MVP funcional de Web App B2B con IA y motor de reglas

Buscamos un desarrollador senior o un equipo pequeño para construir y lanzar el MVP de una Web App B2B enfocada en Supply Chain Planning. El objetivo no es construir desde el comienzo una plataforma empresarial terminada. Queremos poner en producción, en el menor tiempo razonable, una versión funcional para clientes reales, aprender con cada engagement y evolucionarla mediante ciclos continuos de mejora. Esperamos mantener una relación de largo plazo con el desarrollador seleccionado. Después del lanzamiento serán necesarios ajustes en preguntas, reglas, cálculos, experiencia, análisis de IA y reportes según la evidencia obtenida con clientes. El MVP debe funcionar de extremo a extremo, pero puede conservar intervención manual del consultor cuando automatizar una actividad no sea necesario para validar el producto. CONTEXTO DEL PRODUCTO La Web App apoyará un servicio para evaluar y priorizar oportunidades de mejora en decisiones de Supply Chain Planning. Combinará: • Información de usuarios y stakeholders. • Preguntas y rúbricas de madurez. • Librería estándar de proyectos o casos de uso. • Reglas y cálculos determinísticos. • Análisis de respuestas abiertas con IA. • Validación del consultor. • Priorización de proyectos y reportes ejecutivos. No buscamos un chatbot genérico. La IA tendrá funciones delimitadas y utilizará reglas, fuentes y límites definidos. La Interacción con Web App Paso 2 será inicialmente asistida por un consultor y no completamente self-service. FLUJO FUNCIONAL DEL MVP Predefiniciones internas El equipo administrador debe poder mantener y actualizar: • Preguntas y respuestas generales. • Preguntas y respuestas de madurez. • Rúbrica de clasificación en el journey de madurez. • Librería de casos de uso, incluyendo rango de valor, tiempo de ejecución y KPI objetivo. • Preguntas abiertas. • Reglas, insights y límites para el análisis de IA. • Variables y rúbrica de 1 a 5 para calificar cada caso. Estos contenidos deben poder administrarse en español e inglés. La interfaz administrativa puede ser sencilla. Lo importante es que los elementos no queden completamente hard-coded y puedan modificarse sin reconstruir la aplicación. Interacción con Web App Paso 1 El usuario elige español o inglés y completa una experiencia pública en el idioma seleccionado. Inputs: • Datos generales obligatorios: industria, revenue, plantas, centros de distribución y alcance geográfico. • Datos financieros opcionales: COGS, producción, distribución e inventario. • KPIs opcionales. • Veintiuna preguntas obligatorias de madurez. Proceso: • Clasificación inicial de madurez. • Algoritmo para calcular rangos de beneficio. • Reglas para seleccionar casos de uso iniciales. Outputs: • Reporte visual del journey de madurez. • Dos oportunidades visibles solamente por título. • Indicación de proyectos adicionales para explorar. • Rangos de beneficio potencial. • Enlace externo para reservar un Discovery. El usuario debe poder visualizar, recibir o descargar su resultado en el idioma elegido. Para agendar puede utilizarse una integración sencilla con una herramienta externa. Discovery El Discovery se realiza mediante reunión virtual por fuera de la plataforma. Su función es explicar la Interacción con Web App Paso 2, definir los stakeholders participantes, máximo seis, y concretar la contratación. No se requieren inicialmente videoconferencias, pagos ni contratación dentro de la Web App. Interacción con Web App Paso 2 El consultor crea el engagement y registra la información obtenida durante las sesiones. Inputs: • Tres respuestas obligatorias del stakeholder principal: estrategia corporativa, estrategia de Supply Chain y principales challenges. • Cinco respuestas abiertas por stakeholder sobre retos, riesgos, oportunidades, visión de largo plazo y una dimensión adicional por definir. • Participación de hasta seis stakeholders por compañía. Proceso de IA y reglas: • La IA analiza las respuestas bajo reglas y límites definidos. • Relaciona el lenguaje del cliente con casos de uso de la librería. • Propone descripciones conectadas con el contexto de la empresa. • La Web App calcula rangos de beneficio mediante las fórmulas definidas. • La Web App aplica un factor relacionado con el nivel de madurez. La IA no debe inventar cifras ni sustituir fórmulas. Los cálculos y el scoring deben permanecer separados del análisis generativo. Output parcial: • Análisis detallado de madurez. • Lista de casos de uso potenciales. • Descripción de cada caso en lenguaje conectado con la empresa. Cada stakeholder revisará este contenido por fuera de la plataforma o mediante un enlace o reporte sencillo. No se requiere inicialmente un portal avanzado para usuarios del cliente. Calificación y priorización Durante una reunión virtual, stakeholders y consultor califican las variables de cada caso. El consultor registra las respuestas en una matriz proyecto frente a variable. La aplicación debe: • Computar la calificación consolidada. • Crear una matriz de cuadrantes de valor potencial relativo frente a complejidad relativa. • Generar un ranking sugerido. • Registrar la validación externa del ranking. • Permitir un ajuste manual final solamente al consultor. • Conservar el resultado calculado y el ajuste realizado. Entrega final La aplicación debe preparar, en español o inglés según la elección del cliente, una vista ejecutiva y un reporte descargable, idealmente PDF, con: • Journey y análisis de madurez. • Matriz de valor frente a complejidad. • Ranking de proyectos. • Plan de trabajo tipo Gantt. • Business case con ROI o impacto según los datos disponibles. • Madurez actual frente a madurez futura esperada. • Detalle de los casos de uso. • Siguientes pasos. ALCANCE TÉCNICO Estamos abiertos a recomendaciones sobre lenguaje, framework, base de datos, hosting y proveedor de IA. Se aceptan propuestas tradicionales, no-code, low-code o híbridas. La arquitectura debe priorizar: • Rapidez de lanzamiento. • Facilidad para administrar y mod