FisioNova

Las clínicas locales pierden un porcentaje crítico de clientes potenciales debido a la saturación en la atención telefónica y a la rigidez de los formularios de reserva tradicionales, que provocan abandono. El desafío técnico consistía en construir una solución que interpretara las necesidades de pacientes reales mediante IA conversacional, pero que operara bajo reglas de negocio estrictas: control riguroso de colisiones horarias, protección de datos sensibles mediante accesos securizados y un sistema de 'fallback' o contingencia automatizado que garantizara la integridad de la agenda incluso ante respuestas inesperadas de los modelos de lenguaje.

Conceptualicé y desarrollé la arquitectura completa del producto (Fullstack), implementando el enrutamiento y las Server Actions de Next.js junto a componentes dinámicos e interactivos en React. Integré un motor conversacional avanzado basado en la API de OpenAI que ejecuta herramientas ('tool calling') para consultar y escribir datos de forma segura en Supabase. Implementé validación estricta con Zod para variables de entorno y payloads, protección del área clínica mediante PIN privado, control del envío de emails desde el panel médico y rate limiting en memoria para mitigar abuso básico de la API de IA durante la demo.

El producto final es un MVP funcional y listo para producción que transforma un proceso de gestión de minutos en una interacción automatizada de menos de 30 segundos. El sistema valida la disponibilidad en tiempo real y actualiza los estados de la agenda médica al instante. Gracias a una arquitectura desacoplada, una estrategia SEO avanzada mediante marcado estructurado JSON-LD y una optimización visual exhaustiva, la plataforma ofrece una experiencia fluida que reduce la carga administrativa en clínicas físicas hasta en un 80%.