eFlair Webtech Private Limited

Reto

Una empresa estadounidense de tecnología de recursos humanos SaaS perdía un 4 % de clientes al mes. Los tiempos de carga de ocho segundos, el código Angular obsoleto y la acumulación de funciones estaban minando el NPS y la confianza de los inversores. El equipo interno estaba ocupado con el mantenimiento y no podía implementar mejoras con la suficiente rapidez para alcanzar los objetivos de crecimiento.

Solución

eFlair se incorporó a un equipo: estratega de producto, responsable de UX, seis ingenieros full-stack, QA y DevOps, con la potencia de asistentes de código de IA y generadores de pruebas. En seis sprints, reconstruimos el front-end en React, migramos las API a Node + GraphQL, integramos la incorporación basada en ML y alertas de riesgo de abandono, e implementamos CI/CD automatizado en AWS.

Resultado

Entrega en 5,5 meses. El tiempo promedio de carga de la página se redujo de 8 s a 1,2 s, la finalización del proceso de incorporación aumentó un 62 %, la tasa de abandono mensual se redujo del 4 % al 2,5 % (-38 %) y el NPS aumentó del 42 % al 68 %. Los nuevos conocimientos de aprendizaje automático generaron un pipeline de ventas adicionales de 1,2 millones de dólares; el cliente recuperó el coste total del proyecto en tres trimestres.

Reto

Una startup fintech de Oriente Medio, con recursos propios, necesitaba una aplicación MVP para iOS/Android que permitiera a los trabajadores migrantes enviar microremesas a casa. Solo contaban con wireframes y un plazo de lanzamiento estricto de 4 meses para superar el lanzamiento de la competencia, además de exigentes requisitos de cumplimiento normativo y de KYC.

Solución

eFlair formó un equipo reducido: gerente de proyecto, diseñador de UX, dos ingenieros de React Native, responsable de backend, control de calidad y un pipeline de DevOps basado en IA. Mediante simulación con IA, convertimos bocetos en prototipos interactivos de Figma en una semana. Desarrollamos una aplicación de React Native con inicio de sesión biométrico, tipos de cambio en tiempo real y KYC automatizado mediante API de OCR y reconocimiento facial. La CI/CD, los análisis de seguridad y las pruebas unitarias se realizaron con IA, lo que redujo los tiempos de desarrollo en un 35 %.

Resultado

Aplicación aprobada por ambas tiendas en el primer envío (día 118). El tiempo de incorporación se redujo de 12 minutos en las pruebas de usuario a 4 minutos tras la IA KYC. En los 90 días posteriores al lanzamiento: 42 000 descargas, 87 % de retención en la semana 1, > $9 millones en volumen de remesas procesadas y financiación de Serie A cerrada con una valoración de $25 millones. El cliente nombró a eFlair como su socio tecnológico a largo plazo.

Reto

Un fundador de EdTech quería una app de cuentos para dormir por suscripción que permitiera a los padres generar cuentos adaptados a su edad, clonar sus propias voces para la narración y monitorizar sus hábitos de lectura, todo antes de las fiestas. Carecían de un equipo interno de inteligencia artificial y cumplían con los estrictos requisitos de privacidad de la COPPA.

Solución

eFlair creó un equipo multidisciplinario: un estratega de producto, dos ingenieros full-stack, un ingeniero de ML, un diseñador de UX, un equipo de control de calidad y un equipo de DevOps. Utilizando GPT-4 Turbo y encadenamiento de indicaciones, construimos un motor de historias generativas con filtros de moraleja y complejidad. ElevenLabs se encargó de la clonación de voz; los clientes iOS/Android con tecnología React Native. La integración continua y continua (CI/CD) asistida por IA, los análisis de seguridad automatizados y las analíticas de Firebase completaron el conjunto.

Resultado

El MVP se envió a las tiendas en 92 días. La primera historia se generó en menos de 8 segundos, con una calificación promedio de 4.9 estrellas. En 60 días: 200 000 descargas, 37 % de conversión de gratuito a pago, tiempo promedio de sesión de 18 minutos. Los padres crearon 1.6 millones de historias personalizadas en 3 meses; la auditoría COPPA fue aprobada en el primer intento. La startup cerró una ronda de financiación inicial de $3.8 millones dos semanas después del lanzamiento.