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Maxwell93

Plan de Acción y Estrategia de Desarrollo para la Integración de Machine Learning

v1.0Confidencial17 Dic 2025

I. Perfil del Proyecto

Alex Lemus

Maxwell93

Alex s lemus ruiz

II. Estrategia ML & Arquitectura

Nube (Cloud)

LLMs Cloud (Gemini)

Procesamiento complejo, generación de contenido, tutoría a escala.

TensorFlow Server

Análisis pesado, personalización, sistemas de recomendación.

Dispositivo (On-Device)

Gemini Nano / Gemma

Respuestas rápidas offline, resumen en tiempo real.

TensorFlow Lite

Clasificación rápida, optimización UX, inferencia básica.

Architecture

Principios Arquitectónicos Clave

Móvil "Tonto"

El servidor hace el trabajo pesado. El móvil solo decora y presenta datos.

API REST Intermedia

Nunca conectar directo a DB. Capa de seguridad y control de costos obligatoria.

Seguridad Anti-Leak

Asumir ingeniería inversa. No incluir secretos ni lógica sensible en el cliente.

III. Buenas Prácticas de Logging

Estrategia

  • Atómico: Un evento = Una línea. Procesable por máquinas.
  • Contextual: Qué (Evento), Quién (Entidad), Dónde (Ubicación), Cuándo (Tiempo).
  • Continuo: Implementado durante el desarrollo, no al final.

Niveles

DEBUGSolo desarrollo
INFOFlujo normal
WARNAnomalía recuperable
ERRORFallo de operación

IV. Fases de Desarrollo

1
Definición y Diseño
  • Diseño de esquema DB y API REST.
  • Selección de stack tecnológico.
  • Definición de estándares de logging.
2
Backend & Prototipo ML
  • Implementación API REST segura.
  • Integración ML Cloud (Gemini/TF).
  • Pruebas unitarias y de integración.
3
Frontend Multi-Factor
  • UI para móviles, tablets y plegables.
  • Integración ML On-Device (Lite/Nano).
  • Revisión de seguridad (sin secretos).
4
Despliegue & Monitoreo
  • Pruebas de carga (+10k usuarios).
  • Penetration Testing.
  • Lanzamiento en tiendas y monitoreo.