Ejercicio Sesion 3

LTI-SGS/LTI-SGS.md

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+# Descripción breve del software
+   Este ATS está diseñado específicamente para consultoras de reclutamiento en el sector TI, integrando IA avanzada para diferenciarse en el mercado. Su valor añadido radica en la capacidad de analizar y mejorar los perfiles de candidatos mediante IA. Esto incluye análisis de CV y recomendaciones personalizadas para optimizar la marca personal de los candidatos, permitiendo a las consultoras ofrecer un servicio más completo y diferenciador a sus clientes.
+
+## 1. Ventajas Competitivas:
+
+**IA para análisis de CV:** Permite detectar habilidades, experiencia, y potencial del candidato de forma automática, mejorando la precisión de las recomendaciones de candidatos para roles específicos.
+
+**Mejoras en marca personal:** Ofrece a los candidatos sugerencias para optimizar su perfil profesional y visibilidad, brindando un valor añadido significativo, especialmente en el nivel de suscripción Premium.
+
+**Modelo de pago por uso:** Acceso flexible y asequible para consultoras, con dos niveles de suscripción (Estandar y Premium) que cubren las diferentes necesidades de cada cliente.
+
+
+   ```mermaid
+flowchart TD
+  Problem[Problemas]
+  Solution[Solución]
+  Key_Metrics[Métricas Clave]
+  Unique_Value[Propuesta Única de Valor]
+  Unfair_Advantage[Ventaja Injusta]
+  Channels[Canales]
+  Customer_Segments[Segmentos de Clientes]
+  Cost_Structure[Estructura de Costos]
+  Revenue_Streams[Flujos de Ingresos]
+
+  Problem --> Solution
+  Solution --> Unique_Value
+  Key_Metrics --> Channels
+  Customer_Segments --> Channels
+  Unfair_Advantage --> Unique_Value
+  Cost_Structure --> Revenue_Streams
+
+  Problem --> Customer_Segments
+  Key_Metrics --> Cost_Structure
+  Revenue_Streams --> Solution
+
+  Problem --> Problem_Desc[Identificación de candidatos adecuados, mejora de perfiles]
+  Solution --> Solution_Desc[ATS con IA para análisis y recomendaciones personalizadas]
+  Key_Metrics --> Metrics[Retención de usuarios, tasa de uso de análisis]
+  Unique_Value --> Unique_Value_Desc[Análisis de CV y marca personal basado en IA]
+  Unfair_Advantage --> Advantage_Desc[Algoritmo de IA patentado para mejorar perfiles]
+  Channels --> DirectSales[Ventas directas a consultoras TI]
+  Channels --> Referrals[Referencias y alianzas estratégicas]
+  Customer_Segments --> Segment[Consultoras de TI y reclutamiento especializado]
+  Cost_Structure --> Structure[Desarrollo, infraestructura de IA, soporte]
+  Revenue_Streams --> Streams[Modelo de pago por uso, niveles Estandar y Premium]
+   ```
+## 2. Casos de Uso: 
+### Caso de Uso 1: Análisis de CV con IA
+**Descripción:**
+El reclutador sube el CV de un candidato al sistema. La IA procesa el documento, extrayendo habilidades clave, experiencia, y tecnologías relevantes. Luego, el sistema genera un perfil detallado del candidato, destacando su adecuación a roles específicos en TI. Esta función está disponible para usuarios con suscripciones Estandar y Premium.
