Desarrollo de una aplicación de IA crítica para el negocio en 7 semanas

Un proyecto crítico con un plazo ajustado

Inicialmente nos convocaron por nuestra experiencia en IA y computación, pero rápidamente vimos el panorama completo: la necesidad de una solución integral end-to-end. El hardware disponible en el mercado era extremadamente costoso, por lo que propusimos desarrollar y lanzar una aplicación personalizada con IA. El desafío era ambicioso: la aplicación necesitaba superar al sistema anterior, reducir costos, integrarse sin problemas en los flujos de trabajo diarios y aprovechar la IA de forma eficiente, todo sin interrumpir las operaciones en curso.

¿Y el plazo? Fijado en 7 semanas. Aceptamos el desafío.

El núcleo de la aplicación de medición de gafas del cliente es el reconocimiento de imágenes mediante IA y el modelado matemático 3D de precisión. Entrenamos tres modelos de machine learning independientes: para detectar marcadores faciales, marcadores de fotogrametría y reconocer monturas de gafas. El objetivo era lograr precisión submilimétrica, y lo conseguimos. Incluso con las cámaras estándar del iPad 8 y 10, alcanzamos una precisión de 1/10 de milímetro compensando la distorsión, reconstruyendo la posición de la cámara y aplicando geometría 3D avanzada.

Diseñada para expertos, construida para la precisión

La aplicación fue diseñada para profesionales especializados de las sucursales de la cadena de ópticas, quienes se benefician de funciones como consejos para el posicionamiento del iPad y feedback visual en tiempo real al medir las gafas de los clientes. La IA maneja la colocación de marcadores con precisión subpíxel y detecta características como el iris mediante mejora de contraste. Los empleados pueden verificar fácilmente los indicadores de inclinación y rotación (para garantizar ángulos precisos), capturar datos de corrección óptica y ajustar alineaciones. En resumen, la precisión fue prioridad en cada paso.

iPad OS nativo y backend escalable

Dado que el cliente ya había estandarizado el uso de iPads, apostamos completamente al desarrollo nativo en iPadOS para garantizar el rendimiento de la aplicación con IA local y su mantenimiento a largo plazo. Al ejecutar la IA localmente en el dispositivo, la aplicación es de alto rendimiento y económica, ya que no genera costos operativos externos. En el backend, utilizamos Firebase (Realtime Database, Cloud Storage, Authentication) para mantener la solución ligera y rentable. Un dato interesante: aproximadamente el 40% de la aplicación final estaba compuesta por componentes reutilizables. Esto nos dio una gran ventaja inicial y ayudó a garantizar calidad y rapidez desde el primer día.

Agilidad en acción

Este proyecto no siguió el manual tradicional. Evitamos la planificación rígida y mantuvimos el proceso flexible y basado en la comunicación. Usando un tablero Kanban ágil, reuniones semanales de seguimiento y mensajería rápida, nos movimos rápido. Durante un sprint de 7 semanas, lanzamos 18 versiones, cada una moldeada por feedback en tiempo real. Sesiones dedicadas de pruebas con usuarios justo antes del lanzamiento nos brindaron insights invaluables, lo que llevó a ajustes importantes en las funcionalidades y mejoras en la experiencia de usuario. Junto con el cliente, adaptamos nuestro propio marco de trabajo flexible que se ajustaba a esta situación de ritmo acelerado y alta presión, y funcionó.