Case Studies

Arquitectura técnica y desarrollo de software para soluciones críticas de alto impacto.

Cada proyecto nace de un reto distinto. Aquí encontrarás las decisiones de arquitectura, flujos operativos y aprendizajes que permitieron lanzar soluciones confiables y medibles.

MesasYa — SaaS de reservas mulit-sede

Plataforma integral de reservas que elimina el caos operativo. Digitaliza la sala y automatiza el contacto con el cliente.

Acceso directo

→ MesasYa – Plataforma SaaS de gestión de reservas para restaurantes.

Impacto operativo

Planos de sala configurables con reglas por sede, zonas y eventos especiales.
Asignación automática de mesas y notificaciones en tiempo real para staff y clientes.
Exportaciones y métricas listas para BI que acompañan las decisiones del negocio.

Stack

Flask · Python
Celery
MySQL administrado
Docker Compose

Próximos pasos

Integración de informes automáticos y optimización de la experiencia de gestión.

Esquema técnico

Reservas web / staff
    ↓
Flask API → MySQL
    │
    ├─ Celery workers → Correos/SMS
    └─ Docker Compose coordina servicios

Case study 02

MiCartaYa — Ecosistema para restaurantes

MiCartaYa redefine la interacción en el restaurante mediante una plataforma SaaS de menús digitales y pedidos autogestionados. Resuelve el cuello de botella de la toma de pedidos manual y garantiza que la información de la carta esté siempre actualizada.

El núcleo del proyecto es un sistema de WebSockets de alta disponibilidad que conecta a los comensales con el dashboard del restaurante y el hardware de impresión, eliminando errores de transcripción y optimizando los tiempos de servicio.

Acceso directo

→ MiCartaYa – Pedidos en tiempo real y menú digital multiidioma.

Impacto en sala

Cartas interactivas multiidioma con actualización instantánea y control de stock.
Comunicación mediante WebSockets para recepción de pedidos en menos de 1 segundo.
Integración de impresión térmica remota para comandas automáticas en cocina.

Stack

FastAPI · Python
WebSockets (FastAPI)
MySQL · SQLAlchemy
Docker · Nginx

Roadmap

Módulo de pagos integrados y fidelización de clientes.

Esquema técnico

Comensal (App) ↔ WebSockets ↔ Backend (FastAPI)
                                    ↓
                                MySQL DB
                                    ↓
                          Impresión Térmica TPV

Case study 03

OrderYa — Gestión integral de pedidos

Centralización de pedidos para obradores. Sustituye hojas de cálculo por un flujo automatizado de producción y reparto.

Acceso directo

→ OrderYa – Centralización y gestión de producción.

Funcionalidades clave

Portal de tiendas con histórico y estados en tiempo real.
Escaneo de código de barras para agilizar la creación de pedidos.
Creación de plantillas, gestión de productos y exportación de datos.

Stack

FastAPI + Jinja2
MySQL 8.0
Docker Compose
Nginx Proxy

Estado

En producción. Gestionando pedidos diarios para obradores reales.

Esquema técnico

Tiendas
    ↓
Nginx → FastAPI
    ↓
MySQL (Persistencia)
    ↓
Producción (Listas PDF/Vista)

Case study 04

Trato — CRM ágil para equipos comerciales

Trato centraliza presupuestos, seguimientos y recordatorios en un CRM ligero pensado para equipos comerciales. Con un backend basado en FastAPI ejecutado con Uvicorn, prioriza la velocidad de respuesta y la claridad de cada oportunidad.

Las empresas acceden mediante códigos de invitación y gestionan pipelines con estados personalizables, timeline de interacciones y avisos automáticos. Las tareas en Celery coordinan recordatorios, envíos de emails y resúmenes diarios desde el VPS principal.

Acceso directo

→ Trato – CRM ágil para presupuestos, seguimientos y recordatorios.

Impacto

Pipeline acelerado: visualización clara del ciclo de vida de cada presupuesto.
Recordatorios inteligentes: Celery gestiona el 'follow-up' para que ninguna oferta se pierda.
Control de acceso seguro mediante sistema robusto de códigos de invitación.

