Desarrollo a medida con código, cuando ninguna plataforma del stack encaja, construimos exactamente lo que tu operación necesita.
End-to-end
diseño, deploy, tests, CI/CD y observability incluidos por defecto
4 capas
Frontend (Next.js, React) · Backend (Python, TypeScript) · Data (Postgres, vector DBs) · Infra (Vercel, AWS)
Multi-LLM
Anthropic Claude · OpenAI · modelos locales con Ollama, alternables según coste-precisión
Vector DBs
Pinecone · Weaviate · Qdrant para RAG sobre datos propios del cliente
01. Contexto
Hay casos donde Make, n8n, Airtable o Notion no llegan: porque el sistema legacy del cliente no expone API moderna, porque el procesamiento de datos pide volumen que rompe los planes de iPaaS, porque el AI agent que la operación necesita tiene una lógica específica que no cabe en un solo nodo, o simplemente porque ya no se trata de orquestar herramientas existentes sino de construir el sistema desde cero. Para esos casos construimos a medida con código.
Trabajamos sobre stack moderno: Python y TypeScript en backend, Next.js y React en frontend, Postgres y vector databases (Pinecone, Weaviate, Qdrant) en la capa de datos, Vercel y AWS en deployment. Los proyectos van desde APIs internas y microservicios hasta paneles full-stack, sistemas RAG sobre datos propios del cliente, agentes AI custom con orquestación multi-step e integraciones con sistemas legacy vía SOAP, ODBC o protocolos propietarios. Cada deployment lleva tests automatizados, CI/CD, observability y documentación operativa para que tu equipo lo pueda mantener cuando nosotros ya no estemos.
02. Cómo lo aplicamos
Las aplicaciones que más se repiten en nuestros proyectos.
AI agents y RAG systems custom
Cuando el caso pide lógica más compleja de la que cabe en un AI Agent node de no-code: orquestación multi-step con memoria persistente, routing entre modelos según el coste-precisión del query, evaluación automática de respuestas, RAG sobre datos propietarios con vector databases custom.
APIs internas y microservicios
Servicios backend a medida para clientes con stack heterogéneo: REST o GraphQL, autenticación (OAuth, JWT, SSO), rate-limiting, monitoring y deployment containerizado. Útil cuando los iPaaS se quedan cortos y la integración necesita lógica reutilizable entre varios productos del cliente.
Apps full-stack para casos no estándar
Cuando Softr o Retool no encajan por requisitos de UX, escala o personalización: Next.js + Postgres + autenticación enterprise. Apps internas, portals de cliente o productos digitales completos con backoffice incluido.
Integraciones con sistemas legacy
SAP, mainframes, ERPs propietarios, sistemas con protocolos SOAP, ODBC, FTP o WebDAV. Lo que ningún iPaaS toca, lo construimos como adaptador con su propia capa de monitorización y retries para que el resto del stack no herede su fragilidad.
Procesamiento de datos a escala
Cuando Make o n8n se rompen por volumen (millones de registros, scrapers complejos, pipelines de embeddings): pipelines Python con Airflow o Prefect, processing distribuido, deployment en infraestructura propia del cliente para mantener el dato bajo control.
03. Qué cambia para ti
En The Optimal Flow operamos código como una de las especializaciones centrales de la consultora. Llevamos proyectos custom a producción para clientes que necesitaban más de lo que ninguna plataforma podía ofrecer, y sabemos lo que separa un MVP que funciona en demo de un sistema que aguanta en producción año tras año. Para ti se traduce en cosas concretas: arquitectura pensada desde el inicio para escalar, no para impresionar en la primera reunión. Tests, CI/CD y observability incluidos por defecto, no como extras del Phase 2. Documentación operativa que tu equipo puede mantener cuando nosotros ya no estemos.
Donde más valor extraemos de tu inversión es en cómo el código que construimos dialoga con el resto de tu operación. La mayoría de agencias de desarrollo entregan repositorios aislados y dejan el problema de integración para que tu equipo lo resuelva. Nosotros diseñamos el sistema sabiendo cómo se conecta con tu CRM, tu knowledge base, tu data layer y tus flujos automatizados, porque ese resto del stack lo hemos construido para muchos clientes antes. El código custom no es una isla que llama a dos APIs; es una pieza más de una operación que tiene que funcionar como un todo, y diseñarlo así desde el primer commit ahorra meses de re-trabajo cuando el negocio crece.
Agenda una sesión gratuita para que podamos entender dónde estáis y de qué forma os podemos ayudar. Sin compromiso.
o escríbenos a info@theoptimalflow.com
