Seguridad, estructura y calidad en plataformas construidas con IA
Revisión de proyectos creados con IA
Auditamos plataformas y aplicaciones generadas con herramientas de IA (Cursor, v0, Bolt, etc.) antes de que escalen o lleguen a clientes reales. Revisamos seguridad, arquitectura, calidad de código y errores funcionales que suelen pasar desapercibidos.
Qué incluye
- Auditoría de seguridad (autenticación, datos expuestos, dependencias)
- Revisión de arquitectura y estructura del proyecto
- Análisis de calidad de código y deuda técnica
- Detección de errores funcionales y edge cases
- Informe con hallazgos priorizados y plan de corrección
El problema que resuelve
Plataformas generadas con IA pueden llegar a producción con fallas de seguridad, arquitectura frágil o errores ocultos que no detecta quien las construyó.
Cuándo contratar
Antes de lanzar, escalar o confiar en una plataforma creada con herramientas de IA.
Ideal para
Empresas que ya tienen un MVP o producto en marcha y necesitan una segunda opinión técnica rigurosa.
Resultados esperados
- Informe de vulnerabilidades y riesgos de seguridad
- Evaluación de arquitectura y estructura del proyecto
- Listado de errores detectados y recomendaciones de corrección
Cómo trabajamos
El proceso de revisión, paso a paso
En 5 a 10 días hábiles tienes un informe detallado con todos los hallazgos y un plan de corrección priorizado.
Recepción
Acceso al repositorio y documentación existente. Entendemos el contexto, propósito y stack tecnológico del proyecto.
Seguridad
Auditamos autenticación, datos expuestos, dependencias vulnerables y configuraciones de entorno inseguras.
Arquitectura
Revisamos la estructura del proyecto, separación de capas, patrones usados y puntos de fragilidad.
Calidad de código
Analizamos deuda técnica, duplicación, manejo de errores y prácticas que dificultan el mantenimiento.
Funcional
Detectamos edge cases sin cubrir, flujos rotos y comportamientos inesperados que la IA no anticipó.
Lo que revisamos
Riesgos frecuentes en plataformas creadas con IA
Las herramientas de IA generan código funcional, pero con patrones que acumulan riesgo real en producción. Estos son los problemas que encontramos con más frecuencia.
Seguridad
- Credenciales y API keys en el código fuente
- Autenticación incompleta o bypasseable
- Dependencias con vulnerabilidades conocidas
- Datos sensibles expuestos en respuestas de API
Arquitectura
- Estructura sin separación de responsabilidades
- Acoplamiento excesivo entre módulos
- Sin estrategia de escalabilidad
- Lógica de negocio mezclada con la UI
Calidad de código
- Código duplicado y sin reutilización
- Sin manejo de errores ni estados de carga
- Deuda técnica acumulada desde el inicio
- Sin pruebas ni cobertura de casos críticos
Funcional
- Edge cases que rompen flujos clave
- Comportamientos distintos entre entornos
- Validaciones insuficientes en formularios
- Condiciones de carrera en operaciones concurrentes
Al terminar recibes un informe con todos los hallazgos clasificados por severidad, el impacto real de cada uno y un plan de corrección ordenado por prioridad — listo para que tu equipo ejecute.
¿Tu plataforma está lista para producción?
Descubre qué riesgos tiene tu proyecto antes de que lleguen a tus clientes
Si tu plataforma fue creada con IA y está por lanzarse —o ya está en marcha— una revisión técnica independiente puede evitarte incidentes de seguridad, pérdida de datos o retrabajos costosos.
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