Ficha técnica
- Tipo
- Producto propio para oficinas de convenciones y visitantes (OCV)
- Periodo
- Junio – agosto 2026
- Estado
- Demo pública en vivo, construido en 13 fases
- Rol
- Producto, diseño del sistema, construcción y documentación
- Documentación
- 23 documentos de diseño numerados
Contexto
Una oficina de convenciones y visitantes trabaja como una mezcla de área comercial y organismo público: identifica congresos y eventos que podrían celebrarse en su destino, arma candidaturas para competir por ellos, acompaña a los que gana y rinde cuentas de resultados.
Ese trabajo suele repartirse entre hojas de cálculo, correo y memoria institucional. Cuando cambia el equipo, la información de por qué se ganó o se perdió una candidatura simplemente desaparece.
SIGO es un producto propio pensado para ese sector, con una demo pública que cualquiera puede abrir. No es un sistema de un cliente anónimo: está hecho para enseñarse.
El problema
El conocimiento de una candidatura perdida vale tanto como el de una ganada, y es el primero que se pierde.
El embudo de una oficina de convenciones es largo: entre detectar un evento y celebrarlo pueden pasar años. Sin un sistema que sostenga esa memoria, cada ciclo empieza casi de cero y las decisiones se apoyan en quién se acuerda de qué.
La parte de descubrimiento tiene un problema propio. Buscar eventos que podrían venir al destino es rastrear fuentes dispersas, y automatizarlo con un modelo de lenguaje tiene un riesgo evidente: que el sistema empiece a proponer congresos que no existen, con fechas plausibles y organizadores inventados.
Y por debajo estaba la exigencia institucional: roles reales, permisos que se puedan auditar y datos que puedan importarse y corregirse sin miedo.
Decisiones clave
La IA descubre, pero no inventa ni decide
«Pulso de Eventos» rastrea fuentes abiertas y usa un modelo que corre en el propio servidor. Sobre sus resultados solo hay tres acciones posibles: aceptar, descartar o convertir en prospecto. La regla de «sin inventar» está escrita explícitamente en su diseño.
Un descubridor que alucina eventos no ahorra trabajo, lo multiplica: obliga a verificar cada propuesta. Al limitar la IA a proponer candidatos que una persona acepta o descarta, el sistema aporta alcance sin arriesgar credibilidad.
Importar con reversión, no con fe
El importador de CSV permite deshacer una carga completa.
En un organismo, los datos llegan en hojas de cálculo hechas por varias personas a lo largo de años. Una carga siempre sale mal la primera vez; sin reversión, arreglarla a mano cuesta más que el trabajo que ahorró.
Permisos de verdad, no roles decorativos
Control de acceso basado en roles con una biblioteca dedicada, y autenticación por token para la API.
En el sector institucional, «quién pudo ver o cambiar esto» es una pregunta que se responde ante terceros. Un sistema de permisos improvisado no aguanta esa conversación.
API versionada para el sistema hermano, sin compartir tablas
La integración con otro sistema se hace por una API con versión explícita, no dándole acceso a la base de datos.
Compartir tablas es la integración más rápida de montar y la más cara de mantener: cualquier cambio de esquema rompe al vecino sin aviso. Una API versionada permite evolucionar los dos lados a ritmos distintos.
El ciclo de un evento
Cada etapa tiene su pantalla y su dato. Lo que entra como una oportunidad detectada termina como una evaluación que alimenta el panel ejecutivo.
Descubrimiento de oportunidades
Rastreo de fuentes abiertas con apoyo de IA local, con regla explícita de no inventar.
Prospecto
La oportunidad aceptada se convierte en prospecto dentro del CRM.
Candidatura
Tablero Kanban donde la oficina compite por sede y da seguimiento.
Evento ganado y ficha técnica
El evento pasa a operación con toda su información concentrada.
NPS y panel ejecutivo
Evaluación con QR público y métricas agregadas para la dirección.
La solución
SIGO se construyó en trece fases, cada una entregando algo utilizable: CRM de prospectos, embudo Kanban, candidaturas, eventos ganados, ficha técnica del evento, evaluación NPS con código QR público, panel ejecutivo, importador de CSV con reversión, descubrimiento de oportunidades y la API para el sistema hermano.
La base es Laravel con PostgreSQL y una interfaz React servida por Inertia, con gráficos y mapas para la parte ejecutiva y generación de documentos para lo que hay que entregar impreso o en PDF.
El proceso quedó documentado en 23 documentos de diseño numerados, que es lo que permite que un producto de trece fases siga teniendo sentido meses después, y una suite de 67 pruebas que sostiene el comportamiento acordado.
Resultados
- Producto completo en 13 fases, con demo pública en vivo que cualquiera puede abrir y recorrer.
- 67 pruebas automatizadas en verde y 23 documentos de diseño numerados.
- Descubrimiento de oportunidades con IA que corre en el propio servidor y no puede convertir nada sin decisión humana.
- Importación de datos reversible y control de acceso por roles auditable.
- Integración con un sistema hermano por API versionada, sin compartir tablas.
Lo que aprendí
Que en producto institucional la trazabilidad es una funcionalidad, no un adorno. Poder decir quién hizo qué y deshacer lo que salió mal es lo que hace que el sistema se adopte.
Que a la inteligencia artificial hay que darle un trabajo con bordes. «Propón candidatos que una persona acepta o descarta» es un encargo que puede cumplir bien; «mantén actualizado el embudo» no lo es.
Y que documentar mientras se construye es más barato que documentar después. Veintitrés documentos suenan a exceso hasta que hay que retomar la fase cuatro estando en la doce.
