Cómo los equipos de ONLYOFFICE utilizan la IA en la práctica: casos reales desde dentro de la empresa

En ONLYOFFICE, construimos herramientas que ayudan a las personas a trabajar con documentos, colaborar y automatizar flujos de trabajo. Pero también utilizamos la IA nosotros mismos: en diseño, marketing, ingeniería y operaciones, para hacer nuestro propio trabajo más rápido, más coherente y menos repetitivo.

Estos no son proyectos experimentales o demostraciones de prueba de concepto. Estas son implementaciones reales que entraron en producción, creadas por nuestros equipos para resolver problemas reales con los que lidiaban todos los días. Así es como se ve en la práctica.

Diseño móvil: un plugin de Figma que convirtió una tarea de dos días en una hora

El problema. Cada vez que el equipo de diseño móvil necesitaba cargar capturas de pantalla para la App Store y Google Play, tomaba alrededor de un día de trabajo manual por tienda: exportar archivos de Figma, renombrarlos, clasificarlos en carpetas específicas de locales, comprimirse utilizando servicios de terceros (con frustrantes límites en la versión gratuita), y cargar todo en el formato correcto.

La solución. El equipo construyó StoreShot, un plugin de Figma desarrollado en colaboración con Claude, que automatiza todo el proceso.

Lo que hace StoreShot:

• Detecta automáticamente la tienda objetivo (App Store o Google Play) a partir del nombre del archivo de Figma.
• Reconoce los nombres de los locales a partir de los títulos de las páginas, códigos de idioma abreviados.
• Comprime archivos PNG aproximadamente un 35% sin pérdida de calidad, en alrededor de 5 segundos por imagen, sin servicios de terceros, sin límites de tokens.
• Genera automáticamente la estructura de carpetas correcta para cada tienda.
• Ofrece tres opciones de carga: archivo ZIP, envío directo a GitHub o envío a Gitea en un solo commit.

El resultado. La primera ejecución en producción procesó 652 archivos en dos tiendas:

• Play Market: 252 archivos en 8 locales, ~37% de compresión.
• App Store: 400 archivos en 10 locales, ~35% de compresión.
• Tiempo total: aproximadamente 1 hora en vez de aproximadamente 2 días.

Ahora, lo único que tiene que hacer un diseñador es hacer clic en el botón, descomprimir el archivo y crear una solicitud de incorporación de cambios.

Marketing: desde la carga del archivo hasta una tarjeta de plantilla completa en segundos

El problema. El equipo de marketing gestiona un gran y continuamente creciente mercado de plantillas de documentos. Cada vez que se añadía una nueva plantilla, alguien tenía que completar manualmente una tarjeta: título, descripción, campos de SEO, categorías, URL e imágenes de portada, en varios idiomas. Con miles de plantillas ya en el catálogo, este representaba un costo recurrente significativo.

La solución. El equipo construyó un pipeline de IA que genera una tarjeta de plantilla completa y publicable a partir de una única carga de archivo.

Cómo funciona: se carga un archivo al CMS en PDF, DOCX, XLSX o PPTX. Dos procesos se ejecutan en paralelo. La IA analiza el texto, identifica el tipo de documento (plantilla lista para usar o formulario rellenable), y genera todos los metadatos en el idioma requerido. Simultáneamente, se generan imágenes en vista previa de la primera página en cuatro resoluciones: 916×648, 1448×1024, 566×400, y 260×184. El editor revisa y publica. Eso es todo.

Lo que el pipeline maneja automáticamente:

• 8 campos de texto: título, descripción corta, título SEO, descripción SEO, descripción completa, categorías, tipo de documento y URL slug.
• 9 idiomas: inglés, chino, portugués brasileño, francés, español, alemán, italiano, japonés y árabe, cada local generado en su propio idioma.
• Desduplicación inteligente: sin conflictos de nombres o URLs duplicadas.
• Preservación de datos ingresados manualmente: el pipeline no sobrescribe campos que ya han sido editados por un humano.
• Regeneración automática cuando se reemplaza un archivo, manteniendo la tarjeta actualizada.

