FaCyT Events
Resumen Ejecutivo

Resumen Operativo del Sistema

Síntesis técnica de arquitectura de datos y principios de desarrollo ético con IA

Verificado v1.4.0

Resumen Ejecutivo: Arquitectura, Logística y Ética IA — FaCyT Events

Este documento condensa los aspectos técnicos de arquitectura, los flujos logísticos y las consideraciones éticas desarrollados en los entregables Arquitectura y Ética, sirviendo como guía de lectura rápida para el evaluador del sistema.

🏛️ 1. Mapeo Sistémico y Arquitectura de Datos

1.1 El Problema y la Solución Organizacional

La Facultad Experimental de Ciencias y Tecnología (FaCyT) requería unificar la difusión de eventos, eliminar las colisiones físicas en reservas de espacios (aulas y auditorios) y agilizar la certificación estudiantil. FaCyT Events resuelve esto mediante una cartelera digital pública interactiva y un panel de gestión administrativa robusto.

1.2 Estructura del Modelo de Datos (Drizzle ORM & PostgreSQL)

La base de datos relacional se compone de 7 entidades críticas orquestadas con integridad referencial:

  • `users`: Soporta jerarquía RBAC de tres roles: *Coordinador* (administración global), *Organizador* (creador de eventos) y *Moderador* (auxiliar de control).
  • `spaces`: Aulas o salones físicos definidos por aforo, ubicación y estado de disponibilidad (isActive).
  • `events`: Ciclo de vida transicional (solicitado ➡️ en_revision ➡️ aprobado ➡️ realizado o cancelado).
  • `moderator_requests`: Tabla M:N para asociar de manera segura qué moderadores auditan qué eventos.
  • `registrations`: Inscripciones con identificador QR único de alta entropía.
  • `certificates`: Tabla 1:1 con códigos únicos de validación para diplomas autogenerados.
  • `date_change_requests`: Peticiones de reprogramación de eventos ya aprobados para evitar ediciones directas de riesgo.

1.3 Reglas de Negocio Críticas

  • Fórmula de Prevención de Colisiones (Regla de Oro):
    • Solicitado.start_time < Existente.end_time AND Solicitado.end_time > Existente.start_time
    Antes de aprobar o reprogramar un evento, el backend intercepta solapamientos en el mismo espacio físico y bloquea la operación retornando HTTP 400.
  • Flujo QR Continuo con Cooldown: El escáner de cámara del moderador se mantiene activo y abre una modal para confirmar datos de asistencia. Tras la confirmación, un bloqueo por referencia (useRef de 4 segundos) evita que se registre consecutivamente un bucle de dobles lecturas accidentales sobre el mismo código físico.
  • QR Integrado en Correo (Inline Attachment): Se genera el QR como buffer binario PNG y se inyecta como Content-ID (cid:qrcode_image) en el cuerpo del correo SMTP para asegurar su renderizado impecable en cualquier cliente de correo (como Gmail).

🤖 2. Co-Creación con IA y Marco de Responsabilidad Ética

2.1 Modelo de Desarrollo Cooperativo

El proyecto se construyó bajo un enfoque de Ingeniería de Software Asistida por IA. El desarrollador humano actuó como líder de arquitectura y auditor de calidad, mientras que la IA sirvió como copiloto en la escritura de boilerplate de código, scripts de migración y diseño de interfaces estilizadas.

2.2 Auditoría y Resolución de Alucinaciones Técnicas

Se identificaron y corrigieron quirúrgicamente tres comportamientos erráticos generados por la IA:

  • El QR Roto en Gmail: La propuesta inicial de enviar QRs en base64 embebido causaba bloqueos de seguridad en Gmail. Se solucionó rediseñando el backend para generar e inyectar buffers PNG inline en la plantilla de correo.
  • Bucle de Check-In: El lector QR inicial disparaba modales duplicadas consecutivas al escanear. Se resolvió creando un bloqueo de estado por cooldown controlado en el cliente React.
  • Parpadeo Visual de Filtros: La recarga abrupta de la cartelera al aplicar filtros de búsqueda se corrigió estabilizando las claves del DOM (key) y controlando los estados de carga de forma suave.

2.3 Compromiso y Principios Éticos de la IA

  • Transparencia de Código: Todos los algoritmos lógicos clave, especialmente el control transaccional de colisiones en base de datos, están debidamente documentados para auditoría académica.
  • Privacidad Estudiantil: Las bases de datos resguardan únicamente datos de identificación y asistencia (attended). El lector QR no procesa imágenes del rostro ni almacena información biométrica en el servidor.
  • Eficiencia Energética y de Almacenamiento: La compilación y el despacho del diploma en PDF se realizan 100% en la memoria RAM del servidor. No se almacenan archivos temporales en el disco de la VPS, minimizando el impacto de almacenamiento y desgaste físico de la infraestructura.