Hoja de ruta pública¶
La V1 de FitRadarHR está completa (epics E1–E8 entregados) y la V2 está totalmente entregada (9/9 elementos). Esta página también presenta las posibles pistas para una V3, priorizadas con el método RICE — con total transparencia, como el resto del proyecto.
Cómo leer la puntuación RICE¶
RICE = (Reach × Impact × Confidence) / Effort
- Reach (alcance) — cuántos usuarios se ven afectados por trimestre (escala 1–10)
- Impact (impacto) — efecto sobre la North Star (informes consultados / semana): 0,5 = bajo, 1 = medio, 2 = alto, 3 = masivo
- Confidence (confianza) — confianza en las estimaciones: 50 % / 80 % / 100 %
- Effort (esfuerzo) — carga en semanas-persona
Priorización V2¶
| # | Funcionalidad | Reach | Impact | Conf. | Effort | Puntuación RICE | Estado |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Recordatorios automáticos de cuestionario | 8 | 2 | 80 % | 1 | 12.8 | ✅ Entregado |
| 2 | Invitación de managers a la organización | 7 | 2 | 80 % | 2 | 5.6 | ✅ Entregado |
| 3 | Comparación de candidatos para un puesto | 6 | 2 | 80 % | 2 | 4.8 | ✅ Entregado |
| 4 | Importación CSV de personas | 6 | 1 | 100 % | 1.5 | 4.0 | ✅ Entregado |
| 5 | Repetición y seguimiento longitudinal | 5 | 2 | 50 % | 2 | 2.5 | ✅ Entregado |
| 6 | Cohortes de retención en Analytics | 4 | 1 | 80 % | 1.5 | 2.1 | ✅ Entregado |
| 7 | SSO Keycloak / OIDC | 3 | 1 | 80 % | 3 | 0.8 | ✅ Entregado |
| 8 | Traducciones ES / DE | 2 | 1 | 80 % | 2 | 0.8 | ✅ Entregado |
| 9 | API pública (solo lectura) | 2 | 1 | 50 % | 3 | 0.3 | ✅ Entregado |
Los argumentos, elemento por elemento¶
1. Recordatorios automáticos — el funnel de Analytics muestra que la mayor parte de la pérdida se produce entre el envío del enlace y el inicio. Un recordatorio a los 3 días ataca directamente la tasa de finalización, con un esfuerzo mínimo. Mejor relación valor/esfuerzo de la lista.
2. Invitación de managers — hoy una organización vive con una sola cuenta de RR. HH. la mayor parte del tiempo. Cada manager invitado es un consumidor adicional de informes: es la palanca de «referral» del funnel AARRR.
3. Comparación de candidatos — el ranking de fit ya existe en la ficha del puesto; la vista lado a lado (radares superpuestos, complementariedades) es la continuación natural que pide el caso de uso de contratación. Fuerte impacto en la consulta de informes.
4. Importación CSV — fricción de onboarding: introducir 50 colaboradores a mano desanima. Impacto indirecto en la North Star pero confianza máxima (necesidad evidente).
5. Repetición — los perfiles Big Five evolucionan lentamente, pero evolucionan; útil para la movilidad interna. Confianza del 50 %: la necesidad real aún debe validarse en discovery.
6. Cohortes de retención — profundiza la página Analytics para organizaciones maduras. Reservado a organizaciones ya activadas, por tanto alcance más bajo.
7. SSO / OIDC — necesario para organizaciones más grandes; alcance más bajo en el público objetivo actual (pymes/scale-ups) pero un IdP por organización, aditivo a la contraseña (nunca un reemplazo), hace que el coste de mantenimiento sea aceptable. Entregado, aún no validado con un IdP real en producción.
8. Traducciones ES/DE — paridad completa, incluido el cuestionario IPIP, no
solo la interfaz. El cuestionario alemán está íntegramente basado en la
traducción oficial de IPIP (100/100 ítems); el español lo está para la versión
corta (50 ítems), pero la versión larga introduce una zona traducida
internamente, a falta de una fuente oficial publicada — véase
docs/user/about/big-five.md.
9. API pública (solo lectura) — valor real pero no diferenciador hoy. Entregada con un alcance deliberadamente restringido: puestos/equipos, personas + estado del cuestionario, resultados de fit — nunca los perfiles Big Five en bruto (minimización RGPD). Autenticación por clave API por organización.