+
+```plantuml
+@startuml
+actor Reclutador
+actor IA
+
+Reclutador --> (Subir CV)
+(Subir CV) --> (Analizar CV con IA)
+IA --> (Generar Perfil de Candidato)
+(Analizar CV con IA) --> Reclutador
+(Generar Perfil de Candidato) --> Reclutador
+@enduml
+```
+![](https://www.plantuml.com/plantuml/dpng/VO-n2W8n343tV4L6Ezmlo9KRv3PHS8zDX49D8QQBNs-F4qvGtCfxVI4P7qxcxLw0abV3awJIdBZQ6ymHO8Cu37lSdTir6qwN0DjpDL6fv2Sj15FLNWUOu-eEec9T7SLkkI0BJgIScRm6-5KksUT2_oPyVHv5kP_r0W00)
+
+### Caso de Uso 2: Recomendaciones de Marca Personal para Candidatos
+**Descripción:** Al analizar el perfil de un candidato, el sistema también genera recomendaciones para mejorar su marca personal, tales como sugerencias para su LinkedIn o mejoras en su CV. Esta función está disponible solo para usuarios con suscripción Premium. Ayuda a los candidatos a destacarse en el mercado laboral y a incrementar sus posibilidades de ser seleccionados.
+
+```plantuml
+@startuml
+actor Reclutador
+actor IA
+
+Reclutador --> (Solicitar Recomendaciones de Marca Personal)
+(Solicitar Recomendaciones de Marca Personal) --> (Analizar Perfil con IA)
+IA --> (Generar Sugerencias de Mejora de Marca Personal)
+(Generar Sugerencias de Mejora de Marca Personal) --> Reclutador
+@enduml
+```
+![](https://www.plantuml.com/plantuml/dpng/bP312i9034Jl-nKvsaD_GTgJz228_OAGHebi4qXtBtwzmHNquAMtC9aP7ZDi1RtKDIUaOWvNfbmBBkOVOHfJ-ehGzqSup9Q5fE3RRYlhWYIclC72S4OdX0lxPegvIxlShN-CKvuH2Fqc6SWqEBeqZUr_OcMFzrplxAmasBhuOOv_6NOc6iVF5aDGnqWl)
+
+### Caso de Uso 3: Búsqueda y Filtrado Avanzado de Candidatos
+**Descripción:** El reclutador realiza una búsqueda avanzada en la base de datos de candidatos, aplicando filtros específicos como habilidades, experiencia y nivel de adecuación al perfil deseado. Este proceso facilita encontrar candidatos con perfiles especializados de manera rápida y efectiva, optimizando el tiempo del reclutador y aumentando la precisión en las recomendaciones.
+
+```plantuml
+@startuml
+actor Reclutador
+
+Reclutador --> (Realizar Búsqueda Avanzada)
+(Realizar Búsqueda Avanzada) --> (Aplicar Filtros de Candidatos)
+(Aplicar Filtros de Candidatos) --> (Mostrar Resultados Relevantes)
+(Mostrar Resultados Relevantes) --> Reclutador
+@enduml
+```
+![](https://www.plantuml.com/plantuml/dpng/VOyn3i9030JxUuLBAF85b814HvCVh68N9vaSs3wAF8sMZt5H2gZIhJJoUBVtW4MzQy8KnMYKIMk0YwNqozHr9pgC0iqBZCwVjp-hC6XuOLx0EAPTkjqF3yqJZAvPmueJ2rqmSsP4yMROvvlZLZmCQq-lkdRp5bNQev3csEURuszYBpEtxLy0)
+
+
+## 3. Modelo de Datos:
+### Entidades y Atributos
+- **Candidato:** Representa a cada candidato en la base de datos.
+*Atributos:* id, nombre, email, telefono, experiencia, habilidades, perfil_linkedin, cv_path.
+
+- **PerfilAnalisis:** Contiene el análisis generado por la IA para cada candidato.
+*Atributos:* id, candidato_id, resumen_experiencia, habilidades_destacadas, nivel_adecuacion, fecha_analisis.
+
+- **RecomendacionMarcaPersonal:** Representa recomendaciones de mejora de perfil.
+*Atributos:* id, perfil_analisis_id, sugerencia_linkedin, sugerencia_cv, otras_recomendaciones
+
+- **Suscripcion:** Almacena la información de la suscripción del reclutador.
+*Atributos:* id, reclutador_id, tipo_suscripcion, fecha_inicio, fecha_fin.
