1. Resumen Ejecutivo

La presente propuesta detalla la transición hacia una infraestructura tecnológica propietaria bajo el modelo SaaS (Software as a Service), diseñada para superar las limitaciones técnicas de plataformas genéricas como WordPress. El proyecto Despegar 2.0 tiene como objetivo central la creación de un LMS (Learning Management System) a medida, integrando un motor de Inteligencia Artificial Contextual (RAG) y herramientas de interactividad avanzada sobre libros digitales. Esta solución no solo mejora la experiencia pedagógica, sino que posiciona a la empresa como propietaria de un activo tecnológico escalable y de alto valor comercial.

2. Alcance Técnico del Proyecto (MVP)

La arquitectura se basará en un stack tecnológico de vanguardia para garantizar fluidez, seguridad y capacidad de respuesta:

Módulos Principales:

• Gestión Académica: Control de jerarquías (Colegios, Grados, Secciones) y sistema inteligente de licencias vía QR/Tokens.
• Motor de Libros Interactivos: Lector con capacidad de Hotspots (video, audio, pop-ups) y herramientas de estudio personalizadas.
• LMS y Gamificación: Gestión de tareas con feedback directo, chat académico y sistema de logros por puntos/medallas.
• IA Contextual (RAG): Tutor virtual con conciencia de ubicación que asiste a alumnos y genera exámenes para docentes basándose exclusivamente en el contenido de los libros.

3. Cronograma de Ejecución

El proyecto se ejecutará en un periodo estimado de 10 a 12 semanas, dividido en las siguientes fases:

4. Inversión Económica

El costo total por el desarrollo a medida es de:

5. Plan de Pagos y Condiciones

Para garantizar la continuidad del flujo de desarrollo y el cumplimiento de hitos, se establece el siguiente esquema:

6. Consideraciones Adicionales y Propiedad Intelectual

• Propiedad Intelectual: El cliente (Despegar) tendrá la propiedad total del código fuente y los activos digitales, eliminando la dependencia de licencias de terceros.
• Escalabilidad: El sistema se entrega PWA Ready, permitiendo su instalación en dispositivos móviles y facilitando una futura transición a App nativa (iOS/Android).
• Costos Operativos: Los costos de servidores (Cloud) y el consumo de la API de OpenAI (IA) serán cubiertos por el cliente bajo el modelo de pago por uso.
• Garantía y Soporte: Se incluye un periodo de garantía técnica de 30 días tras el lanzamiento para corrección de bugs y ajustes menores.

1. Resumen Ejecutivo

La presente propuesta detalla la evolución tecnológica de la plataforma educativa Avanzar para el ciclo 2026. El objetivo primordial es optimizar la operatividad docente y la escalabilidad del sistema mediante la integración de Inteligencia Artificial (IA), automatización de procesos de matriculación masiva y expansión del catálogo curricular. Esta actualización busca transformar la infraestructura actual en una herramienta más dinámica y eficiente, garantizando la continuidad del servicio bajo un modelo de implementación ágil sobre el ecosistema WordPress.

2. Alcance Técnico del Proyecto

El proyecto se ejecutará sobre el stack tecnológico existente (WordPress + LearnDash + MemberPress), incorporando desarrollos a medida y conexiones externas:

• Sistema de Gestión de Accesos (Smart Enrollment):
  • Desarrollo de un Custom Plugin para la interceptación de registros mediante tokens QR.
  • Reestructuracion de la lógic actual del sistema para integrar la ingesta de datos vía CSV/Excel para la asignación masiva de en LearnDash.
• Arquitectura de Contenidos:
  • Configuración de nuevos nodos de aprendizaje: "Módulo de Violencia" y "Prevención de Riesgos".
  • Implementación de materiales para Secundaria bajo tecnología Flipbook.
• Asistente Pedagógico con IA:
  • Integración de OpenAI (GPT-4) mediante API para la generación de dinámicas de clase y estructuras de sesión en tiempo real (Salida en formato Texto/HTML), similar al comportamiento actual en Despegar.
• Seguridad y Permisos:
  Refuerzo de la lógica de visibilidad por roles (Docente/Alumno) mediante reglas avanzadas en MemberPress.

3. Cronograma de Ejecución

Se estima un tiempo de implementación de 7 semanas, distribuidas de la siguiente manera:

• Semana 1 - 2: Auditoría de infraestructura y desarrollo del sistema de matriculación masiva (QR y Excel).
• Semana 3: Estructuración de nuevos módulos de contenido y configuración de permisos de acceso.
• Semana 4 - 6: Integración del asistente de IA y desarrollo de la interfaz de chat en el panel docente.
• Semana 7: Pruebas de carga, control de calidad (QA) y despliegue en entorno de producción.

4. Inversión Económica

5. Plan de Pagos y Condiciones

Para garantizar el flujo de trabajo y la reserva de recursos técnicos, se establece el siguiente esquema de pagos:

6. Consideraciones Adicionales y Propiedad Intelectual

• Garantía y Soporte: Se incluye una garantía de 30 días post-entrega contra errores de funcionalidad en los módulos desarrollados.
• Deuda Técnica: Se informa que el uso de parches de código sobre WordPress incrementa la complejidad del mantenimiento futuro. Se recomienda una supervisión técnica periódica tras actualizaciones mayores de plugins core.
• Requerimientos: El cliente deberá proveer las credenciales de OpenAI y los materiales de secundaria en formato digital para su integración.