El resultado. La IA maneja hasta el 95% del trabajo rutinario por plantilla. La generación toma segundos en vez de 15–20 minutos. Actualmente hay 3,505 plantillas en producción, y cada nueva plantilla se publica significativamente más rápido que antes.

Marketing: contenido de marca consistente a gran escala con Jasper

El problema. El equipo de marketing produce un alto volumen de contenido a través de múltiples canales: publicaciones en blogs, copias para redes sociales, creativos publicitarios, campañas de correo electrónico, artículos SEO y descripciones de productos, todos los cuales deben mantener un tono, vocabulario y voz de marca consistentes. Con una audiencia internacional y contenido producido en varios idiomas, mantener la calidad y consistencia alta mientras se cumple con la cadencia de publicación era una carga creciente para el equipo.

La solución. El equipo de marketing adoptó Jasper, una plataforma de IA diseñada específicamente para contenido de marketing, como una herramienta clave para acelerar la producción de contenido mientras se mantienen los resultados alineados con la marca.

Los principales casos de uso donde Jasper ahora está integrado en el flujo de trabajo del equipo:

• Contenido de formato largo: publicaciones en blogs, artículos y guías de productos redactadas utilizando Jasper Canvas, con el equipo proporcionando dirección estratégica y Jasper manejando la estructura y la redacción del primer borrador.
• Copias publicitarias y redes sociales: copias de formato corto para campañas pagadas, publicaciones en LinkedIn y actualizaciones sociales producidas utilizando la biblioteca de más de 50 plantillas específicas para marketing de Jasper.
• Marketing por correo electrónico: correos electrónicos de campañas y secuencias de nutrición redactadas y refinadas dentro de Jasper, reduciendo el tiempo desde el resumen hasta la copia lista para enviar.
• Contenido multilingüe: contenido generado y adaptado en más de 30 idiomas, apoyando el marketing internacional de ONLYOFFICE sin escalar proporcionalmente el equipo.
• Consistencia de voz de marca: la función Brand Voice de Jasper está entrenada en el tono y estilo de ONLYOFFICE, por lo que las salidas generadas por IA se alinean con los estándares de la marca independientemente de quién inicie la tarea.

El resultado. La producción de contenido rutinario como borradores, copias sociales, variantes publicitarias, se mueve significativamente más rápido. El tiempo del equipo se traslada hacia estrategia, juicio editorial y las decisiones creativas que requieren la intervención humana. La IA maneja el volumen; el equipo maneja la calidad.

Automatización y administración: una herramienta de diagnóstico construida por IA para DocumentServer

El problema. Diagnosticar problemas con las instalaciones de ONLYOFFICE DocumentServer, en entornos de Docker, Linux y Windows, requería que los ingenieros de DevOps y soporte revisaran manualmente contenedores, servicios, registros y configuraciones. Los diagnósticos iniciales eran lentos e inconsistentes.

La solución. El equipo construyó dsutil, una herramienta de línea de comandos inteligente para diagnósticos de DocumentServer, utilizando un enfoque de desarrollo iterativo impulsado por IA (a veces llamado vibe-coding): hipótesis rápidas, iteraciones instantáneas, tiempo mínimo hasta la producción.

dsutil verifica:

• Estado del contenedor y chequeos de salud.
• Servicios clave: docservice, converter, y otros.
• Nginx, PostgreSQL, RabbitMQ y Redis.
• Registros para errores, tiempos de espera, eventos fuera de memoria y problemas de tiempo de ejecución.
• Genera un informe estructurado, incluyendo salida JSON.

Entornos soportados: Docker, Linux nativo, Windows.

La arquitectura, la lógica de chequeo y el análisis de patrones de registro se diseñaron colaborativamente con IA. El resultado es una herramienta que refleja el conocimiento diagnóstico acumulado en lugar de tener que ser reconstruida por cada ingeniero desde cero.

El resultado. Diagnósticos iniciales rápidos y estandarizados. Carga reducida en DevOps y soporte. Identificación rápida de problemas de infraestructura. dsutil es de código abierto y está disponible en GitHub: github.com/ONLYOFFICE/ds-util

Automatización y gestión: revisión mediante IA de cada solicitud de incorporación de cambios

El problema. La revisión de código toma tiempo, y se pasan por alto detalles importantes, especialmente bajo presión de plazos. El equipo necesitaba una forma de mantener la calidad de la revisión de manera consistente sin aumentar proporcionalmente el tiempo de ingeniería dedicado a ello.

