En su charla en NDC Copenhague 2025 Adam Cogan compartió el viaje real y las lecciones prácticas detrás de construir el informante de errores impulsado por IA definitivo. Lo que comenzó como un prototipo desordenado evolucionó hasta convertirse en una aplicación lista para empresas que combina servicios cloud, Whisper para transcripción y la API de ChatGPT para convertir audio y observaciones en incidencias accionables que se capturan, transcriben, estructuran y asignan automáticamente.

El flujo central que describe Adam resuelve dos problemas recurrentes en equipos de desarrollo: informes de errores vagos y el coste en tiempo del cambio de contexto. En lugar de notas sueltas, el sistema graba la voz o pantalla, usa Whisper para obtener una transcripción fiel, aplica modelos conversacionales para extraer pasos reproducibles, prioridad y contexto, y genera items listos para el backlog. El resultado es menos fricción para desarrolladores y menos ida y vuelta entre testers, soporte y product owners.

Entre las historias de guerra y errores aprendidos aparecen advertencias prácticas: no confiar ciegamente en la salida de modelos sin validación humana, diseñar pipelines tolerantes al ruido de audio, instrumentar metadatos para relacionar logs y reproducibilidad, y planificar la seguridad y el cumplimiento desde la arquitectura. Estas lecciones ayudan a evitar trampas comunes cuando se teje la inteligencia artificial dentro de flujos de trabajo diarios.

Desde la perspectiva de adopción empresarial, Adam enfatiza que pasar de prototipo a producto requiere integrar soluciones cloud escalables y controladas, políticas de gobernanza del dato y un camino claro para la integración con herramientas de seguimiento de incidencias y CI CD. En Q2BSTUDIO trabajamos con ese enfoque, combinando experiencia en servicios cloud aws y azure y una implantación responsable de modelos para ofrecer soluciones que funcionan en producción. Descubre nuestros servicios cloud si buscas migrar o desplegar este tipo de arquitecturas.

Adam también comparte cómo iterar rápido: validar hipótesis con usuarios reales, medir impacto en tiempo de resolución y tasa de reproducibilidad, y priorizar la experiencia del usuario para minimizar fricción. Para equipos que quieran potenciar sus procesos ofrecemos capacidades de ia para empresas y agentes IA integrados con pipelines de desarrollo y monitorización. En Q2BSTUDIO diseñamos e implementamos agentes y soluciones a medida que unen transcripción automática, extracción de conocimiento y orquestación de tareas. Conoce nuestras soluciones de Inteligencia artificial si tu objetivo es acelerar la productividad del equipo con IA aplicada.

Además de la automatización de captura y clasificación de errores, la charla destaca buenas prácticas de seguridad y auditoría para evitar filtraciones de datos sensibles y garantizar trazabilidad, un punto crítico que conecta con nuestra oferta de ciberseguridad y pentesting cuando se despliegan agentes IA sobre sistemas críticos.

En resumen, la creación del informante de errores impulsado por IA de Adam Cogan es una hoja de ruta valiosa: prototipa rápido, mide impacto, asegura datos y escala con una arquitectura cloud robusta. Si tu empresa necesita ayuda para crear aplicaciones a medida o software a medida que incorporen inteligencia artificial, automatización y buenas prácticas de seguridad, Q2BSTUDIO puede acompañarte desde el diseño hasta la puesta en producción, integrando además servicios de inteligencia de negocio y power bi para cerrar el círculo de datos e insights.

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