Reemplazamos planillas, WhatsApps y tareas manuales críticas por sistemas a medida que ordenan la operación, reducen errores y le devuelven visibilidad al dueño.
No vendemos horas de desarrollo. Entramos en la operación, entendemos qué está frenando el crecimiento y construimos software que el equipo usa todos los días.
Cuando una empresa crece, los procesos que antes funcionaban empiezan a mostrar sus límites. El problema no suele ser falta de esfuerzo: suele ser falta de sistema.
Aunque haya ERP, CRM o herramientas internas, muchas decisiones críticas siguen pasando por Excel, WhatsApp o conversaciones sueltas.
Los datos existen, pero aparecen cuando el problema ya ocurrió: reportes atrasados, archivos duplicados o indicadores que nadie mira a tiempo.
Hay tareas importantes que solo una o dos personas saben resolver. Mientras están, funciona. Cuando faltan, la operación se frena.
Lo que antes alcanzaba para operar con pocos clientes empieza a mostrar sus límites cuando aumenta el volumen, la urgencia o la complejidad.
El equipo compensa con esfuerzo lo que debería resolver un sistema: cargar datos, perseguir respuestas, copiar información y revisar errores.
Evitá las planillas, Excel y relojes. La luna sigue — de día y de noche. Recolectá M-Coins.
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No somos una factory que toma tickets ni una consultora que entrega slides. Somos un socio tecnológico operativo: entramos en el problema, entendemos cómo trabaja tu equipo y construimos software para que la operación funcione mejor.
Hablamos con quienes deciden y con quienes usan el sistema todos los días. Ahí aparecen las reglas, excepciones y fricciones que no entran en una reunión comercial.
No todo se automatiza. Priorizamos el 20% del sistema que puede generar más impacto en tiempo, control, visibilidad o reducción de errores.
El objetivo no es entregar una demo linda. Es que el equipo pueda usar el sistema en la operación real desde el primer día.
Después del lanzamiento miramos adopción, procesos paralelos, tiempos de operación y puntos de fricción para seguir iterando con criterio.
Le dije a un prospect que no nos contratara. Tenía un problema de gestión, no de software. Tres meses después volvió, ya con el problema real identificado, y arrancamos.Cristian Blanco Founder, MoonReactor
Problema operativo: procesaban los viajes del día siguiente con tres llamadas a cada chofer. Eso generaba descoordinación y doble asignación.
Qué construimos: automatizamos el envío de itinerarios. Qué cambió: el operador de turno ahora atiende excepciones, no el flujo normal.
Problema operativo: el equipo cargaba 200 archivos por mes desde medidores de campo al sistema central, de forma manual.
Qué construimos: una ingesta automática con validación. Qué cambió: el equipo dejó de cargar datos y puede concentrarse en analizarlos.
Problema operativo: el dueño no tenía visibilidad del estado de sus barcos y cada ida al dique seco implicaba decisiones con información incompleta.
Qué construimos: Healthy Fleet, con panel en vivo, mantenimiento preventivo y correctivo, y reportes regulatorios. Qué cambió: decisiones basadas en datos, no en llamadas.
Problema operativo: gestionaban altas, cambios de plan y prestadores entre planillas, mails y un CRM que el equipo no terminó de adoptar.
Qué construimos: una plataforma para afiliados, prestadores y equipo interno. Qué cambió: los afiliados se registran solos y los prestadores facturan desde el portal.
Problema operativo: necesitaban asistentes internos capaces de navegar sistemas heredados y producir reportes ejecutivos con menos trabajo manual.
Qué construimos: agentes sobre el stack existente, con compliance interno aprobado y equipo entrenado para operarlos. Qué cambió: IA aplicada a un proceso concreto, en producción.
Problema operativo: los usuarios recibían alertas genéricas y tarde, y el equipo no tenía cómo detectar ni distribuir oportunidades relevantes en tiempo real.
Qué construimos: una plataforma de eventos en vivo y mensajes personalizados. Qué cambió: cada usuario recibe información relevante para su perfil en segundos.