+
+- **Reclutador:** Representa a los usuarios (reclutadores) que utilizan el sistema.
+*Atributos:* id, nombre, email, telefono, empresa.
+
+- **Busqueda:** Guarda las búsquedas avanzadas realizadas por el reclutador.
+*Atributos:* id, reclutador_id, criterios, fecha_busqueda, resultados.
+
+### Relaciones
+- **Candidato** tiene una relación de uno a muchos con **PerfilAnalisis:** Un candidato puede tener múltiples análisis de perfil.
+- **PerfilAnalisis** tiene una relación de uno a muchos con **RecomendacionMarcaPersonal:** Cada análisis de perfil puede generar múltiples recomendaciones de marca personal.
+- **Reclutador** tiene una relación de uno a muchos con **Suscripcion:** Cada reclutador puede tener una o más suscripciones activas o históricas.
+- **Reclutador** también tiene una relación de uno a muchos con **Busqueda:** Cada reclutador puede realizar múltiples búsquedas de candidatos.
+
+Diagrama de Modelo de Datos (PlantUML)
+Aquí tienes el diagrama de modelo de datos en formato PlantUML:
+
+```mermaid
+%%{ init : { "theme" : "default" } }%%
+erDiagram
+    Candidato {
+        int id
+        string nombre
+        string email
+        string telefono
+        text experiencia
+        text habilidades
+        string perfil_linkedin
+        string cv_path
+    }
+
+    PerfilAnalisis {
+        int id
+        int candidato_id
+        text resumen_experiencia
+        text habilidades_destacadas
+        float nivel_adecuacion
+        datetime fecha_analisis
+    }
+
+    RecomendacionMarcaPersonal {
+        int id
+        int perfil_analisis_id
+        text sugerencia_linkedin
+        text sugerencia_cv
+        text otras_recomendaciones
+    }
+
+    Suscripcion {
+        int id
+        int reclutador_id
+        string tipo_suscripcion
+        datetime fecha_inicio
+        datetime fecha_fin
+    }
+
+    Reclutador {
+        int id
+        string nombre
+        string email
+        string telefono
+        string empresa
+    }
+
+    Busqueda {
+        int id
+        int reclutador_id
+        text criterios
+        datetime fecha_busqueda
+        text resultados
+    }
+
+    Candidato ||--o{ PerfilAnalisis : tiene
+    PerfilAnalisis ||--o{ RecomendacionMarcaPersonal : genera
+    Reclutador ||--o{ Suscripcion : tiene
+    Reclutador ||--o{ Busqueda : realiza
+```
+
+## 4. Diseño Alto Nivel
+
+Componentes del Sistema
+Frontend (Interfaz de Usuario): La interfaz web que usan los reclutadores para interactuar con el ATS. Permite subir CVs, gestionar búsquedas avanzadas, visualizar análisis y recomendaciones, y administrar suscripciones.
+
+API Gateway: Actúa como punto de entrada, gestionando todas las solicitudes provenientes del frontend y redirigiéndolas a los servicios adecuados del backend. También maneja la autenticación y autorizaciones de usuarios.
+
+Microservicio de Análisis de IA: Contiene los algoritmos de inteligencia artificial encargados de analizar los CVs, extraer habilidades y generar el perfil detallado de los candidatos. Incluye capacidades de procesamiento y recomendación basadas en IA.
+
+Microservicio de Recomendaciones de Marca Personal: Este servicio procesa los perfiles y ofrece sugerencias de mejora en la marca personal de los candidatos. Se activa para usuarios con suscripción Premium.
+
+Servicio de Gestión de Usuarios: Se encarga de gestionar los datos de los reclutadores, incluyendo su perfil y suscripciones, y facilita el acceso al sistema.
+
+Servicio de Almacenamiento: Almacena la información estructurada de candidatos, perfiles de análisis, recomendaciones, y búsquedas. También maneja archivos, como los CVs subidos por los reclutadores.
