Objetivo General
Diseñar, mejorar y escalar una plataforma SaaS que automatiza el forecast, la proyección de stock y las decisiones de compra, incorporando inteligencia artificial, deep learning y modelos avanzados de recomendación.

Situación Actual
La plataforma, ya cuenta con MVP y está en proceso de testeo con empresas. Actualmente está desarrollada con:

Frontend: React + Next.js (JavaScript moderno con TypeScript)
Backend: FastAPI (Python)

- Almacenamiento actual: Archivos CSV en memoria (en proceso de migración a almacenamiento persistente y a la nube)

- Cuenta con funcionalidades de limpieza de demanda, generación automática de forecast por SKU, políticas de inventario, y dashboards visuales. Actualmente, se están desarrollando módulos avanzados para interacción con IA y simulación de escenarios.

Alcance del Proyecto de Título
El alcance del proyecto considera lo siguiente:

• Desarrollo y optimización backend:
• • Migración a base de datos persistente (BigQuery o PostgreSQL)
  • Optimización de performance (caching, asincronía, paralelización por SKU)
• Implementación de IA y forecast avanzado:
• • Aplicación de modelos de Deep Learning (LSTM, DeepAR)
  • Comparación y evaluación de métodos como Prophet, LightGBM, ARIMA
• Módulo de interacción IA:
• • Construcción de un copiloto que sugiera qué, cuánto y cuándo comprar
  • Uso de modelos generativos (OpenAI o similares) adaptados al negocio
• Escalamiento de arquitectura:
• • Modularización, despliegue en la nube, contenedores (Docker)