Stack

FastAPI · Uvicorn
Celery
MySQL
Docker Compose

Estado

Producción en VPS principal con monitoreo básico y backups diarios.

Esquema técnico

Empresas invitadas
    ↓
FastAPI + Uvicorn → MySQL
    │
    ├─ Celery workers → Recordatorios y emails
    └─ Docker Compose → VPS principal

Case study 05

Kobra — Plataforma financiera para Cybersur

Kobra es la solución a medida que mantiene la operativa financiera de Cybersur. Automatiza facturación, cobros y recordatorios desde un backend robusto en FastAPI.

Los cronjobs programados gestionan exportaciones, limpiezas de datos y conciliaciones automáticas. Los paneles internos priorizan métricas de cobranza y SLA por cliente para que el equipo financiero tenga claridad diaria.

Resultados clave

Mejora del flujo de caja mediante flujos de avisos automáticos a clientes.
Auditoría completa: trazabilidad total de cobros y estados financieros.
+20% de eficiencia operativa en el equipo financiero al eliminar tareas repetitivas.

Stack

FastAPI · Python 3.11
Celery
MySQL administrado
Docker Compose

Próximos pasos

Automatización de reportes financieros y conciliaciones.

Esquema técnico

Operativa Cybersur
    ↓
FastAPI → MySQL
    │
    ├─ Celery → Emails
    └─ Cronjobs → Reportes

Case study 06

BeatList — Analítica avanzada de Spotify

Spotify Approved

BeatList acompaña a curadores y creadores que necesitan superar el gestor estándar de Spotify. Conecta la Spotify API con análisis avanzados y experiencias interactivas aprobadas por el programa Spotify for Developers.

El backend en Flask con OAuth 2.0 obtiene datos extendidos y coordina análisis con Celery para generar métricas sin bloquear a los usuarios. El frontend ofrece reproductores, dashboards y herramientas de mezcla pensadas para profesionales y comunidades.

Acceso directo

→ BeatList – Estadísticas y gestión avanzada de playlists de Spotify.

Resultados

Smart data cleanup: duplicate debugging algorithms and audio filters.
Guaranteed security: official OAuth 2.0 authentication validated by Spotify.
High-impact UX: interactive dashboards with real-time audio analytics.

Stack

Flask · Python
Spotify API · OAuth 2.0
JavaScript modular
Celery para análisis asíncronos

Próximos pasos

Modo colaborativo y exportaciones avanzadas en la hoja de ruta.

Esquema técnico

Usuarios\n    ↓\nFlask API (OAuth Spotify)\n    ↓\nCelery workers → Análisis pesados e insights\n    ↓\nDashboards + Reproductor

Case study 07

Ponme — Asistente de moda inteligente

Ponme democratiza el uso de la IA generativa para resolver el dilema diario de 'qué me pongo'. Integra la API de Gemini para entender no solo qué ropa tienes, sino cómo combinarla según el contexto.

La aplicación procesa imágenes localmente para eliminar fondos y utiliza modelos multimodales para extraer metadatos de las prendas (color, tejido, estilo), permitiendo crear un 'armario digital' en minutos.

Acceso directo

→ Ponme – Tu armario inteligente potenciado por IA.

Características IA

Etiquetado automático y categorización de prendas mediante IA multimodal (Google Gemini).
Algoritmo de sugerencias que optimiza el uso de la ropa según contexto real y estado de las prendas.
Pipeline de procesamiento de imagen eficiente para dispositivos móviles.

Stack

FastAPI · Python
React · Tailwind
Google Gemini API
PostgreSQL · Docker

Próximos pasos

Sugerencias de compra basadas en huecos del armario e inteligencia predictiva.

Esquema técnico

Usuario (PWA)\n    ↓\nFastAPI → PostgreSQL\n    │\n    ├─ Rembg API → Fondo\n    └─ Google Gemini → Análisis

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