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🛠️ Desarrollo de software automatización

Automatización inteligente para una entrega rápida y escalable

AUTOMAIT conecta su gestor de incidencias, repositorio, CI/CD y monitorización para que los desarrolladores construyan en lugar de vigilar pipelines.

El problema

Las herramientas DevOps automatizan piezas; la IA conecta todo el ciclo

Peticiones de funcionalidades, corrección de errores, revisiones de código, pruebas y despliegues, y a la vez hay que mantener los sistemas estables y a los clientes contentos.

El utillaje DevOps tradicional automatiza partes del puzle, pero se queda corto para reducir el trabajo repetitivo, anticipar riesgos y conectar los flujos de todo el ciclo.

Incidencias escritas desde cero cada vez

Cobertura de pruebas que va por detrás del código

Despliegues manuales arriesgados

Incidentes que detectan los usuarios, no la monitorización

Retrospectivas que nunca se escriben

Fallos recurrentes de CI que nadie analiza

Planificar & construir → Desplegar & operar → Aprender & mejorar

Cómo funciona, etapa por etapa

1

Planificar & construir

Los requisitos, la gestión del backlog y el código repetitivo generan cuellos de botella. La IA acelera la planificación y la entrega redactando incidencias, generando código base y creando pruebas automatizadas.

Resultado

Los desarrolladores empiezan desde un borrador, no desde una página en blanco.

Ejemplos de flujos de trabajo

Clasificación de peticionesEntrada de petición de funcionalidad → IA (resumir & priorizar) → Jira (crear incidencia)
Generación de pruebasDisparador de pull request → IA (generar pruebas unitarias) → CI (ejecutar pruebas)
Seguridad desde el inicioDisparador de commit → IA (buscar errores/problemas de seguridad) → Slack (avisar al desarrollador)

Ejemplo real — Resumen de parches a Slack

Disparador manual o webhookObtener el software desde Jamf ProFiltrar el software relevanteRecuperar el resumen de parches (última versión, al día, desactualizado)Dar formato con Slack Block KitPublicar en el canal de Slack de TI / seguridad
2

Desplegar & operar

El despliegue y la monitorización pueden ser arriesgados y manuales. La IA anticipa problemas antes de que lleguen a producción, automatiza el despliegue y revierte en cuanto aparecen anomalías.

Resultado

Las publicaciones dejan de ser un acontecimiento.

Ejemplos de flujos de trabajo

Despliegues validadosMerge a main → IA (validar la build) → Kubernetes (desplegar)
Reversión automáticaDisparador de monitorización → IA (detectar anomalía) → GitOps (revertir)
Respuesta más rápida a incidentesPico en la API → IA (análisis de causa raíz) → PagerDuty (avisar al equipo)
3

Aprender & mejorar

Las retrospectivas y los análisis posteriores se saltan cuando todo el mundo va apurado. La IA analiza el rendimiento pasado, genera resúmenes y sugiere mejoras, convirtiendo cada sprint en uno más inteligente.

Resultado

El conocimiento colectivo queda documentado automáticamente.

Ejemplos de flujos de trabajo

Análisis de causa raíz automáticoIncidente cerrado → IA (generar análisis de causa raíz) → Confluence (publicar informe)
Conclusiones del sprintFin de sprint → IA (resumir bloqueos & recomendaciones) → Jira (añadir conclusiones)
Pipeline que se autorreparaHistorial de CI/CD → IA (analizar fallos) → GitHub (abrir PR con la corrección de configuración)

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