Soy Shreyash Srivastava y en mi segundo año de CSE viví una experiencia que resume bien los retos de crear soluciones con inteligencia artificial en producción. En pocos meses conseguí la beca LiFT de la Linux Foundation, participé en proyectos del club, y logré una pasantía en una startup temprana llamada Pointblank, donde trabajamos en una plataforma para docentes y estudiantes con funciones de IA como generación de imágenes, análisis de casos y creación de presentaciones.
Mi primera tarea fue implementar un sistema de créditos para limitar el uso de las funciones de IA. Hasta entonces cualquier usuario podía usar la IA de forma ilimitada, así que diseñé una colección tokens en Firebase con campos userId, plan y credits. Implementé un hook personalizado que verifica si el usuario tiene tokens antes de cada llamada y descuenta créditos tras cada petición exitosa. Desde el frontend pasábamos el userId al backend para autenticar y validar créditos, y añadí comprobaciones en los puntos donde se consumía la API de IA.
Todo funcionó en desarrollo, pero cometí un error crítico: sin darme cuenta no teníamos una rama de staging para el backend y desplegué cambios que esperaban recibir userId desde el frontend, que todavía no estaba en producción. Resultado: la API dejó de encontrar usuarios y el servicio entero cayó. A las 1 09 de la madrugada tuve que revertir los cambios para volver a poner la plataforma en línea.
Tras el incidente hicimos pruebas conjuntas con frontend y backend en un entorno de staging, desplegamos de nuevo el sistema de créditos y creamos una rama de staging para el backend para evitar que esto vuelva a ocurrir. También aprendí una regla valiosa: siempre preguntar y nunca asumir. Más tarde volví a romper producción por olvidar crear documentos token para usuarios existentes, lo que reforzó la necesidad de migraciones y scripts automáticos.
Si gestionas proyectos de software a medida o aplicas IA para empresas hay prácticas que reducen el riesgo de estos errores: validación estricta de entradas, feature flags, migraciones automáticas para datos en producción, pipelines CI CD con entornos separados, pruebas end to end y observabilidad con logs y alertas. También conviene aplicar límites por usuario y mecanismos de retry y compensación para llamadas a servicios de IA de terceros.
En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida, ayudamos a implantar estas buenas prácticas y a diseñar soluciones seguras y escalables con IA. Ofrecemos servicios de inteligencia artificial para empresas y agentes IA que integran control de uso y monetización, así como servicios cloud en AWS y Azure para desplegar pipelines fiables. Con experiencia en ciberseguridad y pentesting protegemos tus APIs y datos sensibles, y con inteligencia de negocio y Power BI extraemos valor de tus métricas para tomar decisiones informadas.
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