La diferencia no está en las etapas,
sino en lo que cada etapa sabe al decidir.
La Inteligencia Artificial no reemplaza la experiencia de nuestros consultores: amplifica su capacidad para tomar mejores decisiones en cada etapa del proyecto. Por eso nuestra metodología incorpora una capa transversal de IA, el Project Intelligence Hub, que mantiene el conocimiento del proyecto conectado de principio a fin.
Mientras un proyecto tradicional traspasa información de una etapa a otra, STL Meta mantiene un modelo vivo que conecta procesos, configuraciones, riesgos, integraciones, datos, pruebas y decisiones.
Las mismas seis fases. Otro nivel de contexto.
En un delivery tradicional cada etapa conoce, sobre todo, lo que recibió de la anterior: el contexto se degrada, los problemas se redescubren y las decisiones se toman en local. Aquí no.
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01PreparePreparar
Definimos criterios de aceptación y qué significa "terminado" para tu empresa.
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02DiscoverDescubrir
Convertimos workshops y documentos en cobertura: procesos, integraciones y riesgos.
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03ExploreExplorar
Priorizamos riesgos y rutas críticas antes de configurar una sola pantalla.
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04 Ejecución intensivaRealizeConstruir
El agente ejecuta, corrige y reejecuta las validaciones mientras configuramos.
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05 Ejecución intensivaDeployDesplegar
Validamos integraciones y cutover con evidencia, no con la sensación de que va bien.
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06HypercareEstabilizar
Reutilizamos la regresión: lo aprendido queda como cobertura para el siguiente cambio.
Cada cambio se evalúa automáticamente respecto a su impacto funcional, técnico y organizacional antes de avanzar a la siguiente etapa.
Arquitectura, dependencias, riesgos y decisiones permanecen conectados en lugar de morir en el acta de cada fase.
Cada decisión considera sus efectos sobre procesos, equipos y etapas posteriores antes de aplicarse.
Los riesgos se convierten en validaciones ejecutadas antes del go-live, no en hallazgos durante el UAT.
La metodología vive en un modelo compartido del proyecto.
Un hub común organiza el contexto, coordina agentes especializados y convierte cada cambio en artefactos y alertas accionables. El proyecto deja de ser una colección de archivos: se convierte en un sistema de decisiones y evidencia.
- Documentos y workshops
- Configuración y desarrollos
- Decisiones y cambios
- Pruebas, evidencia e incidentes
Lee documentos, workshops y configuraciones, y los convierte en un modelo del proyecto consultable.
Detecta qué cambios tocan rutas críticas y qué puede esperar sin comprometer el go-live.
Genera y ejecuta los escenarios de prueba, compara resultados y reejecuta lo corregido.
Mantiene el checklist de readiness, los smoke tests y la secuencia de puesta en marcha.
- Alcance y arquitectura
- Requerimientos · integraciones
- Riesgos y decisiones
- Impacto · responsables
- Calidad y evidencia
- Escenarios · resultados
- Readiness y cutover
- Checklist · smoke tests
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01Detecta el cambio
Una configuración nueva, un requerimiento que se mueve, una integración que cambia de contrato.
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02Calcula el impacto
Qué procesos, módulos, pruebas y responsables quedan afectados aguas abajo.
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03Notifica al responsable
Alerta accionable: impacto + responsable + acción recomendada + fecha requerida.
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04Actualiza artefactos y pruebas
La documentación y la cobertura de pruebas dejan de quedarse atrás respecto a la realidad.
Alerta accionable = impacto + responsable + acción recomendada + fecha requerida.
Tus usuarios prueban sobre una base ya validada.
El agente ejecuta primero y entrega casos listos para UAT. El UAT confirma el negocio; deja de ser el primer lugar donde aparecen las fallas básicas.
- Generar
- Ejecutar
- Comparar
- Corregir
- Reejecutar
La cobertura se mantiene viva desde Prepare hasta Hypercare: antes de liberar, las validaciones críticas se ejecutan, se evidencian y se reejecutan tras cada corrección. Los manuales de usuario se generan desde esa misma evidencia de pruebas.
Cobertura viva, no una planilla de casos que nadie vuelve a abrir.
Cada paso con su resultado esperado y su evidencia asociada.
Puntos donde el proceso cambia de módulo o de responsable, verificados antes del go-live.
Menos ciclos de corrección con consultores y menos esfuerzo del usuario en el UAT.
Cifras de un proyecto real de implementación ejecutado por STL Meta. El volumen de escenarios y el ahorro dependen del alcance de cada proyecto; los estimamos contigo durante el Discover.