Cómo desarrollamos una aplicación web completa de diagnóstico de automóviles para una startup sueca, desde la arquitectura hasta el lanzamiento, con datos reales de reparación e infraestructura de facturación.
[ Cliente ]
CarmyAI es una startup sueca de tecnología automotriz que creó CarmyAI, una aplicación web que actúa como un mecánico virtual para los conductores. Los usuarios describen un síntoma, introducen un código de error o suben una foto, y obtienen un diagnóstico claro, una estimación de costes y una guía de reparación paso a paso. Su objetivo es sencillo: ayudar a los conductores a entender qué le pasa a su coche antes de gastar un solo céntimo en el taller. Para llevar esta visión al mercado, necesitaban un socio técnico capaz de asumir todo el desarrollo del producto, de principio a fin.
[ Desafío ]
Carmy acudió a nosotros en la fase de creación, con una visión clara pero sin un equipo de ingeniería interno. El concepto de producto era sólido, pero su implementación técnica era compleja.
El núcleo del problema era la precisión. Las respuestas genéricas de la IA no eran una opción. El producto tenía que obtener datos reales de reparación de los fabricantes, asociarlos exactamente al vehículo del usuario y procesar varios tipos de entrada, como descripciones de síntomas, códigos de error OBD y fotos. Unas respuestas vagas habrían destruido la confianza de inmediato.
Además, la empresa debía lanzarse con un producto listo para comercializarse, no con una demo. Por eso había que desarrollar en paralelo:
Necesitaban un único socio que asumiera todo el desarrollo.
[ Solución ]
Diseñamos un asistente mecánico impulsado por IA que aprovecha las capacidades de uso de herramientas (tool use) de Claude, se basa en una arquitectura full-stack con Next.js y se despliega en Vercel con Supabase como capa de datos.
Desarrollamos un sistema de búsqueda por matrícula en varios países, conectado a las bases de datos de los fabricantes en 9 países. El usuario introduce su matrícula y el sistema identifica automáticamente la marca, el modelo, el año y los identificadores internos del vehículo, sin entrada manual y con acceso a los datos de reparación específicos del vehículo desde la primera interacción.
En el núcleo del producto hay un agente basado en Claude (Sonnet 4.6), equipado con 24 herramientas dedicadas al automóvil. Por ejemplo:
Claude decide de forma autónoma qué herramientas usar según la pregunta del usuario y encadena hasta 10 llamadas a herramientas por consulta para diagnósticos complejos de varios pasos. Cuando no hay datos específicos del vehículo disponibles, el agente recurre a la búsqueda web, para que ninguna pregunta quede sin respuesta.
Implementamos un pipeline de streaming en tiempo real basado en Server-Sent Events, que muestra con precisión cómo se ha elaborado el diagnóstico del usuario. Esta transparencia genera confianza entre los aficionados al bricolaje que toman decisiones de reparación críticas para la seguridad.
Para que el producto siga siendo económicamente viable a gran escala, activamos el prompt caching de Anthropic en los prompts del sistema y en el historial de conversaciones. Así, los costes de tokens de los mensajes de seguimiento dentro de una conversación se reducen notablemente, ya que el contexto del vehículo y los intercambios anteriores ya están en caché.
En lugar de un simple recuento de mensajes, diseñamos un sistema de facturación preciso basado en tokens, que registra el uso de cada llamada a herramientas. Las preguntas sencillas cuestan menos que los diagnósticos complejos que movilizan varias herramientas. Así, los usuarios de los planes Free, Plus y Pro pagan un precio justo; Stripe gestiona las suscripciones y la facturación.
[ Resultados ]
CarmyAI se lanzó como un producto completo y listo para comercializarse. Cada capa de la plataforma, desde el diagnóstico con IA hasta la infraestructura de facturación, estaba lista para producción desde el primer día.
Gracias a la búsqueda por matrícula en varios países y a 24 herramientas automotrices especializadas, los usuarios reciben consejos de reparación específicos para su vehículo desde el primer mensaje, sin configuración manual ni respuestas genéricas. La IA lo gestiona todo, desde preguntas de mantenimiento habitual hasta diagnósticos complejos que afectan a varios sistemas del vehículo, en una sola conversación.
El streaming en tiempo real de las llamadas a herramientas muestra a los usuarios cómo se elaboró su diagnóstico. Un auténtico factor diferenciador para los aficionados al bricolaje preocupados por la seguridad que toman decisiones de reparación. La transparencia es una funcionalidad, no un detalle añadido a posteriori.
El prompt caching aplicado a los prompts del sistema y al historial de conversaciones reduce notablemente los costes de tokens por conversación y preserva la rentabilidad unitaria a medida que crece el uso en los planes Free, Plus y Pro.
[ Casos de éxito ]
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Hablemos de sus objetivos y de cómo podemos ayudarle a alcanzarlos.
