Duna: plataforma digital de asistencia técnoca segura para hogares

Abstract

El presente trabajo describe un problema central: la contratación de servicios técnicos del hogar suele hacerse por canales informales, dispersos y poco confiables, lo que aumenta el tiempo de búsqueda, la incertidumbre y el riesgo para clientes y proveedores. El objetivo del proyecto fue diseñar e implementar una plataforma digital centralizada para conectar de forma ágil y segura a usuarios con expertos verificados, mejorar la experiencia de búsqueda y ampliar oportunidades laborales. La metodología combinó gestión ágil con enfoque Scrumban, sprints de dos semanas, levantamiento de necesidades con lluvia de ideas, árbol de problemas, SCAMPER, entrevistas y encuesta (60 personas invitadas, 52 respuestas). Luego se estructuraron requisitos funcionales y no funcionales, modelado de procesos, arquitectura C4, definición de atributos de calidad y estrategia de pruebas en varios niveles. Entre los resultados principales se identificaron 13 requisitos funcionales y 5 no funcionales; se priorizaron 58 historias de usuario y se seleccionaron 26 para el MVP. Se consolidó una arquitectura de monolito modular con BFF, frontales separados por rol y despliegue controlado con integración continua. Las pruebas en ciclos permitieron corregir 21 defectos iniciales y validar estabilidad funcional en 2 flujos críticos. La conclusión general es que la solución es técnicamente viable y operativamente consistente: mejora confianza, reduce fricción en la contratación y ofrece una base sólida para crecimiento y mejora continua.

This paper describes a key problem: the hiring of home technical services is often done through informal, scattered, and unreliable channels, which increases search time, uncertainty, and risk for both customers and providers. The project’s objective was to design and implement a centralized digital platform to quickly and securely connect users with verified experts, improve the search experience, and expand job opportunities. The methodology combined agile management with a Scrumban approach, two-week sprints, requirements gathering through brainstorming, problem trees, SCAMPER, interviews, and a survey (60 people invited, 52 responses). Functional and non-functional requirements were then structured, along with process modeling, C4 architecture, definition of quality attributes, and a multi-level testing strategy. Among the main results, 13 functional and 5 non-functional requirements were identified; 58 user stories were prioritized, and 26 were selected for the MVP. A modular monolithic architecture was established with a BFF, role-based front-ends, and controlled deployment with continuous integration. Iterative testing allowed for the correction of 21 initial defects and the validation of functional stability in 2 critical workflows. The overall conclusion is that the solution is technically viable and operationally consistent: it improves trust, reduces friction in the hiring process, and provides a solid foundation for growth and continuous improvement.