Trabajo y método

Qué construyo y cómo lo construyo

Soy Adrián Ardiles y DAKI Studio es mi estudio unipersonal: hablás directamente con quien diseña y escribe el código. Cada proyecto de acá arrancó con un problema concreto de operación, no con una lista de funcionalidades. Abajo está el problema que resolvía cada uno, qué construí y con qué — y antes, cómo es trabajar conmigo.

Cómo trabajo

Cuatro etapas, sin sorpresas al final

Diagnóstico

30 min, sin costo

Escucho cómo trabaja tu equipo hoy y dónde se traba. Te llevás el problema escrito en una frase — y a veces la conclusión de que no necesitás software, sino cambiar un procedimiento.

Propuesta cerrada

3 a 5 días

Alcance, plazos y precio por escrito, con lo que queda expresamente afuera. Si a mitad del proyecto aparece algo nuevo, se cotiza aparte: no descubrís el costo al final.

Construcción por etapas

según alcance

Entregas parciales que podés usar y criticar, no un silencio de tres meses. Cada etapa llega probada y con la lista de lo que todavía falta.

Entrega y traspaso

incluido

El sistema andando, el código documentado y tu equipo capacitado para operarlo. Si el día de mañana querés seguir con otro, podés: no dejo cajas negras.

Cómo uso la IA

IA donde cambia el resultado, no donde queda bien en el pitch

Construyo con inteligencia artificial en mis propios productos, y por eso sé dónde no ponerla: un modelo grande resolviendo lo que resuelve un if es más lento, más caro y menos predecible.

En Olimpia lo formalicé en una arquitectura híbrida que reparte el trabajo en tres capas. El efecto práctico: el costo por operación baja, y los datos sensibles del cliente no salen de su red — que es lo que la vuelve viable para sectores que no pueden firmar con un SaaS puro.

~20%

Modelo grande

Visión, razonamiento y las decisiones que realmente necesitan criterio. Es la parte cara: la uso solo donde cambia el resultado.

~50%

Modelo local

Reformateo, código repetitivo y clasificación. Corre en la infraestructura del cliente: no factura por token y los datos no salen de la red.

~30%

Código determinista

Parseo, render y comparaciones. Si un problema se resuelve con código común, no le pongo IA encima: es más rápido, más barato y siempre da el mismo resultado.

Lo mismo aplica a tu proyecto: si la IA te resuelve un problema real, la uso y te explico qué cuesta operarla. Si no, te lo digo.

Proyectos

El problema detrás de cada uno

Augerum

Plataforma en producción

Capacitación corporativa multi-tenant para consultoras de RRHH

El problema

Las consultoras que capacitan a varias empresas cliente tienen que probar ante auditorías que cada persona se formó, cuándo y con qué resultado. Los LMS genéricos no resuelven rúbricas de observación, ciclos recurrentes ni certificados que un auditor pueda verificar sin logearse.

Qué construí

Plataforma white-label donde el formador puntúa con rúbricas ponderadas y el supervisor aprueba con un click, los ciclos de capacitación se abren solos según periodicidad, y los certificados quedan públicamente verificables con vencimiento y reemisión automática.

Certificados verificables sin login, para cubrir exigencias de SRT y ART
Audit log sobre más de 14 eventos críticos
2FA TOTP implementado sin dependencias externas
Autoría de cursos con IA: de un prompt a un temario en 30 segundos

Angular 21Node 22PostgreSQL 15Claude Sonnet

Ver demo (2:46 min)Documentación funcional

Olimpia

Producto propio

Asistente de testing con arquitectura híbrida

El problema

Los equipos de QA escriben casos de prueba en documentos que nadie ejecuta, y cuando cambia un diseño nadie sabe qué tests quedaron obsoletos. Las herramientas con IA que existen son SaaS puras: para banca o gobierno, mandar el código a la nube de un tercero es motivo suficiente para no firmar.

Qué construí

Convierte diseños, tickets y especificaciones de API en pruebas que corren de verdad — .spec.ts de Playwright y colecciones Postman, no literatura. Cada test enlaza a su origen, así que cuando cambia el diseño el sistema sabe qué se rompe.

Ingestión multimodal: Figma, PNG, PDF, Jira y OpenAPI en un solo contexto
Mentor integrado: ante un test que falla, le explica al junior qué tocar
Se despliega on-premise: los datos sensibles no salen de la red del cliente

FastAPINext.jsClaude SonnetQwen 2.5 local

Ver la herramienta

DAKI EdTech

Producto propio

Plataforma gamificada para aprender Python

El problema

La mayoría de las plataformas de programación evalúan con múltiple choice y dan la respuesta cuando el alumno se traba. Así se aprende a reconocer, no a resolver.

Qué construí

195 misiones que se evalúan ejecutando el código real en un sandbox aislado. La IA no da la respuesta: detecta dónde falla la lógica y construye la pregunta que obliga al alumno a encontrarla.

Dificultad adaptativa según los patrones de error de cada persona
Ejecución en sandbox remoto aislado, nunca en el servidor de la aplicación

Next.jsFastAPIPostgreSQLClaude

Ver la plataforma

ForjaGim

Trabajo a medida

Generador de planillas de entrenamiento

El problema

Un gimnasio armaba las rutinas de cada alumno a mano, una por una, y las entregaba impresas sin identidad visual propia.

Qué construí

Herramienta que arma y exporta planillas personalizadas por alumno con el branding del gimnasio. Sin backend ni costo de infraestructura: corre entera en el navegador.

Cero costo de mantenimiento mensual para el cliente

HTMLCSSJavaScript

Ver demo en vivo

RecordFlow

Herramienta propia

Grabador de flujos para automatización desktop

El problema

Automatizar una aplicación de escritorio sin API exige escribir scripts a mano, paso por paso, y rehacerlos cada vez que cambia una pantalla.

Qué construí

Graba clics, teclado y cambios de aplicación mientras el usuario trabaja normalmente, y genera scripts .sikuli listos para ejecutar. Empaquetado como ejecutable, sin exigir Python instalado.

Edición de los pasos grabados antes de exportar

PythonSikuliXPyInstaller

¿Tu caso se parece a alguno de estos?

Contame qué proceso te está haciendo perder tiempo. La primera conversación dura media hora, no tiene costo y termina con el problema escrito en una frase — aunque después no trabajemos juntos.

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