+
+Servicio de Búsqueda y Filtrado: Permite realizar búsquedas avanzadas en la base de datos de candidatos aplicando filtros y criterios específicos.
+
+Diagrama de Diseño de Sistema (PlantUML)
+Aquí tienes el diagrama de diseño de sistema de alto nivel en formato PlantUML:
+
+```mermaid
+%% Diagrama de arquitectura de sistema en formato Mermaid
+graph TD
+
+subgraph Frontend
+    InterfazWeb[Interfaz Web]
+end
+
+subgraph Backend
+    APIGateway[API Gateway]
+    AnalisisIA[Microservicio de Análisis de IA]
+    RecomendacionesMarca[Microservicio de Recomendaciones de Marca Personal]
+    GestionUsuarios[Servicio de Gestión de Usuarios]
+    Almacenamiento[Servicio de Almacenamiento]
+    BusquedaFiltrado[Servicio de Búsqueda y Filtrado]
+end
+
+InterfazWeb --> APIGateway
+APIGateway --> AnalisisIA
+APIGateway --> RecomendacionesMarca
+APIGateway --> GestionUsuarios
+APIGateway --> Almacenamiento
+APIGateway --> BusquedaFiltrado
+
+AnalisisIA -->|Guarda perfiles de candidatos| Almacenamiento
+RecomendacionesMarca -->|Guarda recomendaciones| Almacenamiento
+GestionUsuarios -->|Administra datos de usuarios y suscripciones| Almacenamiento
+BusquedaFiltrado -->|Accede a datos de candidatos| Almacenamiento
+
+```
+
+Este diseño modular facilita la escalabilidad, la actualización de cada componente de manera independiente, y el manejo de cargas de trabajo intensivas de IA en el análisis de CVs y recomendaciones.
+
+
+## 5. Diagrama C4:
+
+### Contexto del Componente: Microservicio de Análisis de IA
+Este microservicio recibe los CVs subidos por los reclutadores a través del API Gateway. Una vez recibe un CV, el sistema lo analiza, extrae habilidades clave, experiencia, y otras características relevantes para el perfil TI. Al final, almacena el perfil generado en el Servicio de Almacenamiento para ser accesible por otros servicios.
+
+#### Detalle del Componente
+1. **Controller de Análisis:** Gestiona las solicitudes de análisis de CV, interactuando con los subcomponentes de procesamiento.
+
+2. **Extractor de Habilidades:** Extrae habilidades y tecnologías clave mencionadas en el CV, basándose en un modelo entrenado.
+
+3. **Clasificador de Experiencia:** Clasifica la experiencia del candidato según roles TI comunes (por ejemplo, desarrollador frontend, backend, etc.).
+
+4. **Generador de Perfiles:** Ensambla los resultados en un perfil unificado que describe al candidato y sus competencias.
+
+5. **Conector de Almacenamiento:** Interactúa con el Servicio de Almacenamiento para guardar el perfil generado.
+
+Diagrama C4 (Nivel de Componente en PlantUML)
+Aquí tienes el diagrama C4 de nivel de componente para el Microservicio de Análisis de IA en formato PlantUML:
+
+```mermaid
+%% Diagrama de componentes en formato Mermaid
+graph TD
+
+subgraph "Microservicio de Análisis de IA"
+    Controller[Controller de Análisis] -->|Extrae habilidades| Extractor[Extractor de Habilidades]
+    Controller -->|Clasifica experiencia| Clasificador[Clasificador de Experiencia]
+    Controller -->|Genera perfil del candidato| Generador[Generador de Perfiles]
+    Generador -->|Guarda perfil| Conector[Conector de Almacenamiento]
+
+    Extractor -- Utiliza para extracción --> ModeloHabilidades[Modelo IA de Habilidades]
+    Clasificador -- Utiliza para clasificación --> ModeloClasificacion[Modelo IA de Clasificación]
+end
+
+subgraph "Servicio de Almacenamiento"
+    BaseDatos[Base de Datos de Perfiles]
+end
+
+Conector -->|Guarda perfil de candidato| BaseDatos
+
+```
+
+### Explicación de los Subcomponentes:
+1. **Controller de Análisis:** Punto de entrada que recibe las solicitudes de análisis de CV y coordina los subprocesos de extracción, clasificación y generación de perfil.