La solución. El equipo de Automatización y Administración implementó una revisión automatizada de solicitudes de incorporación de cambios utilizando Claude en el repositorio DocSpace-buildtools. Ahora, cada solicitud de incorporación de cambios pasa por un análisis de IA antes de la revisión humana.

Cómo funciona: cuando se abre o se actualiza una solicitud de incorporación de cambios, un pipeline se ejecuta automáticamente, recoge el contexto, analiza los cambios y genera un informe estructurado. Claude revisa problemas de seguridad, calidad de código, archivos de configuración, precisión del README, lógica del pipeline de CI/CD y dependencias. Los problemas se publican directamente en la solicitud de incorporación de cambios con prioridades. El estado se sigue a medida que se actualiza la solicitud de incorporación de cambios posteriormente.

El resultado. La IA maneja hasta el 80% del análisis de revisión rutinario, permitiendo a los ingenieros centrarse en la arquitectura y las decisiones complejas que realmente requieren juicio humano. Los estándares de revisión se volvieron consistentes y predecibles. Los errores y vulnerabilidades se detectan antes en el proceso. No es un reemplazo para los revisores humanos, es una herramienta que hace que la revisión humana sea más rápida y más fiable.

Marketing: de Figma a HTML listo para producción en cinco minutos

El problema. Convertir un diseño de correo electrónico de Figma en código HTML listo para producción es un proceso técnicamente complicado: analizar la estructura del diseño, escribir código compatible con varios clientes, manejar diferentes comportamientos de renderizado en Gmail, Outlook y Apple Mail, captar errores comunes y gestionar la localización. Un solo correo electrónico podría llevar de 3 a 5 horas de tiempo de ingeniería.

La solución. El equipo de marketing construyó Figma2Email, una herramienta impulsada por IA que convierte un diseño de Figma en una plantilla de correo electrónico HTML funcionando.

Cómo funciona: pega un enlace al diseño de Figma. La IA analiza la estructura y los estilos, genera HTML adaptado para clientes de correo electrónico, y ejecuta la salida a través de un validador. El diseño resultante típicamente necesita solo ajustes finales menores.

Resultados:

• Tiempo de generación: aproximadamente 5 minutos en vez de 3 a 5 horas.
• Preparación del código desde el principio: aproximadamente 95%.
• Compatibilidad entre clientes en Gmail, Outlook y Apple Mail.
• Corrección automática de errores comunes de codificación.
• Soporte de localización para más de 10 idiomas.

El resultado. La IA maneja hasta el 95% del trabajo rutinario de conversión. El equipo se centra en la corrección final y la calidad del contenido, no en lidiar con las peculiaridades de renderizado de correos electrónicos.

Qué tienen en común estos casos

Siete equipos diferentes. Siete problemas diferentes. Siete implementaciones diferentes de IA. Pero comparten un patrón coherente:

La IA maneja lo rutinario; el humano maneja el juicio. En cada caso, la IA se encargó del trabajo repetitivo y mecánico: cargas repetitivas, generación de metadatos, operaciones DNS, escaneo de registros, revisión de código, auditorías de infraestructura, generación de código, mientras que los humanos mantuvieron la responsabilidad de la revisión final, el control de calidad y las decisiones que importan.

Los aumentos en productividad son concretos y medibles. De dos días a una hora. De quince minutos a segundos. De tres a cinco horas a cinco minutos. $2,500 al mes en ahorros de infraestructura. Estos no son estimados de un valor futuro potencial, son resultados de despliegues en producción.

Las herramientas se construyeron de manera rápida, iterativa y con la asistencia de IA. Varias de estas herramientas se desarrollaron utilizando codificación asistida por IA: Claude, GitHub Copilot, con ciclos de desarrollo iterativos y rápidos. El enfoque de desarrollo refleja la misma filosofía que las herramientas en sí: utilizar IA para las partes que pueden ser automatizadas, y mantener el juicio humano en el centro de lo que importa.

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