Priorización V3¶
Los elementos #1, #2, #3, #4 y #5 están entregados; los elementos 6, 7, 8, 9 y 10 siguen siendo candidatos no decididos.
| # | Funcionalidad | Reach | Impact | Conf. | Effort | Puntuación RICE | Estado |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Fit inverso — mejores puestos para una persona | 5 | 2 | 90 % | 1.5 | 6.0 | ✅ Entregado |
| 2 | Monetización (plan gratuito → suscripción) | 8 | 3 | 80 % | 5 | 3.84 | ✅ Entregado |
| 3 | Mapa de carencias de un equipo | 5 | 2 | 60 % | 2 | 3.0 | ✅ Entregado |
| 4 | Portal candidato/colaborador (acceso a su perfil) | 6 | 2 | 70 % | 3 | 2.8 | ✅ Entregado |
| 5 | Dosier de cumplimiento AI Act exportable | 3 | 2 | 70 % | 2 | 2.1 | ✅ Entregado |
| 6 | Webhooks (complemento de la API pública) | 3 | 1 | 70 % | 2 | 1.05 | Candidato |
| 7 | MCP Claude — consultar su actividad fuera del sitio | 2 | 1 | 60 % | 2 | 0.6 | Candidato |
| 8 | Benchmarks anonimizados entre organizaciones | 4 | 1 | 40 % | 4 | 0.4 | Candidato |
| 9 | Conectores nativos (Workday, BambooHR, Personio…) | 3 | 2 | 30 % | 5 | 0.36 | Candidato |
| 10 | Compartir públicamente el perfil OCEAN (CV, redes) | 3 | 0.5 | 40 % | 4 | 0.15 | Candidato |
Los argumentos, elemento por elemento¶
1. Fit inverso — hoy se parte de un puesto para clasificar personas; lo contrario (partir de una persona y ver los puestos abiertos que mejor le encajan) sirve a la movilidad interna, sin recopilar ningún dato adicional: es una nueva vista sobre el motor de fit existente. Mejor relación valor/esfuerzo de la lista. Entregado: ningún cálculo nuevo, reutiliza los resultados de fit ya producidos por el motor (E5).
2. Monetización — es la razón misma del paso a la licencia Fair Source (FSL-1.1-MIT): Damien contemplaba explícitamente una prueba gratuita seguida de una suscripción. Alcance elevado (afecta potencialmente a todas las organizaciones a largo plazo) e impacto fuerte (es el modelo de negocio), pero esfuerzo importante: integración con Stripe, cuotas por plan, pantallas de facturación, gestión de excesos. Entregado: un único plan de pago (39 €/mes, Stripe Checkout + Customer Portal) y un plan gratuito permanente (umbral único de 25 personas — puestos y cuestionarios libres). El modelo inicial de prueba de 14 días se abandonó en favor del freemium: más simple de entender, sin presión artificial para convertir.
3. Mapa de carencias de un equipo — amplía la complementariedad ya
calculada: a partir del perfil agregado de un equipo, hacer visibles las
dimensiones OCEAN infrarrepresentadas. Se mantiene dentro del alcance del
producto — presentado como pistas a explorar para un plan de contratación,
nunca como una recomendación tajante (coherente con la regla «nunca una
puntuación de decisión automática»). Entregado: accesible directamente desde
la ficha del equipo, sin seleccionar a una persona — véase
docs/user/reports/team-gaps.md.
4. Portal candidato/colaborador — hoy solo RR. HH./managers consultan los informes. Dar a la propia persona acceso a su perfil refuerza el principio «human in the loop» y el derecho de acceso RGPD ya implementado (E8). Entregado con un alcance deliberadamente restringido: la persona solo ve su perfil OCEAN (radar, puntuaciones, evolución), nunca los resultados de Fit de puesto/equipo — mostrarlos directamente, sin ninguna mediación humana, se parecería a un veredicto de contratación automatizado, contrario a la regla «nunca una puntuación de decisión automática». Acceso mediante un enlace permanente y sin contraseña, con el mismo principio que el enlace del cuestionario, enviado automáticamente por correo tras la primera finalización y revocable (automáticamente mediante el derecho de supresión RGPD, o manualmente por un RH que lo reenvía). Autenticación solo por huella del enlace, nunca almacenando su valor en claro — el mismo mecanismo que las claves API. Ampliado el 9 de agosto de 2026 con una eliminación RGPD self-service (la persona puede solicitar ella misma la eliminación de sus datos desde su portal, con confirmación explícita y un correo automático a RR. HH.) y un ejemplo público en la demo. Véase portal candidato/colaborador.
