Sobre el Proyecto
Landing comercial, CMS administrativo, sistema de reservas con base de datos PostgreSQL y pipeline DTF completo. Integración de inteligencia artificial para recomendaciones personalizadas de tours y gestión inteligente de disponibilidad.
Metodología DTF Aplicada
Idea
El cliente necesitaba presencia digital profesional y un sistema para gestionar tours y reservas.
Análisis
Se documentaron requisitos: landing, CMS, reservas, panel admin, multi-idioma, responsive.
Arquitectura
Next.js frontend + Python/FastAPI backend + PostgreSQL + Docker + Nginx reverse proxy.
Desarrollo IA
Construcción iterativa con IA integrada usando Ollama + Qwen para recomendaciones.
Pruebas
Tests de integración, pruebas de carga y validación responsive en dispositivos reales.
Despliegue
Docker Compose en VPS Ubuntu con Nginx, SSL Let's Encrypt y monitoreo.
Soporte
Mantenimiento continuo, backups automáticos y monitoreo 24/7.
Framework
Componentes extraídos para reutilización en futuros proyectos de turismo.
Arquitectura
Frontend
Next.js 15 + React 19 + TailwindCSS 4
Backend
Python FastAPI
Base de Datos
PostgreSQL 16
Infraestructura
Docker + Nginx + Ubuntu VPS
Inteligencia Artificial
Ollama + Qwen 2.5
Tecnologías Utilizadas
Resultados
Presencia digital profesional con landing optimizada para conversión
Sistema de reservas automatizado que redujo errores manuales en 90%
Panel administrativo que permite gestionar tours, clientes y reservas en tiempo real
Pipeline DTF completo: desde análisis hasta framework reutilizable
Infraestructura Docker que permite desplegar en cualquier VPS en minutos
Lecciones Aprendidas
La metodología DTF permitió entregar un proyecto documentado y mantenible
El diseño mobile-first fue clave para el público objetivo (turistas en movimiento)
La integración temprana de IA (recomendaciones) diferenció el producto de competidores
PostgreSQL con índices optimizados maneja miles de reservas sin degradación