Estudio de software educativo con IA · Chiclayo, Perú · Ver casos →

Convertimos lo que ya registras en decisiones a tiempo

Diseñamos y construimos productos de software con inteligencia artificial para colegios, academias y clubes formativos — sin apps que instalar, por el canal que tu comunidad ya usa, y con la evidencia detrás de cada decisión de diseño.

Diseño + desarrollo end-to-end Evidencia científica citada Hecho en Perú
↔ arrastra para girar
Qué hacemos

Software que empieza donde ya tienes datos

Construimos alrededor de lo que tu institución ya registra — un examen, un check-in, una planilla — no una plataforma genérica.

Diagnóstico automático

Una foto de examen, un check-in diario, un registro que ya se hace a mano — lo convertimos en un diagnóstico claro, por tema o por persona, sin pedir un dato nuevo.

Seguimiento por el canal que ya usan

Fichas, reportes y alertas entregados por WhatsApp — el mismo canal que la familia o el cuerpo técnico ya revisa a diario, sin cuenta nueva ni app que instalar.

Productos a la medida, no plantillas

Cada colegio, academia o club tiene su propio contexto. Construimos el producto alrededor de tus datos y tu proceso real, no al revés.

Cómo trabajamos

De la idea a un producto probado con datos reales

1

Diagnóstico del contexto

Entendemos qué datos ya generas — exámenes, check-ins, registros — y qué decisión necesitas tomar con ellos, a tiempo.

2

Prototipo funcional

Construimos una versión que corre con datos reales desde la primera semana, probada en dispositivos reales — no una maqueta estática.

3

Piloto medido, sin promesas cerradas

Lo probamos con un grupo pequeño, medimos qué pasa de verdad y ajustamos antes de escalar. Nada se presenta como garantizado sin evidencia propia primero.

Alcance claro, sin compromiso

En la primera conversación te contamos qué construiríamos, cuánto tomaría y cómo se trabajaría el pago — sin costo ni compromiso por esa conversación.

Datos de menores, en serio desde el día uno

Si el proyecto toca datos de estudiantes o menores de edad, el consentimiento y el manejo de esos datos se diseñan desde el primer boceto, no se agregan al final.

Cómo construimos

Ingeniería pensada para producción, no para una demo

Cada prototipo corre sobre decisiones técnicas concretas, ya probadas en los dos productos del portafolio — no promesas de arquitectura.

Pipeline en dos etapas

Primero se transcribe lo que el estudiante escribió, después se clasifica el error — dos pasadas de IA especializadas, no una sola inferencia genérica.

Taxonomía cerrada

La IA no puede inventar categorías: solo clasifica dentro de un catálogo curado por materia y tema, auditable por el propio colegio.

Inferido vs. confirmado

Cada dato queda marcado como sugerido por IA o confirmado por un humano — a la familia nunca se le habla en tono de certeza sin esa distinción.

WhatsApp Cloud API directa

Integración directa con la API de Meta, sin plataformas intermediarias de terceros que agreguen costo o punto de falla.

Enlaces de un solo uso

Sin contraseñas que la familia deba recordar: cada enlace firmado expira y no se puede reutilizar.

SQL parametrizado, sin ORM

Control explícito sobre cada consulta a la base de datos — nada de queries generadas a ciegas por una capa intermedia.

Pruebas automatizadas

La lógica de negocio corre contra una suite de pruebas antes de cada cambio — no se valida a ojo en producción.

Instrumentos validados

Cuando el producto mide algo humano — ánimo, esfuerzo, disfrute — usa escalas publicadas y citables, no cuestionarios inventados para la ocasión.

Estas son decisiones tomadas y documentadas en el desarrollo real de los dos prototipos de este portafolio, no una lista de tecnologías aspiracional.

Portafolio real

Dos prototipos ya en cancha

Nada de maquetas de relleno: son productos funcionando hoy, construidos con IA, para un club deportivo y para colegios que necesitan reforzar a sus alumnos sin sumarle trabajo al docente.

Prototipo 01 · Gestión deportiva integral

App Club — club de vóleibol formativo, Chiclayo (nombre reservado a pedido del club)

Seis módulos activos hoy: bienestar emocional, carga de entrenamiento y desarrollo socioemocional de cada jugador en un solo panel, con instrumentos validados científicamente — no una intuición del entrenador.

🙂

Check-in diario

Cada jugador registra en 20 segundos su ánimo, sueño y esfuerzo percibido (RPE) de la sesión, directo desde el celular.

🚦

Semáforo por jugador

La Directiva ve en un vistazo quién está en verde, ámbar o rojo: alerta temprana antes de una lesión o una baja de rendimiento.

🧠

PACES y SDQ — instrumentos validados

Disfrute y cribado socioemocional con cuestionarios publicados y citables (Motl et al., 2001; Goodman, 2005), no encuestas inventadas.

🩹

Panel de la Directiva y Ficha 360

Seis vistas por deportista y un reporte mensual con apoyo de IA, listo para compartir con cada familia.

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Check-in de hoy
¿Cómo llegaste, Sofía?
😞
😐
🙂
😄
🤩
RPE de sesiónModerado
Disfrute (PACES)82%
Sofía R.Verde
Diego H.Ámbar
Valentina C.Rojo
Mateo R.Verde
Carga semanal · RPE prom. 5.4
Diagnóstico por tema
Fracciones42%
Ecuaciones68%
Ortografía88%
Compr. de datos90%
Prototipo 02 · Refuerzo académico con IA

PRO — Refuerzo académico

El examen ya corregido dice exactamente qué tema falló — y qué error de método lo explica. PRO lee el procedimiento que el alumno escribió a mano, no solo la nota, y entrega diagnóstico, ficha y reporte mensual (para el docente y para la dirección) por WhatsApp.

