Lab · Flujo con IA
My Potential
Producto de orientación académica que conecta cuestionarios con un catálogo de grados universitarios y FP, y genera un informe personalizado mediante IA y RAG.
- Estado
- Prototipo funcional
- Año
- 2025
El problema que vi
Elegir qué estudiar obliga a cruzar intereses y preferencias con una oferta educativa extensa. Los cuestionarios aislados dan un perfil; los catálogos enumeran opciones. My Potential conecta ambas partes para preparar una conversación de orientación más concreta.
Idea y alcance
Construí un recorrido completo: cuestionarios, catálogo educativo estructurado, selección de opciones relacionadas y generación del informe. Rails y Hotwire sostienen el producto; OpenAI y Qdrant se encargan de la generación y la recuperación de contexto.
Qué construí
- Un motor de cuestionarios sobre intereses, rasgos y preferencias, sin presentar sus resultados como un diagnóstico.
- Un catálogo de grados universitarios y ciclos de FP en España, preparado para relacionar cada opción con las respuestas.
- Un pipeline que recupera contexto del catálogo con Qdrant y usa OpenAI para redactar el informe a partir de las respuestas y las opciones seleccionadas.
- El producto full stack en Ruby on Rails y Hotwire, con su base de datos y despliegue mediante Docker y Kamal.
- Un flujo de privacidad que no pide ni guarda el nombre o el email del estudiante.
Estado real
Es un prototipo funcional capaz de completar los cuestionarios y generar el informe. La demo está publicada; las capturas y cualquier afirmación sobre validación de los cuestionarios quedan fuera hasta poder confirmarlas.
Qué demuestra
- Diseño y construcción de un producto completo, desde el modelado de cuestionarios y oferta educativa hasta el informe final.
- Uso de RAG para apoyar la generación en un catálogo controlado, en lugar de pedir al modelo que proponga opciones sin contexto.
- Decisiones de privacidad aplicadas al flujo y al modelo de datos cuando el producto puede usarse con menores.