Ejemplo real: plataforma serverless en AWS para un cliente italiano. Ingesta de eventos deportivos en vivo, análisis de métricas de partido, y envío de oportunidades relevantes a cada usuario por Telegram — todo en segundos, no en minutos.
Trabajamos mejor cuando hay un problema operativo concreto, decisión del lado del cliente y una forma clara de medir impacto.
Llevo 20+ años construyendo sistemas que usan personas reales en empresas reales. Empecé escribiendo código, seguí liderando equipos, y hoy entro a cada proyecto entendiendo primero el negocio y recién después la tecnología.
Trabajé con bancos, aseguradoras, logística, energía, retail y aviación. Implementé IA agéntica y MCP en producción en un banco grande cuando todavía era un tema de conferencia. Fundé Healthy Fleet porque vi de cerca cómo un astillero perdía plata por no saber en qué estado estaban sus barcos.
Mi creencia central: la mayoría de las empresas no necesitan IA. Necesitan que lo básico funcione. Y para que funcione, primero hay que entender por qué hoy no funciona.
Revisamos el proceso, el impacto y si el software es la respuesta adecuada antes de proponer una solución.
Acordamos qué conviene construir primero, cómo se medirá el impacto, cuánto requiere y qué riesgos hay que contemplar.
Entregamos avances frecuentes para validar decisiones con tu equipo y ajustar sobre la forma real de trabajo.
Medimos uso y fricciones para que el sistema se integre a la operación y no sume un proceso paralelo.
Para mapear procesos críticos y definir qué conviene construir.
Para pasar de un proceso crítico manual o disperso a una herramienta funcionando en la operación real.
Para seguir mejorando, integrando y escalando el sistema después del lanzamiento.
Empezamos por una conversación de 30 minutos. Contanos qué está pasando en tu operación. Si el problema es de software, te lo decimos. Si es de gestión, de procesos o de gente, también te lo decimos — y no te vendemos nada. A veces la mejor respuesta es no hacer un proyecto ahora.
Depende del problema. Los diagnósticos operativos arrancan en USD 2.500. Los sistemas a medida suelen estar entre USD 30k y 120k. Los acuerdos de evolución continua suelen estar entre USD 8k y 25k mensuales. Primero entendemos el proceso y el impacto; después hablamos de una inversión realista.
Porque no vendemos horas sueltas. Entendemos la operación, participamos de las decisiones y construimos junto a tu equipo. El código y la infraestructura quedan a tu nombre desde el primer día, con documentación para que mantengas autonomía.
En el diagnóstico, 2 o 3 reuniones de una hora. Durante la construcción, necesitamos una hora semanal de quien toma decisiones y la disponibilidad de una o dos personas que conozcan el proceso. Ese contexto es clave para que el sistema se adopte bien.
Equipo distribuido en Argentina, México y Colombia. Trabajamos en español y en inglés. Husos horarios LATAM, con overlap suficiente con USA Eastern y con Europa. La mayoría de nuestros clientes son de habla hispana.
Trabajamos con tu equipo. En muchos proyectos participan personas internas que conocen la operación. Compartimos avances, decisiones y documentación para que el conocimiento quede en la empresa, no solo en MoonReactor.
Cuando aporta valor medible, sí. Cuando es pura moda, no. Hicimos IA agéntica y MCP en producción en un banco grande. También le dijimos a varios clientes que todavía no necesitaban IA, que primero había que ordenar otras cosas. El criterio viene antes que la herramienta.
Se corta. No hay penalidades. No hay lock-in. El código es tuyo desde el commit cero, la cuenta de cloud es tuya, el dominio es tuyo. Si te vas, te vas con todo documentado. Preferimos perder un cliente por decisión de negocio antes que retenerlo por contrato.
MoonReactor construye software a medida para empresas que necesitan ordenar, automatizar y escalar procesos críticos. Si vemos que no es el camino indicado, también te lo decimos.
Si preferís texto, mandá un brief corto. Respondemos en menos de 24 h hábiles.
30 minutos para entender el contexto y evaluar si hay un problema que convenga resolver con software.
Publicamos casos reales, criterio y anti-consejo. Cero ruido de IA.