El stack correcto para cada caso de uso.

¿Cómo se selecciona el stack?

La selección de tecnologías se hace durante el discovery, basada en el caso de uso específico, los requerimientos de escala, el equipo del cliente y el presupuesto. No existe un stack "correcto" universal.

• Para velocidad de desarrollo en web: Next.js + Supabase/PostgreSQL + Vercel
• Para alta performance en backend: Go con PostgreSQL
• Para apps móviles con un solo codebase: Flutter
• Para IA con datos de la empresa: RAG con pgvector + Claude/GPT-4
• Para alta escala: AWS o GCP + Docker + Kubernetes
• Para proyectos con presupuesto limitado: Stack simplificado con Railway o Vercel

¿Por qué Go para backends de alta performance?

Go compila a binarios nativos, tiene concurrencia como primera clase con goroutines, y su modelo de gestión de memoria elimina la mayor parte del overhead de garbage collection. Para APIs que manejan miles de requests por segundo con latencias bajas, es la elección correcta. Para proyectos donde la velocidad de desarrollo es prioritaria, Node.js o Python tienen más sentido.

¿Qué modelo de IA es mejor?

Depende del caso de uso. Claude tiene ventaja en razonamiento, seguimiento de instrucciones complejas y tareas que requieren análisis de documentos largos. GPT-4o es fuerte en multimodalidad y tiene mayor adopción en ecosistemas existentes. Gemini destaca en integración con Google Workspace. Para producción, usamos el modelo más adecuado al caso de uso específico, priorizando costo-eficiencia donde sea posible (los modelos Haiku/mini son 95% tan buenos para tareas estándar a 1/10 del costo).