En la charla de NDC Copenhague 2025 Adam Cogan comparte lecciones aprendidas al transformar un prototipo caótico en el informador de errores de inteligencia artificial más potente. Lo que empezó como una idea improvisada terminó siendo una herramienta de producción que captura automáticamente incidentes, transcribe conversaciones y estructura reportes de errores listos para el backlog usando Azure, Whisper y la API de ChatGPT.

El núcleo del sistema es simple pero efectivo: captura contexto en el momento, evita el eterno vaivén entre tareas y elimina especificaciones vagas. Gracias a la transcripción con Whisper y el enriquecimiento semántico mediante modelos conversacionales, cada error se convierte en un ítem claro y accionable para desarrolladores y gestores de producto, reduciendo las preguntas del tipo que querían decir con esto.

Adam detalla su camino MCP y los tropiezos más comunes al integrar IA: confiar demasiado en salidas crudas, no validar con datos reales, y subestimar el coste de orquestar servicios cloud. También explica cómo diseñar prompts robustos, normalizar la estructura de los reportes y añadir metadatos que faciliten priorización automática y asignación de tareas.

Lecciones prácticas que comparte incluyen instrumentar la captura contextual (logs, estado de la app, paso a paso reproducible), transcribir y resumir en tiempo real, y transformar texto libre en backlog items con criterios de aceptación. Además recomienda pipelines de validación humana ligera para evitar errores de interpretación del modelo antes de cerrar un ticket.

Si trabajas en equipos que necesitan optimizar el flujo entre detección y resolución, estos aprendizajes te permiten acelerar la puesta en marcha de una solución que combine seguridad, trazabilidad y escalabilidad. En la implementación concreta Adam explica cómo aprovechar servicios cloud para enlazar grabación, transcripción y generación de texto, y cómo una arquitectura modular facilita iterar sin rehacer todo el sistema.

En Q2BSTUDIO aplicamos estos mismos principios en proyectos reales: desarrollamos aplicaciones a medida y software a medida que integran inteligencia artificial para automatizar tareas críticas, además de ofrecer servicios cloud y arquitecturas seguras en plataformas Azure y AWS. Si quieres explorar cómo aplicar agentes IA en tu flujo de trabajo o mejorar la captura de errores con IA para empresas, visita nuestra página de inteligencia artificial donde detallamos servicios y casos de uso IA para empresas y agentes IA.

También apoyamos la integración y despliegue en la nube con estrategias de observabilidad y seguridad, aprovechando servicios cloud azure y aws para garantizar latencia, disponibilidad y cumplimiento. Conecta tu herramienta de reporte con pipelines CI/CD y políticas de ciberseguridad para proteger datos sensibles y asegurar que los equipos reaccionen rápido y con confianza Servicios cloud AWS y Azure.

Resumen de consejos accionables: instrumenta captura automática de contexto, usa transcripción y resumen en tiempo real, estructura salidas como tickets con criterios de aceptación, añade validación humana ligera, y diseña la arquitectura para iterar. Evita depender de una sola API sin validación y no subestimes la necesidad de pruebas en escenarios reales.

Si quieres que te ayudemos a convertir prototipos en soluciones productivas, optimizar reportes de errores o implantar agentes IA que aumenten la productividad de tu equipo, en Q2BSTUDIO combinamos experiencia en desarrollo de software, ciberseguridad, servicios cloud, inteligencia de negocio y Power BI para crear soluciones seguras y medibles. Ponte en contacto para llevar la captura y resolución de fallos a la siguiente generación de productividad.