AI Project Management Assistant

Contexto

Existía internamente un demo conceptual con potencial de convertirse en un producto que redujera el trabajo manual de documentación y seguimiento de proyectos.

Problema

Las reuniones de proyectos generan decisiones, tareas, responsables y conocimiento que después hay que organizar a mano, y que muchas veces simplemente se pierden.

Restricciones

• Un dominio nuevo sin camino predefinido: la solución técnica había que investigarla, no solo implementarla.
• Un MVP interno: alcance suficiente para probar la idea, no para lanzar un producto comercial.

El trabajo

• Convertí el demo conceptual en un MVP web funcional y ayudé a definir la solución técnica.
• Diseñé e integré flujos de IA: LLMs, prompt engineering, RAG, embeddings, bases de datos vectoriales, búsqueda semántica y memoria contextual.
• Utilicé audio de reuniones y documentos como fuentes de información mediante speech-to-text y procesamiento de documentos.

Decisiones

• Orquestar los flujos de IA con herramientas (Dify, n8n) en lugar de codificar cada paso, para mantener barata la iteración.
• Recuperación en lugar de contexto crudo: embeddings y búsqueda semántica en vez de meter todo en el prompt.
• Mantener a la persona en el ciclo: el sistema propone, el equipo decide.

Resultado

Una base funcional para un producto capaz de convertir reuniones en conocimiento operativo útil: un MVP interno con potencial comercial, no un producto terminado.

Aprendizajes

• Trabajar con IA es sobre todo trabajo de producto: lo difícil es decidir qué se le puede confiar al modelo.
• La autonomía en un problema indefinido es una habilidad en sí misma: investigar, decidir, construir, descartar.