Inspector IA · Mejora continua
Lectura de los resultados, estado de cada recomendación y lo que necesitamos de Inpromec para avanzar. Julio 2026.
La encuesta es buena noticia y trae, además, un dato técnico concreto que ya estamos usando. Gracias al equipo de Innovación por levantarla.
Un punto de método, no de discusión: con 7 respuestas, las diferencias entre preguntas (3,9 vs 4,1) están dentro del ruido estadístico — una sola persona moviendo un punto cambia el promedio en 0,14. Sirven para leer el conjunto, no para priorizar entre sí. Lo que sí es señal fuerte y accionable son los comentarios en texto libre y los errores reportados: ahí hay tres cosas específicas y las tres están abordadas más abajo.
Escala 1–5 · n = 7 · promedios de la sección 3 de la encuesta
| Pregunta | Promedio | n |
|---|---|---|
| Q1 · Facilidad de uso la primera vez | 4,1 | 7 |
| Q2 · Navegación entre pantallas | 4,1 | 7 |
| Q3 · Encontrar información rápidamente | 3,9 | 7 |
| Q4 · Claridad de botones, menús e íconos | 4,1 | 7 |
| Q5 · Completar tareas sin ayuda | 4,0 | 7 |
| Q6 · Cantidad de pasos adecuada | 4,1 | 7 |
| Q7 · Velocidad y rendimiento | 4,0 | 7 |
| Promedio general | 4,1 | 7 |
"La app te devuelve a página de login al intentar ir al detalle de Hallazgos."
Este es el hallazgo con más valor técnico del ejercicio, y agradecemos que haya quedado escrito con ese nivel de detalle. Es un bug de sesión que ya teníamos identificado e instrumentado, pero sin un camino de reproducción confiable — sabíamos que ocurría, no cuándo. El comentario aporta exactamente eso: el rebote se dispara al navegar al detalle de un hallazgo.
Con esa pista más la instrumentación ya desplegada (trazas de middleware + captura de errores en producción), pasa de "intermitente y difícil de pillar" a un caso acotado. Es lo primero de la lista.
| Síntoma reportado | Estado | Qué se está haciendo |
|---|---|---|
| Vuelve al login al abrir el detalle de Hallazgos | En curso · prioridad 1 | Ya instrumentado en producción. El camino de reproducción que aporta la encuesta acota la búsqueda al manejo de sesión en esa navegación específica. |
| "Se ha frizado al estar pensando" | En investigación | La app ya muestra la respuesta progresivamente y ya informa la etapa del análisis mientras trabaja, así que esto no es la típica espera sin retroalimentación: es una falla distinta. Tenemos dos candidatos técnicos concretos y los estamos verificando. Si el reporte corresponde a una versión anterior a esos cambios, también nos sirve saberlo. |
| "El sistema entrega datos erróneos o desactualizados" | Necesita un caso concreto | Es el punto más importante de la encuesta y hoy no es accionable tal como está redactado. Ver sección 5. |
Las cinco recomendaciones apuntan a temas reales y varias ya están en el plan desde antes. El detalle está en en qué orden y de qué dependen:
| Recomendación | Estado | Nota |
|---|---|---|
| Streaming de respuestas / indicador de progreso | Ya implementado | Coincidimos con el diagnóstico — y es la arquitectura que la app ya tiene. El agente de consultas responde en streaming (el texto aparece a medida que se genera) y el análisis de fotos informa su etapa en vivo ("casi listo, generando el análisis…", "el servicio está con alta demanda, seguimos aquí"). Justamente por eso el congelamiento reportado apunta a otra causa: ver sección 3. |
| Anclar respuestas a fuentes internas verificadas (RAG) | Todavía no · depende de Inpromec | Conviene ser precisos, porque de acá sale el punto siguiente: hoy la app no hace recuperación documental. Su conocimiento normativo viene de un prompt curado por nosotros más el modelo base — que funciona bien (un usuario lo destaca como lo mejor de la herramienta), pero no es lo mismo que citar un documento. Montar recuperación real sobre documentos genéricos no tendría sentido: lo que la haría valiosa es indexar los documentos de Inpromec — manuales de tolerancia, especificaciones de aceptación, documentación de proyecto. Es decir: el punto 1 de la pauta de la reunión no es una crítica a la app, es lo que destraba esta capacidad. |