📷

Solo una foto

Los padres suben la foto del examen corregido desde un link de WhatsApp, sin crear cuenta ni instalar nada.

🧠

Banco de errores, no solo nota general

Identifica el error de método que el alumno repite — como sumar fracciones sin igualar denominadores — con trazabilidad de si fue inferido por IA o confirmado por el docente.

🏅

Cápsula de logro

Evidencia de antes y después construida con los propios exámenes del colegio, no una insignia inventada — solo cuando la mejora es real.

📊

Reporte mensual, doble vista

Patrones del aula para el docente y cifras con su base impresa al lado para la dirección — con respaldo científico (Hattie, 2009).

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Lo que viene

El siguiente salto para PRO: un tutor que corrige mientras el estudiante piensa

Hoy PRO diagnostica el examen ya resuelto. La pregunta que sigue es qué pasaría si esa misma capacidad de leer errores acompañara al alumno minuto a minuto, mientras resuelve — con una meta concreta por delante, como una competencia académica.

En piloto

Entrenador de IA en tiempo real

Un acompañamiento más intensivo que el diagnóstico por examen: corrección al momento, práctica infinita calibrada al error de cada alumno, y una meta clara — como un concurso de matemática o ciencias — como norte de cada sesión.

Corrección al instante

El error de método se detecta mientras el alumno todavía está resolviendo el problema, no días después al revisar el examen.

Práctica infinita, calibrada

Problemas generados a la medida del error específico del alumno, en la cantidad que haga falta — no un banco fijo de ejercicios.

Anclado a un objetivo real

Cada sesión apunta a una meta concreta y medible, como una competencia académica — no ejercicios sueltos sin dirección.

Entrena criterio, no solo da respuestas

Preguntas guía que empujan al alumno a razonar el siguiente paso, en vez de resolvérselo.

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Quién está detrás

Una operación ágil, potenciada por agentes de IA

Alejandro Cotrina Fuentes
Alejandro Cotrina Fuentes
Fundador — diseño y desarrollo

"Soy padre de familia — no pedagogo ni ingeniero de formación. Construyo esto porque veo el mundo en el que van a crecer mis hijos: uno donde la IA va a ser la herramienta más poderosa a su alcance, y donde hoy seguimos formándolos para competir contra ella en vez de enseñarles a dirigirla. Cauce nace de la convicción de que esto se puede hacer mejor, y de que no voy a esperar a que un sistema casi siempre atrasado y deficiente se encargue de la educación de mis hijos."

El volante, no el motor

Imagina dos niños. El primero pasa su infancia memorizando fechas, fórmulas y respuestas que cualquier buscador ya tiene. El segundo pasa su infancia aprendiendo a hacer preguntas, a dudar de lo que le dicen, y a decidir qué hacer con la información que tiene enfrente.

Dentro de diez años, cuando ese niño busque trabajo, va a encontrar un mundo distinto. El abogado ya no va a ganar por memorizarse artículos, sino por saber armar el caso correcto con el contrato que la IA le redactó en segundos. El médico ya no va a ganar por recordar cada síntoma, sino por saber interpretar lo que el modelo le sugiere y decidir con criterio clínico. El contador, el diseñador, el ingeniero: casi todos van a tener una IA haciendo la parte mecánica de su trabajo. La pregunta ya no es quién sabe más — esa carrera la perdimos todos frente a la máquina. La pregunta es quién sabe dirigirla.

Aquí está la trampa en la que seguimos cayendo: seguimos formando niños para competir contra el motor, cuando deberíamos estar formándolos para sentarse al volante. Un motor es poderoso, pero no sabe a dónde ir. No tiene destino, no distingue lo importante de lo urgente, no sabe si una respuesta brillante en la forma es un disparate en el fondo. Eso lo pone el que maneja — y la escuela que solo entrena la memoria está formando motores para competir contra motores más grandes, condenando a ese niño a sentirse "menos" frente a una máquina que siempre va a recordar más rápido que él.

Ojo: esto no significa que el conocimiento ya no importa. Un chofer que no sabe nada de mecánica ni de caminos tampoco maneja bien un carro potente — se estrella igual, solo que más rápido. El criterio no nace del vacío, nace de una base real de lo que uno sabe y ha vivido. La diferencia está en para qué se usa esa base: ¿para repetir, o para decidir?

Formar ese criterio es simple de decir, pero toma tiempo: que el niño se equivoque primero por su cuenta antes de preguntarle a la máquina. Que aprenda a explicar por qué algo es correcto, no solo a repetirlo. Que sepa cuestionar una respuesta aunque venga con tono seguro — porque la máquina suena igual de confiada cuando acierta que cuando se equivoca.

Ningún gobierno va a resolver esto a tiempo. Los sistemas se mueven lento, y los niños están creciendo ahora. Por eso prefiero no esperar: que el niño aprenda a manejar el motor más poderoso que va a tener a su disposición — en el colegio, en la casa, donde sea que esté aprendiendo — en vez de crecer compitiendo contra él y perdiendo.

El futuro no va a premiar al que más sabe. Va a premiar al que mejor decide qué hacer con lo que sabe.

Trabajas directo con quien diseña y construye tu producto — sin intermediarios ni account managers de por medio. Cada decisión, del diagnóstico al último detalle visual, pasa por la misma persona que te responde por WhatsApp.

¿Ya tienes los datos? Construyamos el diagnóstico.

Cuéntanos qué información ya registra tu institución — te mostramos, en una conversación breve, qué podríamos construir con ella.

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