+2. **Extractor de Habilidades:** Utiliza un modelo de IA entrenado para identificar habilidades técnicas en el CV.
+3. **Clasificador de Experiencia:** Determina el tipo y nivel de experiencia del candidato basándose en roles comunes en TI.
+4. **Generador de Perfiles:** Compone el perfil final del candidato con los datos procesados.
+5. **Conector de Almacenamiento:** Encargado de guardar el perfil generado en la base de datos de perfiles para futuras consultas.
+
+6. Este nivel de detalle permite ver cómo interactúan los componentes dentro del microservicio de Análisis de IA, resaltando la modularidad y la independencia de cada función.
+

LTI-SGS/prompt.md

@@ -0,0 +1,28 @@
+### Prompt 1:
+Eres un Arquitecto de Software Experto, Quiero que diseñes el sistema ATS (Applicant-Tracking System) del futuro, brindando la siguiente informacion:
+
+1. Descripcion breve del software, valor añadido y ventajas competitivas. Explicación de las funciones principales. Añadir un diagrama Lean Canvas para el entender el modelo de negocio.
+2. Descripción de los 3 casos de uso principales, con el diagrama de caso de uso asociado a cada uno.
+3. Modelo de datos cubra entidades, atributos y relaciones, con su respectivo diagrama.
+4. Diseño de sistema de alto nivel, tanto explicado como diagrama adjunto.
+5. Diagrama C4 que llegue en profundidad a uno de los componentes del sistema, tu eliges cual.
+
+Todos los diagramas los debes proporcionar en formato Mermaid. Quiero que des explicaciones simples y breves, no agregues información innecesaria. Preguntame cualquier duda previa a iniciar.
+
+### ChatGPT: 
+Para asegurarme de diseñar un sistema que cumpla con tus expectativas, quiero aclarar algunos detalles:
+
+Público objetivo: ¿Este sistema ATS está dirigido a empresas de todos los tamaños, o tiene un enfoque en algún tipo de empresa en específico (por ejemplo, startups, empresas grandes, consultoras de reclutamiento)?
+Diferenciación: ¿Hay alguna funcionalidad innovadora que quisieras que enfatice como diferenciador clave frente a los ATS actuales en el mercado? Por ejemplo, integración con IA para análisis de CV, recomendaciones automáticas de candidatos, o alguna integración específica.
+Preferencias para el modelo de negocio: ¿Te gustaría que el sistema ATS estuviera basado en suscripción, pago por uso, o algún otro tipo de modelo?
+Con esta información adicional, podré alinear mejor el diseño a tus necesidades.
+
+### Prompt 2:
+1. El público objetivo, serán consultoras de reclutamiento, especializadas en contratar personal del área de TI-
+2. Para la diferenciación apóyate en la integración con IA para análisis de CV y recomendaciones de mejoras de perfil y marca personal para cada candidato.
+3. El modelo será de pago por uso, ofreciendo nuevas y mas sofisticadas caracteristicas de acuerdo a dos niveles de subscripcion: Estandar que ofrece Análisis de CV con Ia y el Premium, que ofrece además de lo anterior, el servicio de mejoras de perfil y marca personal.
+
+### CHatGPT
+Perfecto, con esta información en mente, desarrollaré el diseño del sistema ATS del futuro enfocado en consultoras de reclutamiento para TI, resaltando las características de diferenciación con IA y el modelo de suscripción por niveles. Procederé a elaborar cada sección y los diagramas correspondientes en formato Mermaid para facilitar la comprensión del modelo de negocio, casos de uso, datos, diseño del sistema y el componente detallado en el diagrama C4.
+
+Voy a organizar la información y te la iré entregando en pasos para mantener la claridad.