| Mostrar la fuente junto a cada respuesta | Prioridad · no espera al corpus | Contramedida directa al riesgo de confianza, y la única de esta lista que se puede adelantar entera. Hoy la referencia normativa que acompaña a un hallazgo la redacta el modelo: casi siempre correcta, pero sin verificar, y en pantalla las dos cosas se ven igual. El primer paso es distinguirlas visualmente — referencia verificada contra norma vs. sugerida por el modelo y a confirmar — para que nadie apoye una decisión en una cita que no ha sido revisada. Esto es lo que atiende el comentario de la sección 5 y se puede hacer con lo que ya tenemos. |
| Revisar gestión de sesión y expiración | En curso | Mismo trabajo que el punto 1 de la sección 3. |
| Diseño offline-first para terreno | Diferido a propósito | La captura ya guarda borradores localmente, así que el momento crítico en terreno —sacar la foto— no depende de la señal. El offline-first completo (sincronización bidireccional, resolución de conflictos) es caro y se justifica después de validar el valor en obra, no antes. Además, el motivo declarado de los 2 no-usuarios fue carga laboral y fin de proyecto, no conectividad. |
| Mejorar recuperación (chunking, relevancia) + ayuda contextual | Después del corpus | Chunking y relevancia son decisiones que solo se pueden tomar bien mirando los documentos reales: el tamaño de fragmento correcto para un manual de tolerancias no es el mismo que para un plano o una especificación. Definirlo antes de tenerlos sería adivinar. La ayuda contextual dentro del flujo sí se puede adelantar y la tomamos. |
"…hay que tener cuidado con dicha información ya que en ocasiones el sistema entrega datos erróneos o desactualizados."
Este comentario pesa más que todos los promedios juntos. Una herramienta de inspección vive o muere por la confianza en lo que informa, y ese es el criterio con el que decidiremos si esto se despliega en serio.
Tal como está redactado, sin embargo, no se puede corregir: "datos erróneos" puede ser normativa mal citada, información de Procore desactualizada, o el modelo describiendo un hallazgo que no corresponde. Son tres causas distintas con tres arreglos distintos.
Petición concreta: que Innovación vuelva con esa persona y traiga un caso puntual, con estos cuatro datos:
Un caso reproducible vale más que cualquier rediseño de arquitectura hecho a ciegas.
El punto 1 de la pauta —conectar la app a documentos internos, manuales de tolerancia y documentación de Procore— es exactamente la dirección correcta. Vale la pena decir con claridad dónde está hoy el cuello de botella: no en el desarrollo. Los cinco puntos de abajo son insumos y accesos que dependen de Inpromec, y cada uno destraba una capacidad que del lado del software ya está construida y esperando.
| Plazo | Foco |
|---|---|
| Ahora · nosotros | Rebote al login en el detalle de Hallazgos · distinguir referencia normativa verificada de sugerida · cerrar el congelamiento reportado |
| Ahora · Inpromec | Instalar la app en el Procore de producción — es lo que hoy detiene la capacidad principal, y la aprobación de API ya está resuelta de nuestro lado |
| Al recibir | Integración Procore validada end-to-end · ingesta de manuales de tolerancia y documentos de proyecto · citación al documento fuente · calibración con fotos de referencia |
| Después | Validación en obra con el inspector piloto (tiempo neto ahorrado) · afinamiento de recuperación sobre el corpus ya cargado · ayuda contextual |
| No ahora | Offline-first completo · dashboards y reportería · módulos predictivos. Se retoman una vez validado el valor en obra. |