5. Dosier de cumplimiento AI Act exportable — una exportación del «dosier de trazabilidad» — medidas ya implementadas (supervisión humana, trazabilidad, minimización), cifras clave y registro de auditoría — para las organizaciones que deben documentar su cumplimiento bajo la clasificación de «alto riesgo». Prolonga directamente E8, se dirige sobre todo a organizaciones más reguladas (alcance más bajo). Entregado con antelación al plazo de diciembre de 2027 — véase EU AI Act y contratación para el calendario. PDF (resumen + medidas + cifras, legible) y CSV separados (detalle exhaustivo del registro de auditoría del período elegido, potencialmente voluminoso) en lugar de un único archivo — véase expediente de conformidad. Presentado explícitamente como apoyo al análisis de conformidad de la organización cliente, nunca como prueba de conformidad en su lugar — la clasificación de «alto riesgo» se refiere al uso que se hace de la herramienta, no a la herramienta en sí.
6. Webhooks — complemento natural de la API pública (elemento #9 de V2): notificar a un sistema externo cuando se completa un cuestionario o se recalcula un fit, en lugar de hacer polling. Útil solo para organizaciones que ya usan la API, por tanto alcance restringido.
7. MCP Claude — exponer un servidor MCP como complemento de la API pública (elemento #9 de V2), para consultar la actividad de FitRadarHR directamente desde Claude (estado de cuestionarios, resultados de fit, recordatorios a enviar) sin abrir el sitio. Técnicamente un wrapper ligero alrededor de la API v1 existente: misma autenticación por clave API con alcance de organización, mismas reglas de minimización (nunca las puntuaciones Big Five en bruto, solo resultados derivados). El punto de atención no es el acceso a los datos sino el uso que hace de ellos el modelo: herramientas deliberadamente estrechas y estructuradas (listar cuestionarios pendientes, obtener el resumen de fit de un puesto o equipo) en lugar de una única herramienta abierta tipo «haz cualquier pregunta sobre esta organización», para no dejar que el agente derive hacia una recomendación tajante — contrario a la regla «nunca una puntuación de decisión automática». Alcance modesto (público early-adopter/ organizaciones ya cómodas con herramientas de IA), esfuerzo limitado por la reutilización de la API existente.
8. Benchmarks anonimizados — comparar la distribución OCEAN de una organización con una media agregada entre organizaciones, de forma opt-in y anonimizada. Valor analítico real pero confianza baja: plantea cuestiones de gobernanza de datos (agregación cross-tenant, consentimiento) que aún deben definirse antes de cualquier desarrollo.
9. Conectores nativos — más allá de la API genérica, integraciones preconstruidas con SIRH/ATS específicos reducirían la fricción de adopción. Confianza más baja del lote: demanda aún no validada por un caso de uso real de cliente, esfuerzo elevado (un conector = un proyecto en sí mismo). A reservar si una organización expresa una necesidad concreta.
10. Compartir públicamente el perfil OCEAN — idea propuesta por Damien: permitir que una persona comparta su perfil más allá del portal candidato/colaborador (elemento #4), por ejemplo en un CV o una red profesional. Puntuación RICE más baja de la lista, no solo por falta de valor percibido sino porque la funcionalidad, tal como se propone, entra en conflicto directo con dos principios del producto. Primero, la seguridad: el enlace del portal está diseñado como un secreto personal («no lo comparta», véase el correo de acceso) — su seguridad se basa en que nunca se difunda, algo que su uso en un CV invertiría por completo, con un riesgo real de circulación incontrolada (portales de empleo, analizadores de CV de terceros) y sin forma de que la persona lo «descomparta» sin eliminarlo todo. Segundo, el RGPD: el consentimiento dado al completar el cuestionario cubre la evaluación por parte de la organización que lo envió, no la divulgación pública a cualquier tercero que se tope con el enlace — una reutilización que plantea una cuestión real de limitación de la finalidad (artículo 5.1.b del RGPD). Una versión que se sostuviera necesitaría un mecanismo de compartición totalmente independiente (un token público distinto, revocable independientemente del portal, consentimiento explícito dedicado) en lugar de una simple extensión del enlace existente — de ahí el esfuerzo elevado pese a un alcance limitado.
Lo que nunca se hará¶
Véanse las antimétricas y las reglas innegociables del proyecto: sin análisis de CV, sin puntuación de decisión automática, sin tipología no validada científicamente (MBTI…).
Esta hoja de ruta es orientativa y se reevalúa según los comentarios de los usuarios — el widget de feedback integrado en la aplicación alimenta directamente esta priorización.