrenamiento públicos, lo que significa que puede fabricar información, omitir tu contenido específico y producir respuestas que contradigan tu currículo. Nuestros productos están fundamentados exclusivamente en tu contenido. KnowHub responde a partir de tus documentos. InProduct AI responde a partir de tu base de código. SmartSearch verifica cada resultado contra tus datos fuente. Ninguno de ellos puede responder fuera de esos límites. Para EdTech, donde una respuesta incorrecta puede socavar los resultados de aprendizaje o crear responsabilidad, esa restricción no es una limitación — es el punto.

Sí. Nuestro servicio de Desarrollo de Producto EdTech Personalizado cubre el ciclo completo — Product Discovery, diseño de UX y experiencia de aprendizaje, desarrollo, pruebas de usuario e iteración continua. Hemos construido plataformas de microaprendizaje, herramientas LMS, productos SaaS de e-learning, sistemas de evaluación y plataformas de aprendizaje adaptativo. Trabajamos en fases con presupuestos individuales por etapa, para que no te comprometas a una construcción completa antes de que el concepto esté validado. Cada fase termina con pruebas de usuario antes de que comience la siguiente.

Las plataformas EdTech y las aplicaciones de aprendizaje fallan por razones de UX más frecuentemente que por razones técnicas — el abandono ocurre cuando las interfaces no coinciden con cómo las personas realmente aprenden. Nuestro proceso de diseño incorpora el flujo de aprendizaje, la mecánica de progreso que forma hábitos y secuencias de incorporación específicamente diseñadas para la retención. Probamos con alumnos reales en cada etapa, no solo revisiones internas. El compromiso con Graspify es un ejemplo directo: el desafío de diseño central era encontrar el equilibrio correcto de longitud, complejidad y simplicidad para los Grasps individuales — resuelto mediante pruebas iterativas con usuarios antes de cualquier construcción en producción.